營養學領域代謝性疾病SCI論文主題詞聚類分析*

張志常 宋曉宇

(中國醫科大學 沈陽 110122)

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營養學領域代謝性疾病SCI論文主題詞聚類分析*

張志常 宋曉宇

(中國醫科大學 沈陽 110122)

使用共詞聚類方法對Web of ScienceTM核心合集數據庫中2010-2015年發表的營養學領域代謝性病癥相關SCI論文進行分析，提取高頻主題詞并生成共現矩陣，使用SPSS軟件對矩陣進行聚類分析，指出該領域的主要研究熱點是從心血管疾病、胰島素抵抗、冠心病危險因子、體重系數、肥胖人群與脂肪組織等各角度出發對代謝綜合征開展相關研究。

營養學；代謝性疾?。还铂F矩陣；聚類分析

1 引言

關鍵詞共現是利用文獻集中詞匯或名詞短語共同出現的情況來確定該文獻集所代表學科中各主題之間的關系。統計一組文獻的主題詞兩兩之間在同一篇文章中出現的頻率，便可形成一個由這些詞對關聯所組成的共詞網絡，網絡內節點之間的遠近便可反映主題內容的系統關系。近年來，我國營養學發展迅速,取得了一系列重要的科研成果和新進展，對代謝性疾病(如肥胖、糖尿病等)的研究有新的發現,在營養素及營養綜合干預措施對代謝性疾病的防治方面也取得了一定的研究成果[1]。本文通過共詞聚類分析法對2010-2015年營養學領域中代謝性疾病的SCI論文進行分析，旨在反映該領域的最新研究熱點。

2 資料與方法

2.1 資料來源

數據來源于Web of ScienceTM核心合集數據庫，以代謝性疾病(Metabolic disease)作為主題詞，類別為營養學(Nutrition Dietetics)，文獻類型為論文(Article)，時間跨度為2010-2015年，共檢索出論文2 862篇。

2.2 研究方法

使用SATI軟件對檢索的結果進行處理，統計論文中主題詞出現的頻次，按頻次由高至低進行排

序，選擇頻次大于200次的主題詞作為高頻主題詞。然后通過SATI軟件生成主題詞共現矩陣，對高頻主題詞在同一文獻中出現的頻率進行兩兩統計，進一步反映主題詞之間的關系[2]。使用SPSS 19.0軟件對共現矩陣進行聚類分析，觀察主題詞之間的緊密程度，進而將主題詞結合起來進行總結，以分析出SCI論文中關于該領域的研究熱點。

3 結果

3.1 高頻主題詞的詞頻分布

在所有關鍵詞中，將出現頻率≥200的主題詞作為高頻主題詞，共有12個主題詞，見表1。

3.2 高頻主題詞的共詞聚類結果

如圖1所示，縱軸代表主題詞編號，橫軸代表主題詞兩兩之間的距離，如果兩個詞在很短的距離聚集在一起，說明兩個詞之間的關系緊密。如4號主題詞“疾病”和5號主題詞“肥胖”連接的橫軸很短，說明該研究主要針對肥胖導致代謝相關疾病患者；又如1號主題詞“代謝綜合征”和2號主題詞“胰島素抵抗”也是如此，說明SCI論文測量過程中在測量可靠性的同時也要考核真確性。通過SCI數據庫中對主題詞的檢索，驗證了分類結果的正確性。

圖1 高頻主題詞聚類結果

4 研究熱點分析

4.1 心血管疾病、胰島素抵抗與代謝綜合征

Ma等通過臨床隨機試驗二次分析研究了在中國糖尿病和代謝綜合征患者人群中，裸燕麥可發揮良性代謝調控作用并抑制心血管疾病發病[3]。Mayneris-Perxachs等研究了地中海地區心血管疾病高風險人群中，血漿脂肪酸組成、去飽和酶活動性與代謝綜合征的相關性，認為血漿脂肪酸組成、去飽和酶活動性與代謝綜合征的增長有關聯關系，可以作為代謝綜合征人群尤其是女性的患病標志[4]。Fernandez等認為在代謝綜合征女性人群中，高密度膽固醇低可導致循環粥樣硬化脂蛋白數增加，其與胰島素抵抗增強一樣都可以作為該人群具有心血管疾病風險的標志[5]。

4.2 冠心病危險因子與代謝綜合征

Yazdandoust等測量了血管造影術診斷為冠心病患者的血清小致密低密度脂蛋白(sd-LDL)濃度，與健康受試者的sd-LDL濃度進行了對照，發現有冠心病臨床癥狀的患者sd-LDL水平顯著增高，并且冠狀動脈明顯狹窄的患者sd-LDL水平高于沒有顯著病變的患者[6]。Ohkawara等在對日本肥胖男性的試點研究中，討論了飲食減肥過程中冠心病危險因子的變化和響應，通過對減肥期間局部脂肪變化的系列參數，即區域脂肪質量、腹部內臟脂肪面積、皮下脂肪面積及冠心病危險因素(包括總膽固醇、高密度和低密度脂蛋白膽固醇、甘油三脂、空腹血糖、免疫活性胰島素、穩態模型胰島素抵抗指數、糖化血紅蛋白)檢驗冠心病危險因素的響應，指出1個月后減肥人群的總膽固醇、低密度脂蛋白膽固醇和甘油三脂的水平顯著降低，然后會保留在這一水平，而高密度脂蛋白膽固醇、穩態模型胰島素抵抗指數與糖化血紅蛋白HbA(1c) 不會發生改變，并且無論在任何研究期間，區域脂肪質量的變化與冠心病危險因素之間都沒有顯著相關[7]。Laclaustra等在西班牙男性工人的病例對照研究中對代謝綜合征和冠心病進行了分析，認為代謝綜合征與冠心病密切相關，并且通過代謝綜合征的組分分析(包括高甘油三酯血癥、高血糖癥、高密度膽固醇低、高血壓和超重)揭示了其冠心病的發病風險，提出采用公共衛生措施預防代謝綜合征的流行可減少心血管疾病的發病率[8]。

4.3 體重指數等與代謝綜合征

Liu等對依據體重指數(BMI)和腰圍指標(WC)分類的275名女性和204名男性代謝異常發病率進行了比較，認為BMI與WC一樣都可以作為個體代謝異常發病率的依據，與心血管疾病風險增加相關并能夠對胰島素抵抗進行預測[9]。Haghighatdoost等比較了使用身體形態指標(ABSI)、體重指數(BMI)、腰高比、納瓦拉大學身體肥胖估計量描述方程對伊朗成年人群代謝綜合征和心血管疾病風險預測能力，認為ABSI用于對心血管疾病風險和代謝綜合征的預測效果很差，在伊朗人群中最有效的預測仍需要更多的研究進行支持[10]。Kim等認為在肥胖和體重超標患者中，發酵的韓國泡菜有助于減輕體重并改善代謝參數[11]。

4.4 肥胖人群與代謝綜合征

Ramos等認為在絕經前期婦女中，無代謝綜合征的肥胖女性與不肥胖女性誘發冠心病的風險接近，但是肥胖與冠心病的重要危險因素血壓、高敏C反應蛋白(hs-CRP)呈正相關[12]。Arthur等開展了一項有250名絕經前后的加納女性參加的研究，討論了肥胖指標及相關因素對代謝綜合征的影響，提出了對加納絕經后女性是否患有代謝綜合征，可以使用腰圍指標、腰高比、甘油三酸酯和高密度脂蛋白膽固醇總膽固醇比率進行預測[13]。Hamada等研究了在低能量飲食習慣的肥胖女性人群中腎素-血管緊張素系統基因多態性和肥胖相關代謝改變[14]。

4.5 脂肪組織與代謝綜合征

Ke等認為類黃酮、柚苷配基能夠減少脂肪組織聚集，可改善去卵巢老鼠的代謝障礙[15]。Tu等發現肥胖人群脂肪組織中4-1BB蛋白轉錄、可溶性4-1BB蛋白水平升高與炎癥和代謝參數相關[16]。Ng等認為新加坡的中國與印度男性中，內臟脂肪組織能夠比腰圍更有效地衡量代謝風險[17]。Kolehmainen等認為健康的北歐飲食能夠抑制代謝綜合征患者皮下脂肪組織炎癥基因表達[18]。

5 結語

綜上所述，目前SCI論文關于代謝性疾病方面主要是從心血管疾病、胰島素抵抗、冠心病危險因子、體重系數、肥胖人群與脂肪組織等各角度出發對代謝綜合征開展相關研究。近年來，除了上述研究以外，仍有學者提出了許多全新的觀點，由于這類研究的主題詞頻次較低，故而沒有納入本次研究中，如Lee等在2007-2008年韓國國家衛生與營養學報告中，對代謝綜合征成人開展了健康相關的生活質量調查[19]，這些研究很有價值，需要挖掘、發現和思考。

1 蔡威.我國營養學發展現狀[J]. 上海交通大學學報：醫學版，2010，30(1)：1-3，8.

2 劉啟元，葉鷹. 文獻題錄信息挖掘技術方法及其軟件SATI的實現——以中外圖書情報學為例[J]. 信息資源管理學報，2012，(1)：50-58.

3 Ma X，Gu J，Zhang Z，et al. Effects of Avena nuda L. on Metabolic Control and Cardiovascular disease risk among Chinese patients with diabetes and meeting metabolic syndrome Criteria: secondary analysis of a randomized clinical trial [J]. European Journal of Clinical Nutrition，2013，67(12)：1291-1297.

4 Mayneris-Perxachs J，Guerendiain M，Castellote A I，et al. Plasma Fatty Acid Composition, Estimated Desaturase Activities, and Their Relation with the Metabolic Syndromein a Population at High Risk of Cardiovascular Disease [J]. Clinical Nutrition，2014，33(1)：90-97.

5 Fernandez M L，Jones J J，Ackerman D，et al. Low HDL Cholesterol is Associated with Increased Atherogenic Lipoproteins and Insulin Resistance in Women Classified with Metabolic Syndrome [J]. Nutrition Research and Practice，2010，4(6)：492-498.

6 Yazdandoust S，Parizadeh S M R，Moohebati M，et al. Serum Small Dense Low-density Lipoprotein Concentrations are Elevated in Patients with Significant Coronary Artery Stenosis and are Related to Features of the Metabolic Syndrome [J]. Lipids，2012，47(10)：963-972.

7 Ohkawara K，Nakata Y，Numao S，et al. Response of Coronary Heart Disease Risk Factors to Changes in Body Fat during Diet-Induced Weight Reduction in Japanese Obese Men: a pilot study [J]. Annals of Nutrition and Metabolism，2010，56(1)：1-8.

8 Laclaustra M，Ordonez B，Leon M，et al. Metabolic Syndrome and Coronary Heart Disease Among Spanish Male Workers: a case-control study of MESYAS [J]. Nutrition Metabolism and Cardiovascular Diseases，2012，22(6)：510-516.

9 Liu A，Abbasi F，Reaven GM. Adiposity Indices in the Prediction of Metabolic Abnormalities Associated with Cardiovascular Disease in Non-diabetic Adults [J]. Nutrition Metabolism and Cardiovascular Diseases，2011，21(8)：553-560.

10 Haghighatdoost F，Sarrafzadegan N，Mohammadifard N，et al. Assessing Body Shape Index as a Risk Predictor for Cardiovascular Diseases and Metabolic Syndrome Among Lranian Adults [J]. Nutrition，2014，30(6)：636-644.

11 Kim E K，An S Y，Lee M S，et al. Fermented Kimchi Reduces Body Weight and Improves Metabolic Parameters in Overweight and Obese Patients [J]. Nutrition Research，2011，31(6)：436-443.

12 Ramos S A，Sabino A P，Ferreira D C，et al. Obesity with No Metabolic Syndrome and Adipose Tissue Expansion Based Solely on Risk Factors and Inflammatory Marker of Coronary Heart Disease in Premenopausal Women [J]. Archivos Latinoamericanos De Nutricion，2012，62(3)：267-274.

13 Arthur F K N，Adu-Frimpong M，Osei-Yeboah J，et al. Prediction of Metabolic Syndrome Among Postmenopausal Ghanaian Women Using Obesity and Atherogenic Markers[J]. Lipids in Health and Disease，2012，(11)：101.

14 Hamada T，Kotani K，Nagai N，et al. Genetic Polymorphisms of the Renin-angiotensin System and Obesity-related Metabolic Changes in Response to Low-energy Diets in Obese Women [J]. Nutrition，2011，27(1)：34-39.

15 Ke J Y，Kliewer K L，Hamad E M，et al. The Flavonoid, Naringenin, Decreases Adipose Tissue Mass and Attenuates Ovariectomy-associated Metabolicdisturbances in Mice [J]. Nutrition & Metabolism，2015，(12)：1.

16 Tu TH，Kim CS，Kang JH，et al. Levels of 4-1BB transcripts and soluble 4-1BB protein are elevated in the adipose tissue of human obese subjects and are associated with inflammatory and metabolic parameters[J]. International Journal of Obesity，2014，38(8)：1075-1082.

17 Ng A C，Wai D C，Tai E S，et al. Visceral adipose tissue, but not waist circumference is A Better Measure of Metabolic Risk in Singaporean Chinese and Indian Men [J]. Nutrition & Diabetes，2012，(2)：e38.

18 Kolehmainen M，Ulven S M，Paananen J，et al. Healthy Nordic Diet Downregulates the Expression of Genes Involved in Inflammation in Subcutaneous Adipose Tissue in Individuals with Features of the Metabolic Syndrome [J]. American Journal of Clinical Nutrition，2015，101(1)：228-239.

19 Lee Y J，Woo S Y，Ahn J H，et al. Health-Related Quality of Life in Adults with Metabolic Syndrome: the Korea National Health and NutritionExamination Survey, 2007-2008 [J]. Annals of Nutrition and Metabolism，2012，61(4)：275-280.

Cluster Analysis of Subject Headings in SCI Papers on Metabolic Diseases in the Field of Nutrition

ZHANGZhi-chang，SONGXiao-yu，

ChinaMedicalUniversity,Shenyang110122,China

The paper analyzes SCI papers on metabolic diseases in the field of nutrition published from 2010 to 2015 in the core collective database of Web of ScienceTMby use of the co-word clustering method. It extracts high-frequency subject headings, generates the co-occurrence matrix and makes clustering analysis of the matrix with SPSS, and indicates that major research focuses in this field are researches on metabolic syndrome from different angles such as the cardiovascular disease, insulin resistance, risk factors of the coronary disease, body mass index, the obesity group and adipose tissue, etc.

Nutrition ietetics; Metabolic disease; Word co-occurrence matrix; Cluster analysis

2015-06-08

張志常，講師，副主任，發表論文17篇，參編教材11部；通訊作者：宋曉宇，副教授，副院長。

2013年遼寧省教育廳科學研究一般項目 (項目編號：L2013283)。

R-056

A 〔DOI〕10.3969/j.issn.1673-6036.2015.10.015