基于CiteSpace的新型冠狀病毒肺炎中醫藥防治方案的可視化分析

肖瑤 許樂思 明浩

1.湖北中醫藥大學 武漢 430065 2.江漢大學

新型冠狀病毒肺炎（Coronavirus Disease 2019，COVID-19），簡稱“新冠肺炎”，是指2019新型冠狀病毒感染導致的肺炎。2020年3月11日，世界衛生組織總干事譚德塞宣布，根據評估，世界衛生組織認為當前COVID-19疫情可被稱為全球大流行（pandemic）[1]。截至2021年9月8日，全球COVID-19累計確診病例超過2.2億例，累計死亡病例超過459萬例。疫情傳播迅速，形勢嚴峻，目前尚無有效的抗病毒藥物，而中醫藥在COVID-19的防治中發揮了重要作用[2]，有關研究越來越廣泛。因此，對相關文獻進行可視化分析，可以明確研究熱點，有助于更加深入地研究COVID-19防治方案。

CiteSpace作為一款文獻計量學軟件，能夠將文獻之間的關系以科學知識圖譜的方式可視化地展現在操作者面前，直觀地展現該領域的信息全貌，既能梳理過去的研究軌跡，也能使得研究者對未來的研究前景有大概的認識[3]。本研究基于可視化分析軟件CiteSpace，對國內外COVID-19中醫藥防治的相關文獻進行分析，繪制科學知識圖譜，對該領域的研究現狀、研究熱點、研究方向與未來研究發展趨勢進行可視化分析，為COVID-19中醫藥防治相關研究的進一步發展提供參考和借鑒。

1 資料和方法

1.1 資料來源

1.1.1 中文文獻 中文文獻選自中國知網（China National Knowledge Infrastructure，CNKI），檢索日期為2020年1月1日至2021年6月30日，以“新冠肺炎”和“中醫藥”為主題檢索中文文獻，對檢索出的976條文獻進行手動剔除，剔除會議、報道等，選定883條記錄，分兩次導出，文獻導出格式選擇“refworks”，下載后的數據文獻以“download_0001”和“download_0002”命名。

1.1.2 英文文獻 英文文獻選自Web of Science數據庫核心合集，檢索日期為2020年1月1日至2021年6月30日，以“COVID-19” 和“traditional Chinese medicine”為主題檢索英文文獻，檢索出442條文獻，經手動檢查后，獲得442條有效結果，導出格式選擇“純文本”，以“download_0003”命名。

1.2 方法 中文文獻數據先經過CiteSpace 5.8.R2軟件進行數據轉換，然后進行數據分析，英文文獻數據可直接進行數據分析。時間參數設定跨度為2020年1月1日至2021年6月30日，時間分區為1年，節點類型分別選取“關鍵詞”“作者”“機構”，其他參數保持默認不變，運行得到圖譜，調整節點及標簽的閾值、大小、顏色，使圖片信息量最大且美觀。

2 結果

2.1 關鍵詞共現

2.1.1 中文關鍵詞 在CiteSpace 5.8.R2軟件中選擇節點類型“keyword”，運行后得到可視化圖譜，通過聚類，獲得關鍵詞聚類圖譜。見圖1。聚類標簽（#）的數字越小則該聚類的規模越大，模塊度（Modularity，Q）為0.5436（一般認為Q＞0.3意味著聚類結構顯著），平均輪廓值（Weighted Mean Silhouette，S）為0.4519。 結果顯示，共出現9個關鍵詞聚類：中醫藥療法、新型冠狀病毒肺炎、新冠肺炎、網絡藥理學、用藥規律、中藥、中醫醫療機構、危重癥、防控措施。見表1。

圖1 中文文獻關鍵詞共現圖譜

表1 共現頻次前20的中英文文獻關鍵詞

2.1.2 英文關鍵詞 英文關鍵詞共現分析圖譜見圖2。Q為0.4643，S為0.7813（S＞0.5說明聚類是合理的，S＞0.7意味著聚類是令人信服的）。結果顯示，共出現10個關鍵詞聚類 ：cytokine storm、medicine、clinical trials、natural products、clinical characteristics、corona virus disease-19、protocol、traditional Chinese medicine、network pharmacology、rehabilitation。 見表1。

圖2 英文文獻關鍵詞共現圖譜

2.2 作者合作網絡

2.2.1 中文文獻作者 中文文獻作者的合作關系圖譜見圖3，共147個節點，325條連線，網絡密度（density）為0.0303。圖中節點代表作者，節點大小代表出現頻次的多少，連線代表合作關系，連線粗細代表合作強度。發文數量前10名的作者依次為：張伯禮（14篇）、楊豐文（11篇）、李建生（11篇）、謝春光（9篇）、謝洋（8篇）、呂文亮（8篇）、唐健元（8篇）、方泓（7篇）、劉清泉（7篇）、王玉光（7篇）。

圖3 中文文獻作者合作關系圖

2.2.2 英文文獻作者 英文文獻作者的合作關系圖譜見圖4，共123個節點，215條連線，網絡密度（density）為0.0287。發文數量前10名的作者依次為：ZHANG JUNHUA（8篇）、TONG XIAOLIN（6篇）、WANG JIN （6篇）、CHEN YAOLONG （6篇）、TIAN JINHUI（5篇）、LUO HUI（5篇）、LI XIUYANG（5篇）、LI JING（5篇）、WU HEZHEN（4篇）、GAO YA（4篇）。

圖4 英文文獻作者合作關系圖

2.3 機構合作網絡

2.3.1 中文文獻機構 中文文獻發文機構的合作關系圖譜見圖5，共144個節點，273條連線，網絡密度（density）為0.0265。發文數量前10名的機構依次為：北京中醫藥大學（34篇）、天津中醫藥大學（27篇）、成都中醫藥大學附屬醫院（19篇）、中國中醫科學院（17篇）、湖北中醫藥大學 （17篇）、上海中醫藥大學（14篇）、湖北省中醫院（14篇）、北京中醫藥大學東直門醫院（13篇）、中國中醫科學院中醫臨床基礎醫學研究所（12篇）、湖南中醫藥大學（12篇）。

圖5 中文文獻發文機構合作關系圖

2.3.2 英文文獻機構 英文文獻發文機構的合作關系圖譜見圖6，共145個節點，436條連線，網絡密度（density）為0.0418。發文數量前10名的機構依次為：Beijing University of Chinese Medicine（35篇）、China Academy of Chinese Medical Science（30篇）、Chengdu University of TCM（29篇）、Shanghai University of TCM（26篇）、Huazhong University of Science and Technology（20篇）、Lanzhou University（15篇）、Tianjin University of TCM（15篇）、Affiliated Hospital of Chengdu University of TCM（14篇）、Fudan University（14篇）、Guangzhou University of Chinese Medicine（13篇）。

圖6 英文文獻發文機構合作關系圖

3 討論

本研究基于CiteSpace軟件，以2020至2021年CNKI和Web of Science數據庫中COVID-19中醫藥防治相關的中英文文獻為對象，從作者、研究機構、關鍵詞等角度進行了初步的統計分析。通過高頻關鍵詞及關鍵詞聚類分析得出，中醫藥防治COVID-19領域的研究熱點包括COVID-19的中醫病機認識、中醫藥治療及疫情防控。

3.1 中醫學對COVID-19病機的認識 與COVID-19病機相關的高頻關鍵詞為：疫病；另有部分表1中未列出的順位排序較高的關鍵詞：病因病機、瘟疫、中醫理論、中醫證候、濕毒疫、寒濕疫、疫毒、濕毒等。COVID-19屬于中醫“疫病”“瘟疫”范疇，病因為感受“疫戾”之氣[4]，吳又可[5]在《溫疫論》中述及：“夫溫疫之為病，非風、非寒、非暑、非濕。乃天地間別有一種異氣所感。”《黃帝內經》記載“正氣存內，邪不可干”“邪之所湊，其氣必虛”，故正氣虛者易受疫戾之氣侵襲，疫戾邪氣從口鼻而入，由表入里，邪郁肺氣，中焦受困，累及脾胃、大腸，甚則全身，傳變迅速，最后顯示危重之象[6]。《新型冠狀病毒感染的肺炎方案 （試行第三版）》中概括COVID-19的基本病機特點為“濕、熱、毒、瘀”。對于COVID-19，早期有專家認為，其主要病性為濕毒，可歸屬于濕邪為主的濕毒疫[7]。仝小林院士[8]基于病例資料，將本次瘟疫的病名定為“寒濕疫”。國醫大師梅國強教授認為，病機初期為濕疫襲表，犯肺困脾；中期為邪犯少陽，濕疫壅肺；嚴重者，濕疫直達，內閉外脫；恢復期為氣陰兩虛，肺脾俱虛[9]。初期、中期、危重期均有濕證，濕邪性質重濁黏滯，阻滯氣機，貫穿始終。

綜上所述，COVID-19病因為正氣虛，外感疫戾邪氣；主要病機為疫毒壅肺，濕阻氣機，濕郁日久，可郁而化熱，濕性重濁凝滯，阻滯氣血，久而成瘀；病位在肺，涉及脾胃，延及心腎。

3.2 中醫對COVID-19的治療 與COVID-19治療相關的高頻關鍵詞為：中醫藥、中西醫結合、用藥規律、診療方案、三因制宜、清肺排毒湯、antiviral activity、herbal medicine，另有部分表1中未列出的順位排序較高的關鍵詞：Qingfei Paidu decoction、辨證論治、扶正祛邪、化濕敗毒方、利水滲濕、licorice、Maxing Shigan decoction、Xuebijing injection、amygdalin等，由此歸納出以下治療特點。

3.2.1 采用中西醫結合 西醫對COVID-19的治療主要以抗病毒、對癥、支持治療和并發癥的處理為主，若為重型或危重型則用糖皮質激素抑制炎癥反應，呼吸機、體外膜氧合（extracorporeal membrane oxygenation，ECMO）呼吸支持等[10]。 中醫對COVID-19的治療主要參考《新型冠狀病毒肺炎診療方案（第七版）》（以下簡稱《方案》），以“清肺排毒湯”為主并分型論治。也有中醫專家結合個人經驗進行辨證用藥，如國醫大師梅國強教授指導臨床工作者們制定了“清肺達原顆?！保ǚ窝?號）與“柴胡達胸合劑”（強力肺炎1號），有效率90%以上[11]。臨床觀察顯示，中西醫結合治療對于COVID-19具有明確療效[12]。在此次疫情中，對于普通型患者采用中西醫結合治療，可改善癥狀、縮短病程；對于重癥、危重癥患者，能防止病情惡化；對于恢復期患者，可促進康復進程。

3.2.2 注重辨證論治 辨證論治是中醫療效的核心，《方案》將本病分為醫學觀察期和臨床治療期，后者又分為輕型、普通型、重型、危重型、恢復期。在扶正祛邪的總則下，以芳香辟穢為主，并輔以行氣、祛濕、化濁、破血之法，防止輕癥轉重、重癥轉危，促進瘥后康復[13]，與本研究得出的COVID-19病機認識結論一致。

輕型、普通型以濕郁肺脾為主，治以解表宣肺、化濕理氣和中，多選用藿香正氣散、清肺排毒湯等加減，常用藥對有麻黃-苦杏仁、藿香-佩蘭等[14]。重型分為疫毒閉肺證和氣營兩燔證，治以清熱化痰、瀉肺平喘、涼血解毒，多選用麻杏石甘湯合葶藶大棗瀉肺湯、達原飲、白虎湯、清瘟敗毒飲等加減，常用藥對有麻黃-石膏、檳榔-厚樸、石膏-知母、赤芍-石膏等[14]。危重型以內閉外脫為主，治以扶正固脫、醒神開竅，多選用參附湯、安宮牛黃丸、蘇合香丸等加減，常用藥對有干姜-附子、牛黃-麝香等[14]?；謴推谝苑纹馓摵蜌怅巸商摓橹鳎我匝a益脾肺、益氣養陰、兼清余邪，多選用生脈飲合竹葉石膏湯、六君子湯等加減，常用藥對有陳皮-半夏、北沙參-麥冬等[14]。

3.2.3 遵循三因制宜 《方案》指出，各地應根據病情、當地氣候特點、不同患者體質等情況參照《方案》進行辨證論治，符合三因制宜的觀點。如上海市方案認為病機為濕熱疫毒侵襲膜原，彌漫三焦，注重“清熱解毒”[15]；江蘇省重視濕邪閉阻氣機的病機演變過程，治療強調表里雙解，汗和清下四法聯用[15]；東北地區早期證候表現多以“寒、濕、風、毒”為特點，治療方案突出祛風散寒、化濕解毒[16]；溫州地區多濕熱，病因為寒、熱、濕、毒邪相搏，易耗氣傷陰動血，治療注重化濕理氣和中、涼血瀉火[17]。

COVID-19證型與體質類型有明顯的相關性，其中陽虛質、痰濕質、氣虛質者最容易感染[18]。有研究顯示，COVID-19的易感性隨年齡增長而提高，65歲及以上的老年人感染COVID-19的風險高于15～64歲成年人，比例為1.47:1[19]。中老年人容易感染COVID-19且病情較重，與老年人體質多陽虛質、痰濕質密切相關[18]。因此，在加減用藥上要注意患者的體質因素。

2019年冬季，武漢地區陰雨連綿，氣溫驟降，合為寒濕，故此時以芳香化濕為主要治法，兼以疏表宣肺，適當運用麻黃之劑，不宜用大劑量寒涼之品。隨著春季氣溫升高，寒濕亦可能轉化為濕熱，用藥也應該隨之作相應的變化[18]。

3.3 中醫對COVID-19的防控 與COVID-19防控相關的高頻關鍵詞為：疫情防控、恢復期、治未病，另有部分表1中未列出順位排序較高的關鍵詞：防治、艾灸、六字訣、易筋經、acupuncture、Qigong等。 疫情防控體現了中醫“治未病”思想，主要包括以下三個方面。

3.3.1 未病先防 提高機體免疫力、控制傳染源、切斷傳播途徑，體現了“顧護正氣，避其毒氣”的思想[20]。在未感染階段，預防以“存正氣”為主，通過益氣健脾、滋陰清熱等增強人體正氣，提高機體免疫力，衛外固密則外邪難以入侵[21]。具有中醫特色的防疫方法有：芳香療法（如艾灸），飲食調護，情志調節，傳統運動（如六字訣、易筋經、氣功）。

3.3.2 既病防變 發病之初，中醫藥及時介入能降低輕中重病情轉化率。2020年2月，通過給發熱、留觀、疑似、密接人群發放中藥湯劑和中成藥，武漢有效阻斷了疫情大規模暴發[22]。武漢的實踐證實，在預防關口，中醫藥早期干預能顯著降低COVID-19疑似患者轉為確診病例的概率[22]。

3.3.3 瘥后防復 恢復期出現肺脾氣虛證，宜服用補氣健脾類中藥；氣陰兩虛證，宜服用益氣養陰類中藥。還可綜合應用艾灸、經穴推拿、針刺、膳食指導、八段錦等手段，以加快恢復期患者康復。

綜上所述，疫情防控始終是重點，應貫穿“未病先防”“既病防變”“瘥后防復”的思想。

3.4 作者及機構合作分析 根據中文和英文關鍵詞可見，中文作者研究的內容相對更為宏觀，注重COVID-19的中醫命名、病程、治法、方藥、防控等的研究；而英文作者多數更注重純學術的研究，比如分子水平的發病機制及中草藥作用機制研究等。

作者之間形成了一些散在合作團體，如以張伯禮為首的團體、以仝小林為代表的合作團體、以方泓為首的團體、左新河所在團體等，團隊內部合作較多，但中文作者合作關系圖譜的網絡密度僅為0.0303，英文作者合作關系圖譜的網絡密度僅為0.0287，網絡密度均較低，說明作者之間的合作聯系較為分散[23]，團體與團體之間的合作較少。該領域研究作者主要為國內作者，表明國內該領域的研究比較深入，國內抗疫成效值得肯定；英文文獻的第一作者均為國內作者，與少數的國外研究者有合作關系。建議今后應加強跨團體間的合作，國內作者更要加強與國外研究者的合作，使研究與國際接軌，達到更高水平。

中文機構合作關系圖譜的網絡密度為0.0265，英文機構合作關系圖譜的網絡密度為0.0418，網絡密度均較低，說明合作關系不強[23]。機構合作多為院校與附屬醫院之間的合作，以及省內機構的學術交流。目前中醫類高校及其附屬機構發文量最多，其次為綜合類高校、西醫類高校及其附屬機構，以及少許國外機構。現國內外合作已成大勢所趨，只有進一步加強合作，才能在今后的研究中取得更大的進步。

4 結語

當前，全球仍然處于COVID-19疫情防控的關鍵階段，中醫藥在COVID-19防治工作中起著非常重要的作用，也取得了一定的研究成果[24]。本研究基于CiteSpace軟件，對中醫藥領域防治COVID-19的相關文獻進行了可視化分析，得出以下結論：COVID-19相關的中醫病機認識、中西醫結合救治、疫情防控是當前的研究熱點，基于網絡藥理學和分子對接技術探討抗病毒中藥的作用機制可能成為今后的研究熱點；作者間形成了一些穩定的合作團體，但團體間合作關系弱；研究機構主要為中醫類高校及其附屬醫院和中國中醫科學院，其次為綜合類高校及其附屬醫院，國外研究機構較少，機構間合作關系不強，多為院校與附屬醫院之間的合作以及省內機構的學術交流。建議研究者今后加強跨團體合作，更應加強與國外研究者的合作。由于本研究僅選取了CNKI和Web of Science數據庫的文獻，時間僅截至2021年6月30日，可能導致分析不夠全面，今后可拓寬檢索范圍，延長檢索時間，進行更深入的研究。