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基于雙聚類分析方法的國際安寧療護相關文獻研究熱點分析

2021-12-05 03:42:21馮會玲沈永青栗娟王慧馬京華陳金金
上海醫藥 2021年22期

馮會玲 沈永青 栗娟 王慧 馬京華 陳金金

摘 要 目的:采用雙聚類分析方法對國際安寧療護領域的研究熱點進行分析,為我國開展安寧療護相關研究提供參考。方法:以安寧療護為主題詞,檢索生物醫學文獻數據庫PubMed從建庫至2020年5月17日的相關文獻,對文獻中的高頻主要主題詞和副主題詞進行共詞聚類分析,通過書目共現分析系統生成詞篇矩陣,使用gCLUTO-1軟件進行雙聚類分析。結果:共檢索出6 423篇相關文獻,提取了排名前57位的高頻主題詞或副主題詞。聚類分析結果顯示,研究熱點集中于臨終患者及其家屬的心理護理,安寧療護相關政策、經濟和倫理學研究,安寧療護的實踐標準和組織機構管理,安寧療護醫護人員心理狀況和護患關系,安寧療護的方法和“知、信、行”研究。結論:通過借鑒國際安寧療護的先進經驗及存在不足,提出如下建議:(1)增加對去世患者家屬的心理支持相關服務,改善患者家屬的心理健康狀況及生活質量。(2)加大政策支持力度,將安寧療護納入醫療保險系統,制定并完善相關法律法規。(3)制定統一的、符合我國國情的安寧療護服務流程及實踐指南。(4)建立涉及安寧療護知識、技能和心理方面內容的培訓制度。(5)提升安寧療護的社會認可度,使安寧療護服務得以普及和推廣。

關鍵詞 安寧療護;研究熱點;雙聚類分析

中圖分類號:R48 文獻標志碼:A 文章編號:1006-1533(2021)22-0009-05

基金項目:2018年度教育部人文社會科學研究項目(18YJAZH074); 2021年河北省省級研究生示范課程項目(KCJSX2021064)

Analysis of research hotspots in international hospice care related literature based on the bi-clustering analysis method

FENG Huiling1, SHEN Yongqing2, LI Juan3, WANG Hui4, MA Jinghua4, CHEN Jinjin4(1. Surgical Department of School of Nursing, Hebei University of Traditional Chinese Medicine, Shijiazhuang 50200, China; 2. Department of Community Nursing of School of Nursing, Hebei University of Traditional Chinese Medicine, Shijiazhuang 50200, China; 3. School of Nursing, Hebei University of Traditional Chinese Medicine, Shijiazhuang 50200, China; 4. Department of Humanistic Nursing of School of Nursing, Hebei University of Traditional Chinese Medicine, Shijiazhuang 050200, China)

ABSTRACT Objective: To analyze the research hotspots in the field of international hospice care using the bi-clustering analysis method to provide reference for the research of hospice care in China. Methods: Using hospice care as the subject word, the biomedical literature database PubMed from the establishment of the database to May 17, 2020 was searched and co-word cluster analysis on the high-frequency main subject words and sub-subject words were conducted, the bibliographic co-occurrence analysis system was used to generate the word-text matrix, and the gCLUTO-1 software was used for biclustering analysis. Results: A total of 6 423 related articles were retrieved, and the top 57 high-frequency subject words or subsubject words were extracted. The results of cluster analysis showed that the research focuses on the psychological nursing of hospice patients and their families, the related policy, economic and ethical research of hospice care, the practice standard and organization management of hospice care, the psychological status of hospice care staff and the relationship between nurses and patients, the methods of hospice care and the research of “knowledge, belief and practice”. Conclusion: By learning from the advanced experience of international hospice care and the shortcomings, the following suggestions are put forward: (1) Increase the psychological support related services for the family members of deceased patients, and improve the mental health and quality of life of the family members of patients. (2) Strengthen policy support, integrate hospice care into the medical insurance system, and formulate and improve relevant laws and regulations. (3) Formulate a unified hospice care service process and practice guide in line with Chinas national conditions. (4) Establish a training system involving the knowledge, skills and psychological aspects of hospice care. (5) Enhance the social recognition of hospice care, so that hospice care services can be popularized and promoted.

KEY WORDS hospice care; research hotspots; bi-clustering analysis

安寧療護是指為生命終末期患者及其家屬提供軀體、心理、社會和靈性等方面的照護服務,緩解患者的痛苦、不適,使其舒適、有尊嚴地度過生命的最后階段[1]。國外安寧療護起步較早且發展較為成熟,了解國際安寧療護的研究現狀和熱點對我國開展安寧療護工作具有重要意義。聚類分析是文本挖掘領域常用的分析方法,能夠對矩陣的行與列、聚類對象及其屬性同時進行聚類,彌補了普通聚類方法的不足[2]。本次研究以生物醫學文獻數據庫PubMed為文獻來源,采用雙聚類分析方法對國際安寧療護領域的研究熱點進行分析,以期為我國開展安寧療護相關研究提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

以安寧療護(hospice care)為主題詞在PubMed進行文獻檢索,對相關文獻中的高頻主要主題詞和副主題詞進行共詞聚類分析。檢索時間范圍為PubMed建庫至2020年5月17日,共檢索到6 423篇相關文獻。

1.2 研究方法

1.2.1 確定高頻主題詞閾值

將所有檢索到的文獻導入至書目共現分析系統(bibliographic item co-occurrence matrix builder,BICOMB),統計各主要主題詞或副主題詞出現頻次。

應用H指數法確定高頻主題詞,將高頻詞按出現頻次進行降序排列,并將出現頻次大于等于其排列序號的主題詞納入研究熱點,本次研究中的H=57,因此將排名前57位的主題詞或副主題詞作為安寧療護領域的研究熱點(表1)。

1.2.2 雙向聚類分析

在BICOMB-2軟件中生成詞篇矩陣,導入gCLUTO-1軟件中進行雙聚類分析,相似性函數采用cosine函數,將聚類準則函數設置為5,根據聚類效果不斷調整聚成的類數。

2 結果

2.1 聚類山峰圖譜表達

多次雙向聚類的實際結果顯示,當聚類的數量為5時,聚類內對象間有較高的平均相似度,而聚類間的平均相似度較小。聚類山峰圖可反映各個聚類的整體效果和特征,其高度與聚類的內部相似性呈正比,聚類山峰圖顯示的紅色和黃色峰頂分別代表聚類內主題相似度的高和低(圖1)。

2.2 雙聚類圖譜表達

通過gCLUTO-1軟件對詞篇矩陣進行雙聚類分析(圖2)。圖最上方是安寧療護相關論文的列聚類樹,圖左側代表高頻詞的行聚類樹,圖右側為57個高頻主要主題詞或副主題詞。每小格的顏色表示在列所對應的論文中,行對應的高頻主題詞或副主題詞相應出現的頻次,紅色顏色越深表示出現的頻次越高,白色則代表出現頻次為0。

根據各聚類內主題詞的語義關系總結安寧療護領域5個方面的研究主題,分別為:(1)臨終患者及其家屬的心理護理。該領域除關注臨終患者的心理需求外,也研究患者家屬在臨終患者照護中容易產生的各類心理問題,包括希望、絕望、內疚、恐懼和遺憾等情緒體驗[3]。(2)安寧療護相關政策、經濟和倫理學研究。盡管各國都制定了安寧療護相關政策法規,但因國情不同,其側重點也各不相同,相關的政策法規、經濟和倫理學也成為了研究熱點。全球臨終關懷姑息治療聯盟呼吁將安寧療護納入全球政策和健康計劃,使所有臨終患者都能享受到負擔得起的優質安寧療護服務[4]。(3)安寧療護的實踐標準和組織機構管理。為更好地服務于臨終患者及其家屬,美國臨床腫瘤學會、歐洲神經腫瘤協會等制定了相關指南與專家共識[5-6],我國于2017年發布了《安寧療護中心基本標準和管理規范(試行)》[7]。(4)安寧療護醫護人員心理狀況和護患關系。從事安寧療護工作的醫護人員反復經歷悲傷、恐懼、內疚、無力感等情緒體驗,嚴重威脅到了他們的心理健康[8]。同時,因醫護人員存在上述負性情緒,在與患者及家屬討論有關死亡、瀕死等敏感問題時容易出現溝通不良等情況,導致人際關系緊張[9]。(5)安寧療護的方法和“知、信、行”研究。安寧療護的醫生、護士和患者共同制定疾病終末期照護方案,使患者獲得與其價值觀、意愿相符的護理服務[10]。安寧療護“知、信、行”方面的研究集中于醫護人員對安寧療護知識、態度和做法方面,研究認為導致安寧療護服務質量低下的原因是醫護人員對安寧療護相關知識掌握度不足和工作態度消極[11]。對我國患者及家屬的調查結果顯示,他們對安寧療護的知曉度較低,臨終患者接受安寧療護服務的可能性較小[12]。

3 討論

筆者對安寧療護5大研究主題的相關文獻進行分析和探討后,發現國際安寧療護研究仍然存在很多問題和不足。主要表現為:(1)對臨終患者去世后其家屬的心理支持度不夠。目前的心理支持主要針對臨終患者,雖然已關注到患者家屬在照護過程中的心理變化及需求[3,13],但對患者去世后其家屬的心理支持較少。(2)各國安寧療護的政策法規有待完善。目前多數國家并未將安寧療護納入初級衛生保健系統[14-16],只有部分臨終患者能負擔得起優質的安寧療護服務費用,此外,許多國家關于終止失去決策能力患者生命的監護法規還不完善。(3)國際上尚無統一的安寧療護實踐標準。大部分國家雖已制定了安寧療護實踐指南和專家共識[5-6],但因國情不同,對不同疾病、不同人群給予安寧療護服務的標準亦有所不同。(4)對從事安寧療護工作的醫護人員心理支持度不夠,醫護人員應對死亡的能力較弱[17],容易導致人才流失。(5)相當數量的護士存在安寧療護認知不當和工作態度消極等現象,導致安寧療護服務質量較低[11,18-19]。

通過借鑒國際安寧療護的先進經驗及存在不足,提出如下建議。(1)增加對去世患者家屬的心理支持相關服務,建立隨訪制度,改善患者家屬的心理健康狀況及生活質量。(2)加大政策支持力度,將安寧療護納入醫療保險系統,制定相關政策以確保安寧療護專業技術、護理服務及藥物等能夠被納入報銷范疇。制定并完善相關法律法規,為安寧療護的發展提供法律保障。(3)制定統一的、符合我國國情的安寧療護服務流程及實踐指南。(4)建立涉及安寧療護知識、技能和心理方面內容的培訓制度,提升安寧療護專業工作人員的心理素質和服務能力。(5)向社會民眾宣傳安寧療護服務,提升安寧療護的社會認可度,使安寧療護服務得以普及和推廣[7,20-21]。

4 小結

本次研究結果基于PubMed中的安寧療護相關文獻提煉歸納出5個研究主題,為相關研究者提供了一定參考。但由于研究文獻來源于單一數據庫,包含的研究結果可能不是很全面,將來可擴展檢索范圍,開展進一步研究和分析。

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