基于CiteSpace 的類風濕關節炎研究可視化分析*

蘭維婭,唐芳,馬武開,黃穎,徐暉,陸道敏,杜偉，蔣總

貴州中醫藥大學第二附屬醫院，貴州 貴陽 550001

類風濕關節炎(rheumatoid arthritis，RA)是以對稱性多關節滑膜異常增殖為主的自身免疫性疾病[1-4]。該病致殘率高，我國RA患者病程5～10年、10～15年、≥15年的致殘率分別為43.5%、48.1%、61.3%[5]，嚴重影響患者的生活質量，給社會和患者家庭帶來經濟負擔[6-8]。

中醫學把RA歸屬于“痹證”范疇[9-10]。《素問·痹論》曰：“風寒濕三氣雜至合而為痹也。”《類證治裁·痹癥論治》言：“諸痹，風寒濕三氣雜合，而犯其經絡之陰也。風多則引注，寒多則掣痛，濕多則重著，良由營衛先虛，腠理不密，風寒濕乘虛內襲，正氣為邪氣所阻，不能宣行，因而留滯，氣血凝澀，久而成痹。”雖然對該病研究早，研究時間跨度不長，尚處于積累時期，仍缺乏對該領域的研究方向、熱點和發展趨勢評判的系統研究，需要科學可行的方法進行梳理、歸納，分析該領域研究方向、熱點和發展趨勢，挖掘潛在的研究熱點，為相關研究提供參考。

CiteSpace是由Drexel大學信息科學與技術學院的陳超美教授開發的科學文獻計量自動化軟件[11]，能夠識別趨勢和演示新動態的信息可視化工具，以其良好的穩定性、可讀性、豐富性，成為醫學文獻信息分析的重要工具[12-17]。

本文以中國知網數據庫為來源，應用CiteSpace 5.5軟件的共現分析功能，對2010—2020年關于RA的相關研究進行可視化，分析該研究領域的歷史、當前研究及發展趨勢，旨在為后續相關研究提供一定的參考依據。

1 研究設計

1.1 研究方法CiteSpace軟件可以直觀地分析相關研究領域中的文獻，并以科學知識圖的形式將其呈現出來。幫助我們梳理過去的研究軌跡，在視覺知識地圖上，將相關研究領域的關鍵引文節點自動識別，并呈現以共現和共引聚類為特征的研究前沿[18]，有助于研究并掌握該領域的研究熱點和方向。本研究使用CiteSpace5.5可視化軟件對RA相關文獻進行可視化分析，探討該領域的現狀、熱點和未來的研究方向。

1.2 數據來源及處理確保文獻數據來源的質量，文獻類別設置為“核心期刊”“EI”“CSCD”和“SCI”，學科分類目錄為醫藥衛生科技，經檢索得到 4 171 篇相關文獻。然后以Refworks格式及Excel表格導出獲取的數據。刪除會議、通知、新聞等文獻，獲取共3 346篇有效文獻，然后對其進行分析。

1.3 研究過程本研究先對3 346篇有效文獻進行分析，然后使用CiteSpace5.5軟件將其轉換為WOS格式，并導入轉換后的數據。對參數進行調整：時間范圍和時間切片(TimeSlicing)，網絡節點類型(NodeTypes)，網絡參數選擇(SelectionCriteria)，修剪算法(Pruning)選擇等，文獻數據的作者協同分析，關鍵詞共現分析，時區圖(Timezone)、突現詞探測(Burstdetection)等，進一步繪制RA相關研究領域的知識圖譜，揭示研究領域的知識基礎、研究進展和研究前沿。

2 結果

2.1 整體概況發表論文的數量在一定的時期內不僅可以展示學科的發展速度，也反映了研究者對該學科的關注程度[19]。通過對歷年3 057篇有效文獻進行統計分析，得到2010—2020年的發文量見圖1。分析可知，在2010—2017年，關于RA的文獻發文量呈平穩上升趨勢，平均每年發文量292篇，最高發文量達360篇。本文自2010年開始統計，對2010年之前的文獻未納入統計，經對中國知網數據庫相關文獻數據查詢，可以看出2010—2020年已進入較成熟平穩發展階段。

圖1 2010—2020年相關文獻發文量分布圖

發文量30篇以上的有6位作者，排名依次為劉健(50篇)，呂愛萍(31篇)，林昌松(31篇)，馬武開(30篇)，姜泉(30篇)，魏偉(30篇)。發文量排名前20位見表1。

表1 RA研究部分高產作者統計表

對文獻來源進行統計分析，發表文獻涉及RA研究領域共有260個相關期刊，其中發文量最多的為《中國免疫學雜志》，可見相關領域的研究和免疫學聯系緊密。其中載文量排行前三位的依次為《中國免疫學雜志》140篇，《中國老年學雜志》117篇，《中華中醫藥雜志》100篇。其中發文量在50篇以上的機構見表2。

表2 RA研究發文期刊分布

2.2 合作分析合作網絡分析可以看出某個研究領域的作者與機構之間的合作關系，為評估某個研究領域的學者和機構提供參考，更有利于發現那些關鍵的研究人員或研究機構。通過CiteSpace軟件得到的組合共現圖譜可以發現學者及其在特定研究領域中聯系[18，20-22]。將所有參考書目導入軟件，將時間片設置為1，然后為“節點類型”設置選擇“作者”和“機構”，其他參數保持不變，見圖2、圖3。

圖2 作者合作圖譜

圖3 機構合作圖譜

由圖2可知，近10年來出現以蔣永福、韓繼章及李國新為代表的研究團隊，圖譜中的節點大小代表發文量，連線表示合作強度。從連線可以看出，近10年在該領域作者之間合作并不密切。圖3生成的機構合作圖譜節點共157個，連線數共58條。節點代表機構名稱，節點的大小代表機構在該領域的影響力的大小，連線代表合作關系，粗細代表機構合作的強弱。由圖3可知，近10年來中國在RA研究領域，北京大學信息管理系、國家圖書館、武漢大學信息管理學院、華南師范大學經濟與管理學院等研究機構合作較緊密。此外，南京大學信息管理系、河南大學信息研究所以及安徽大學管理學院、南京大學信息管理學院研究機構有一定合作關系。

2.3 知識演進(聚類、時區、突現詞)關鍵詞是一篇學術論文中頻繁出現的術語，是一篇文獻中的核心詞匯，反映了其研究的方向，一般認為關鍵詞能夠反映文章的內容[18，23]。時區視圖可以比較清晰地反映出各個時期知識演化，隨時間推移而更新及其相互影響[24-25]。新建項目，將相關數據導入CiteSpace軟件，選擇節點類型為關鍵詞，選擇時間范圍，時間切片為1，選擇TOP 50，運行數據并經過調整，得到關鍵詞共現時區圖譜見圖4。通過對RA相關文獻進行分析得到的關鍵詞共現時區圖譜，可以直觀地反映出隨時間推移相關研究領域的研究演變過程以及各個時期的研究熱點，發現我國RA知識領域的研究演進歷程。

圖4 關鍵詞共現時區圖譜及高頻關鍵詞

聚類視圖[18]重點反映聚類之間的關系，以及每個聚類中相關文獻的歷史跨度。以關鍵詞為節點類型進行分析，生成的圖形以LLR算法進行聚類分析，共生成14個聚類，見圖5。生成的14個聚類的詳細信息見表3。

表3 關鍵詞聚類信息及對應LLR算法下高強度詞頻

CiteSpace依據網絡結構和聚類的清晰度，Q值代表模塊值，S值代表平均輪廓值，Q值、S值作為我們評判圖譜繪制效果的一個依據，當Q>0.3意味著劃分出來的社團結構是顯著的；當S值為0.7時，聚類令人信服，若在0.5以上，聚類是合理的[18，26]。由圖5可知，Q值為0.817 5，S值為0.755 2，說明聚類圖譜比較合理。

圖5 關鍵詞共現聚類視圖

Citespace5.5軟件中的突現詞探測可以探測在一定時間內某個研究領域內某個研究主題受關注度突然呈現爆發式增長，能夠反映出相關研究領域的研究前沿。2010—2020年RA相關研究進行突現詞探測，共生成25個突現詞，突現強度最高的關鍵詞為治療，其次為類風濕因子、血管內皮生長因子、抗環瓜氨酸肽抗體、活動期、滑膜、滑膜病等。見圖6。

圖6 關鍵詞突現探測(Top 25)

2.4 知識基礎與新興熱點高被引文獻在一定程度上代表了該研究領域重要的知識基礎文獻。而在這一知識域內的所有文獻中，某一時間段內的相關文獻的下載量，在一定程度上也反映了一定時期內某個研究課題在研究領域中的關注程度[27-28]。

一定時期內的高下載量的文獻即為這個時期內的高熱度文獻。綜合參考分析發現，一定時期內識別出某一研究領域的研究熱點。2010—2020年RA相關文獻中高引用文獻和高下載文獻，見表4、表5。可看出近10年的高被引文獻、高熱度文獻主要集中在2010—2014年，該時期的相關研究具有一定趨勢引導作用。

表4 2010-2020年高被引文獻

表5 2010—2020年高下載文獻

3 討論

RA為臨床高發病率的疾病，通過文獻挖掘技術與Citespace軟件可視化圖譜可以有效、直觀地分析該領域的研究現狀與研究熱點[45-47]。CiteSpace軟件是基于Java語言開發的信息可視化軟件，可根據不同的分析元素對繪制的知識圖譜進行切割和計算，把數據分析映射在二維、三維圖形中，達到對該領域內研究文獻的引文、作者、關鍵詞的時間空間多元共現分析，從宏觀、微觀等多層面展現學術網絡結構和動態變化，是文獻計量學研究的重要工具[48-49]。本研究基于CiteSpace5.5軟件對2010—2020年納入的3 346篇文獻的作者、研究機構、關鍵詞及高被引文獻進行可視化分析。

從發文趨勢分析可知，該領域近10年來發文量較為平穩，發展較為成熟。發文量高的作者主要有劉健、呂愛平、林昌松、馬武開、姜泉、魏偉等，出現一批年輕的代表人物，代表著RA領域內研究方向的轉變，代表著風濕免疫領域研究的崛起，對推動該領域發展有積極作用。從機構合作圖譜可以看出，北京大學信息管理系、國家圖書館、武漢大學信息管理學院等研究機構具有一定合作關系，形成多中心合作，其他機構多為兩兩合作，機構之間的密切合作有助于成果共享、資源整合。從合作網絡分析可以看出，近10年在該領域的作者之間合作并不密切，研究力量較分散，研究范圍雖廣，未形成穩定研究團隊，缺乏影響力大、貢獻突出的領軍人物，優勢資源不能獲得良好的整合與利用，提示應加強團隊間的合作交流。對文獻來源進行統計分析得出，發文量最多的為《中國免疫學》雜志，可以看出對關注點仍然集中在免疫領域，提示免疫疾病研究的興起。關鍵詞可視化方面，從突現強度高的關鍵詞來看，近年來研究熱點主要集中在RA發病機制、檢測指標、西藥研究等領域。目前RA 確切發病機制未明，環境和遺傳因素相互作用共同促進了RA 的發病，開展對RA發病機制的研究有望解決世界難題。隨著對自身免疫病病理機制的深入闡明和新藥物靶點的發現，靶向細胞因子如JAK抑制劑和新型生物制劑獲得較快發展，突現詞探測有腫瘤壞死因子，代表藥物有英夫利昔單抗；英夫利昔單抗是人鼠嵌合性腫瘤壞死因子-α 單克隆抗體，RA 患者具有滿意療效，早期應用的效果好。JAK抑制劑和新型生物制劑雖然療效顯著，但也存在免疫抑制、骨髓抑制、感染、新生腫瘤等不良反應，目前的研究水平仍有提升的空間，研究成果在臨床運用上范圍較局限，中醫藥治療的優勢尚未完全發揮。

RA發病率逐年上升，其發病機制至今未闡明，對RA的研究亟需深化，可從多層次、多中心進一步探討研究，加強機構之間合作。部分研究缺乏嚴格的科研設計，論證強度不高，研究結果未能被合理高效的擴展應用。文獻計量學[7]是使用定量方法來評估每個研究領域的知識結構和發展背景，在多個領域文獻研究中已經被廣泛使用。運用CiteSpace軟件進行可視化圖譜，梳理原始數據和資料，可揭示該領域的研究方向、熱點和發展趨勢，為該領域探尋新的思路與方向提供了參考。根據可視化分析結果可以看出RA當前的研究熱點，對研究熱點及未來的研究方向是今后工作的重點方向。作為中醫藥學術傳承者，如何利用好中醫藥治療RA的療效優勢，進一步探索RA發病機制、療效標準、治療規范是以后的研究中應該思考和解決的問題。

通過CiteSpace軟件的分析可以得到目前RA研究的現況和未來的研究熱點，但本研究仍存在以下不足：①文獻來源未涉及其他數據庫的相關內容，可能導致信息不全；②節點信息較單一，這些不足在以后的研究中有待于進一步完善。