新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）研究熱點可視化分析＊

張 燁，黃宗海，趙姝婷，許 強，楊 書，溫川飆

（成都中醫藥大學 成都 611137）

2019年12月，湖北省武漢市出現了不明原因的肺炎，2020年1月2日，致病病原最終被中國疾病控制預防中心確定為新型冠狀病毒[1-2]。截止2020年3月2日，中國知網數據庫中以新型冠狀病毒肺炎為主題的文章有1023篇，包括大量的病例報告、醫院管理、影像學檢測、中醫與西醫治療方法，疫情防控措施、疫情期間其余疾病的診治等相關文章，但對其進行可視化的文章目前僅有一篇，2020年3月2日令娟等[3]通過CiteSpace和VOSviewer對新型冠狀病毒肺炎的研究進行了可視化分析，但納入的文獻較少（中文132篇、英文103篇），得出目前研究熱點在感染防控相關研究，同時向兒童發病情況、藥物研究、指南制定等方向擴展。雖然使用相同的科學計量方法，但將研究熱點關注在疾病本身，故前期文獻篩選中剔除了疫情防控措施、醫院管理等文獻。

在可視化分析的研究中，CiteSpace與VOSviewer是兩款知識圖譜分析輔助工具。在科學知識的發展過程，研究熱點分析運用CiteSpace效果較好，而在知識圖譜繪制，尤其在聚類分析中VOSviewer的效果較好，結合運用這兩款軟件，分析新型冠狀病毒肺炎相關文章，能客觀的呈現目前研究現狀與熱點，期望通過可視化的方式為該領域的研究者提供一定的思路。

1 研究資料和方法

1.1 文獻數據來源和檢索策略

以中國知網數據庫（CNKI）為來源，設定檢索方式“主題=新型冠狀病毒”進行檢索，其中檢索年限為2020年1月12日至2020年3月2日，共檢索出1023篇相關文獻，因本研究重點探討新型冠狀病毒疾病本身的研究熱點，故剔除在這期間其他疾病的診治與防護、醫院管理、疫情防控等文獻后共納入401篇文獻。

圖1 作者合著網絡知識圖譜

1.2 數據轉換方法

將納入的文獻以Refworks和Endnote的格式導出，導出的文獻記錄中包含作者、研究機構、題目等9方面的信息。選擇CiteSpace與VOSviewer軟件中內置的文件格式轉換器，分別轉換為download＿***.txt（CiteSpace可用）與networkfile（VOSviewer可用）這兩種格式以備用。

1.3 分析方法

知識圖譜是反映科學知識的發展過程、知識結構間關系與研究熱點及動態前沿的圖[4-5]，其具有“圖”和“譜”的性質與特征。CiteSpace是美國德雷塞爾大學教授陳超美開發的軟件，能直觀的揭示科學知識研究熱點與前言；VOSviewer是由VanEck與Waltman開發的一款應用軟件[6]，是應用于構造和可視化文獻資料計量圖譜的軟件工具，其在圖譜展現，尤其在聚類方面有獨特優勢。

2 結果

2.1 作者合著網絡分析

在CiteSpace軟件中，篩選發文量大于3篇的作者，形成后的圖譜共有73位作者被納入統計。在CiteSpace軟件的左邊，可看到作者及發文量的統計，共發表1025篇文章。其中楊豐文是發文數量最多的作者，為35篇；核心作者最低發文量N=0.749×ηmax1/2（ηmax表示發文量最高的數目）[7]。在本研究中ηmax=35，計算可以得出N≈26，在軟件中可以看出核心作者人數為5人，約占所有作者人數的6.8%，其中者核心作者發文數量為145篇，占文獻總數的14%，根據賴普斯定律[8]，核心作者的發文量應占文獻總數的50%，而本研究中的14%遠遠達不到50%，表示該研究領域核心作者團隊還沒有形成，但有四個團隊之間彼此的聯系較為緊密，其中團隊一包括楊豐文、張伯禮、王玉光、王永炎等14人，團隊二包括何林、邊原等8人，團隊三包括陳偉、石克華等7人，團隊四包括舒冰、張巖等4人。團隊一包含的作者數目最多，且團隊中楊豐文發表相關文獻35篇，為目前發表文章數量最多的作者。（見圖1）

2.2 研究機構網絡分析

圖2 研究機構合作知識圖譜

利用CiteSpace生成的圖譜見下圖，其中圓環表示發文機構，其大小表示發文數量。其中排名前三位的分別為北京中醫藥大學45篇、北京中醫藥大學東直門醫院40篇、首都醫科大學附屬北京中醫醫院40篇。節點之間的連線粗細代表機構間的合作強度。

從研究機構合作知識圖譜可以看出有以下三個特點：①機構與機構間的合作較為緊密，不僅僅限于高校和高校附屬醫院、醫院與醫院之間，還存在醫院與企業、跨區域醫院之間的合作，如廣東省中醫院與首都醫科大學附屬北京中醫醫院、北京中醫藥大學與鄭州大學第一附屬醫院之間。②湖北省共有16家機構發表了相關文章，共計205篇。相比于北京的6家機構共計100篇，上海的8家機構共101篇文獻，湖北省是區域發文量中機構數和文獻數最多的地方。其中湖北省中醫院25篇武漢大學中南醫院醫學影像科15篇、湖北省重大疾病精準用藥醫學研究中心10篇。因這次疫情爆發地源于湖北省武漢市，截止到目前（2020年3月3日），湖北累計確診病例67217例，治愈36167例，治愈率53.8%。湖北省在相應的臨床診療與應對措施在全國范圍內屬經驗較為豐富的地方，這也是發文量和機構數目較多的原因。③各醫院的影像科與放射科累計發文量為124篇，2019新型冠狀病毒早期通過呼吸道傳播，故胸部影像學表現成為此次新型冠病毒肺炎的重要診療決策依據，影像學檢查成為病例篩查早期確診及療效評價的重要指標[9]。（見圖2）

2.3 關鍵詞可視化分析

2.3.1 CiteSpace可視化分析

關鍵詞是利用簡短的語言來反映文章的主題概念與主要內容的詞[10]。高頻關鍵詞在某種程度上代表著各個領域的研究熱點。通過對關鍵詞的分類分析，本研究可以將此次的文獻分為常用疾病名稱、檢測方法、中醫診療、西醫診療和信息技術共五類，見表1、圖3。

高頻關鍵詞分類表提示此次新型冠狀病毒肺炎的名稱比較多。2020年1月31日，WHO建議將當前疾病暫命名為“2019-nCoV acute respiratory disease”將病毒名稱暫定為“2019-nCOV”。2020年2月7日，國家衛健委將疾病暫命名為“新型冠狀病毒肺炎”。2020年2月11日，WHO發布了疾病的正式名稱“COVID-19”，其中“CO”代表“corona（冠狀物）”，“VI”代表“virus（病毒）”，“D”代表“disease（疾病）”。因疾病屬于新發呼吸道傳染病，人們對該疾病的認識還有待進一步提高，對于疾病的名稱的確定也是在探索中前進，隨著越來越多的治愈病例與臨床經驗的積累，應及時調整本病的命名，使其符合實際情況[11]。

表1 高頻關鍵詞分類

高頻關鍵詞分類表提示，疾病的檢測方法包括核酸檢測、X線計算機、體層攝影術和CT。馮毅等[9]通過對38例患者，追溯患者核酸檢測時間、CT陽性顯示時間及CT表現，得出核酸檢測操作因導致假陰性的因素較多，CT在早期臨床診斷中占有重要地位。而核酸檢測作為診疾病的“金標準”與確診疾病的必要條件，雖然可能存在導致假陰性的因素，但目前沒有任何一種檢測方法能夠做到零漏檢。在不同的環境下，根據檢測人群特點以及臨床表現選擇適合的檢測技術，盡量做到早診斷、早治療[9,11-12]。

高頻關鍵詞分類表提示，中醫診療中以中醫藥、中藥與辨證論治的頻次較高，西醫診療中以診療方案、診斷、抗病毒藥物頻次較高。疫情爆發后，國家中醫藥管理局應對新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控工作領導小組成立，委派多名專家參與到抗擊疫情的一線，其中包括首都醫科大學附屬北京中醫醫院院長劉清泉、呼吸科主任王玉光等作為首批中醫專家奔赴武漢，參與患者的救治工作，并與相關專家討論，提出本病的中醫病因病機和治則治法，疾病四個階段辨治思路，初步制訂了疾病中醫第一版證治方案，經專家組研討后形成《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第三版）》并發布[13-14]。隨著對疾病認識的深入和臨床經驗的積累，國家發布了診療方案試行第四版、第五版、第六版，為臨床診治新型冠狀病毒肺炎提供一定的參考。

高頻關鍵詞分類表提示，借用信息化技術方法研究本病也是此次的一個研究熱點，其中包括網絡藥理學、關聯規則等方法。姚運秀等[15]利用網絡藥理學及分子對接技術探尋抗病毒顆粒治療疾病的潛在物質基礎，發現其中包含活化合物75個、靶點255個，可以通過多靶點、多通路治療新型冠狀病毒肺炎。王登等[16]通過關聯規則Apriori算法、聚類分析法分析各地區中醫藥防治方案中56份處方中，共涉及中藥79味，挖掘出16對關聯藥物組合與4個聚類方，得出各地區處方以“黃芪-白術-防風”“桔梗-甘草”“金銀花”或“金銀花-連翹”藥物組合為基礎的結論；周政等[17]通過整理文獻數據庫中96個有效處方，利用中醫傳承輔助平臺V2.5，挖掘出有效處方中中藥四氣五味、歸經，藥物之間的關聯規則及形成的新處方得出我國現代中醫治療該病的整體治則為扶正祛邪、兼顧氣陰。借用信息化技術方法可以快速從龐大數據庫中提取未知但潛在的有效信息，為治療新型冠狀病毒肺炎及時提供有效的診療的信息。

2.3.2 VOSviewer可視化分析

圖3 新型冠狀病毒知識圖譜

圖4 基于VOSviewer的標簽視圖

圖5 關鍵詞共現密度視圖

運用“標簽視圖（Label View）”進行共詞聚類展示，如圖4所示，其中標簽視圖中相同的顏色表示同一個聚類[18]，相鄰兩個節點之間的距離越近，表示兩者之間的關系越密切，而節點本身的大小表示頻次的高低。將聚類中的關鍵詞歸納總結為以下八點：①中醫：中醫、臨床研究、五運六氣、病因病機等。②西醫：CT、核酸檢測、診斷、診療方案等。③疾病名稱：2019-ncov、covid-19、sars-cov-2等。④中西醫診療：中西醫結合、臨床試驗、感染等。⑤臨床表現：中醫證候、臨床表現、病毒性肺炎等。⑥信息技術：分子對接、網絡藥理學、中藥等。⑦中醫名稱：中醫藥、疫病。⑧中醫藥：中醫藥。

由VOSviewer提供的關鍵詞共現密度視圖（Density View），可以明確地反映高頻詞間同時出現的頻次密度。原理：當兩個關鍵詞共同出現的頻次越高，則代表其聯系性越緊密，相關性越強，這些具有高度關聯性的對象被聚集在一起，會形成一個類團[14]。經過可視化后得到密度視圖，由圖5可看出，中醫藥、新型冠狀病毒肺炎、肺炎等關鍵詞備受關注。同時，以這些關鍵詞為中心，各自呈現出了一些與新型冠狀病毒關聯性的學術研究熱點，如中醫、中西醫結合、診療方案、網絡藥理學等，深化了該領域的研究工作。

3 討論

本研究通過VOSviewer與CiteSpace這兩款可視化軟件，對新型冠狀病毒肺炎疾病的研究熱點做了可視化分析，通過作者合著與研究機構網絡分析、關鍵詞可視化分析三方面展示新型冠狀病毒肺炎疾病的研究熱點與趨勢。

作者合著網絡分析提示：目前，研究領域核心作者團隊還沒有形成，但仍有四個團隊之間彼此的聯系較為緊密，其中團隊一中楊豐文為發文量最高（35篇）的作者。研究機構網絡分析提示：①機構與機構間的合作不僅僅局限與高校與其附屬醫院、醫院與醫院之間，還存在跨區域的醫院和醫院，以及企業間的合作。②湖北省共有16家機構發表了相關文章，共計205篇，是地區發文量中機構數和文獻數最多的地方。③各醫院的影像科與放射科累計發文量為124篇。說明早期在疾病診斷中影像學檢查成為病例篩查重要指標。

關鍵詞可視化研究中，基于CiteSpace的分析，將納入文獻高頻關鍵詞分為常用疾病名稱、檢測方法、中醫診療、西醫診療和信息技術共五類。此次新型冠狀病毒包含的常用疾病名稱較多，隨著越來越多的治愈病例與臨床經驗的積累，及時調整本病的命名，以確保疾病的命名更加符合臨床的需求。檢測方法中表明CT在早期臨床診斷中占有重要地位，而作為疾病診斷的金標準——核酸檢測，因干擾因素較多，可能出現假陰性的結果，所以在疾病的診斷中要根據實際情況做到早診斷、早治療。在醫學診療方面，隨著對疾病的深入與認識，醫學診療等也是目前的研究熱點與重點，國家頒布了《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案》試行第三版、第四版、第五版、第六版診療方案，試行第六版方案中對于傳播途徑、臨床表現、診斷標準、臨床分型、鑒別診斷、病例的發現與報告、治療、解除隔離和出院后注意事項做了明確的說明，并且在原有方案的基礎上進行了適當的調整，如重癥患者表現中增加了“多器官功能衰竭”的表現；診斷標準中用“疑似”與“確診”病例取代了湖北省和湖北省以外其他省份的區別，西醫藥物治療中“磷酸氯喹、阿比多爾”兩個藥物；中醫藥物治療中增加了對于重與危重型的中成藥的用法[19]。此次中突出的是將信息技術（如網絡藥理學、關聯規則等方法）運用在新型冠狀病毒的研究中，此次疫情爆發以來，各地區相繼出臺的一些診療方案以及有效處方，為臨床診斷提供了依據，借用信息技術方法將這些診療方案等中的潛在信息與規律及時呈現出來，為臨床的準確用藥與治療提供了支撐?；赩OSviewer的共詞聚類分析可以聚為中醫、西醫、疾病名稱、中西醫診療、信息技術、中醫名稱、中醫藥等8個聚類；關鍵詞共現密度視圖提示目前中醫藥、新型冠狀病毒肺炎、肺炎也備受關注。

本研究借助文獻計量學可視化，分析軟件分析了新型冠狀病毒肺炎疾病的研究熱點，期望通過直觀的方式呈現目前疾病的研究現狀與熱點。通過作者、機構、關鍵詞三方面來分析，作者中雖然核心作者尚未形成，但研究團隊中的聯系依然較為緊密，機構中不僅局限于當地醫院之間的合作，還存在跨區域的合作，關鍵詞分析則提示新型冠狀病毒的命名、檢測方法、診療等內容上為疾病的為研究熱點，并且隨著計算機的發展，信息技術的運用越來越突出，中醫信息化緊密結合研究及時有效地為疾病的診療提供強有力支撐。