基于Web of Science 數據庫對新冠疫苗副作用相關文獻的計量學分析

種 萌，牛亞芳，馬 鑫，馬 莉

（1.蘭州大學第二醫院重癥醫學三科，甘肅 蘭州 730030；2.蘭州大學第二臨床醫學院，甘肅 蘭州 730030）

新型冠狀病毒肺炎（coronavirus disease 2019，COVID-19）是由新型冠狀病毒引起的一種高度傳染性的急性呼吸道疾病[1]。截止2021 年8 月，全球累計確診人數高達2 億多，累計死亡人數已達4 百多萬，COVID-19 給人類健康和生存帶來了極大的威脅，造成了巨大的醫療壓力，其已成為21 世紀新的公共衛生問題[2]。目前，各國政府及醫院已鼓勵人們通過佩戴口罩和保持社交距離來減少疾病的傳播，并且已有相關研究表明佩戴口罩可有效阻斷COVID-19 傳播[3，4]。然而大部分國家及地區由于資源匱乏或國情等原因導致口罩的使用率仍較低，因此大多數人群及國家致力于COVID-19 疫苗的開發，希望通過接種疫苗減少疾病的傳播。現已經開發出58 種針對性的疫苗并進行臨床試驗，部分研究已取得預期結果[5]，但仍有部分人群接種疫苗后會產生不同程度的過敏反應，甚至危及生命[6]?；诖耍狙芯繉?020 年1 月-2021 年8 月發表的新冠疫苗副作用相關文獻進行計量學分析，以期為臨床醫生提供相關科學研究依據與借鑒。

1 資料與方法

1.1 資料來源 計算機檢測Web of Science 核心合集數據庫（WOSCC），檢索時間設置為2020 年1 月-2021 年8月，以主題詞=（“COVID-19”OR“2019 novel coronavirus disease”OR “2019 -nCoV”OR“SARS-CoV-2”）AND 主題=（“Vaccine”）AND 主題=（“side effect”OR“adverse reaction”）為檢索策略，文獻類型及語言不限。WOSCC 作為在線數據庫平臺，包含文獻信息和信息分析結果等資源，能夠評估和分析各類研究成果及文獻。此外，該數據庫還提供了一系列分析工具，能夠進行更為具體的搜索[7]。

1.2 方法 將WOSCC 中篩選的文獻導入新建文件夾“input”以download_XXX.txt 格式命名；采用CiteSpace5.8.R1 軟件，將文件格式轉化后導入軟件進行分析，參數設置為：2020 年1 月-2021 年8 月，時間切片為1；節點類型（Node Types）：分別選取作者（Author）、機構（Institution）、關鍵詞（Key words）、參考文獻（References）等，各自生成不同的可視化共現圖譜；閾值設置（Top N per slice）=100；修剪選項（Pruning）；關鍵路徑（Pathfinder）、修剪圖形（Pruning Sliced Networks）[8]。其他參數均為默認設置。對發表國家/地區、作者、期刊、機構、關鍵詞、文獻引用情況、文獻被引頻次等進行分析。

2 結果

2.1 檢索結果 共檢索出新冠疫苗副作用相關研究文獻489 篇，其中論著類文獻346 篇，綜述類文獻100 篇，提前報道79 篇，編輯素材23 篇，信件類文獻13 篇，新聞頭條6 篇，數據論文2 篇；被引頻次總計5055 次，h-index 計數26，每項平均引用次數10.34 次。

2.2 年度發文量 2020-2021 年該領域年度發文量呈增漲趨勢，2020 年發文量為77 篇，2021 年截止8 月份發文量為406 篇，可見今后關于新冠疫苗副反應相關文獻發表數量仍然會呈現持續上升狀態。

2.3 國家發文量可視化分析 共111 個國家、地區參與新冠疫苗副作用相關文獻的發表，發文量居前10位的國家分別是：美國、意大利、中國、英國、印度、德國、沙特阿拉伯、加拿大、澳大利亞、法國。其中美國發文量最多，為199 篇，占總發文量的40.70%；其次為意大利，占15.54%；第3 位為中國，占14.72%。歐美國家合作較中亞等國家合作密切，見圖1。

圖1 新冠疫苗副作用相關文獻國家發文量可視化圖譜

2.4 機構發文量可視化分析 共140 個機構發表了新冠疫苗副作用相關文獻，發文量前10 的機構分別為：Harvard Med Sch、Tel Aviv Univ、Stanford Univ、Emory Univ、Univ Jordan、Univ Bari、Univ Toronto、Natl Inst Food &Drug Control、Univ Michigan、Huazhong Univ Sci &Technol。其中Harvard Med Sch 發文量最多，為13 篇，發文量第2 的是Tel Aviv Univ，第3 為Stanford Univ，發文量前10 的機構均為大學，且有4 所位于美國，且各個機構之間合作緊密，以哈佛大學、以色列大學、斯坦福大學等為中心，散發出了較多合作關系網，且各個機構之間合作自稱體系，見圖2。

圖2 新冠疫苗副作用相關文獻發表機構合作可視化圖譜

2.5 期刊共被引分析 共597 種期刊發表了新冠疫苗副作用相關研究的文獻，被引用次數排名前10 的期刊為：NEW ENGL J MED、LANCET、JAMA-J AMMED ASSOC、NATURE、VACCINE、PLOS ONE、LANCET INFECT DIS、SCIENCE、BMJ-BRIT MED J和P NATL ACAD SCI U S A，其中NEW ENGL J MED被引用次數最多，為481 次，第2 為LANCET，第3 為JAMA-J AM MED ASSOC。排名前10 的期刊中6 種期刊影響因子＞10 分，分別為NEW ENGL J MED、LANCET、JAMA-J AM MED ASSOC、NATURE、LANCET INFECT DIS、SCIENCE，前10 位期刊的平均影響因子為23.98 分。

2.6 期刊共引聚類分析 期刊共引聚類圖譜見圖3，共597 個節點，2370 條連線，密度為0.0133。經過分析共產生109 個聚類，選取聚類數最多的前8 個聚類分析形成聚類圖。不同的大小的模塊表示不同聚類主題。聚類標簽序號越小，包含節點越多。前8 位聚類標簽分別為聚類#0 regeneration therapeutics，聚類#1 urgent need，聚類#2 current covid-19 treatment strategies，聚類#3 cross-secitonal study，聚類#4 research update，聚類#5 neuromyelitis optica，聚類#6 covid-19 vaccine hesitancy，聚類#7 risk factor。

圖3 新冠疫苗副作用相關文獻期刊合作聚類圖譜

2.7 作者合作可視化分析 對489 篇新冠疫苗副作用相關文獻作者合作進行可視化分析，共得到119個節點，334 條連線，密度為0.0476。發文量及文獻被引用次數排名前10 位作者見表1，其中JingXin Li 與FengCai Zhu 發文量最多，為6 篇，發文量較多的作者為L Klimek、Antonio Vitiello 及Francesco Ferrara，單篇文獻被引用次數較多的作者為Polack FP、Huang CL、Hoffmann M、Chen NS 及Jackson LA。

表1 新冠疫苗副作用相關文獻發文量及被引用次數排名前10 位作者

2.8 文獻共被引及聚類分析 489 篇新冠疫苗副作用相關文獻共被引及聚類分析見表2，共被引次數最多的3 篇文獻分別出自為Polack FP、Huang CL 與Hoffmann M，其中共被引次數最多的文獻是Polack FP 2020 年發表在NEW ENGL J MED的1 篇文獻，其被引次數達152 次，該研究是一項納入43548 名參與者的多國家前瞻性研究，通過將參與者以1∶1 的比例隨機分為安慰劑組和接受疫苗組，最終通過研究得出新冠疫苗相關不良反應包括注射部位的短期、輕度至中度疼痛、全身乏力和頭痛。嚴重不良事件的發生率很低，并且在疫苗組和安慰劑組中相似[9]。其次為Huang CL 的一篇文獻，被引次數為106 次，其研究回顧性分析了我國武漢2019 年12 月16 日-2020 年1 月2 日確診為新冠肺炎的患者，并進行流行病學、臨床特征、實驗室和放射學特征以及治療和結果數據的收集，系統分析了新冠肺炎患者的臨床表現和特征，為疫苗的進一步研制和改進做出了貢獻[10]。文獻共被引次數排名前10 的文獻中，有5 篇來自LANCET雜志，3 篇來自NEW ENGL J MED雜志。將共被引圖進一步聚類生成聚類分析圖，得到Q=0.815，S 值=0.929。經過分析得出為56 個聚類，其中以5-vectored covid-19 vaccine 為主題的新冠疫苗副作用相關文獻聚類范圍最大，其次為current therapeutic 與allergic reaction。

表2 新冠疫苗副作用相關文獻共被引排名前10 的文獻

2.9 關鍵詞分析

2.9.1 關鍵詞共現圖 將2020 年1 月-2021 年8 月發表新冠疫苗副作用相關文獻加載至CiteSpace 軟件進行關鍵詞分析。首先對關鍵詞進行共現分析，生成關鍵詞共現可視化圖，共計得到317 個關鍵詞節點、465 條關鍵詞連線。按照關鍵詞出現頻次進一步分析顯示出現頻次排名前10 的新冠疫苗副作用相關文獻關鍵詞為Covid-19、Sars-cov-2、Vaccine、Coronavirus、Vaccination、Covid -19 vaccine、Covid 19、Infection、Pneumonia、Immune response，見表3。

表3 新冠疫苗副作用相關文獻出現頻次排名前10 的關鍵詞

2.9.2 關鍵詞聚類分析 將關鍵詞共現圖進一步分析，得到關鍵詞聚類圖譜，見圖4。關鍵詞可分為21個聚類，選取范圍最大的8 個聚類，其中coronavirus infection 聚類范圍最大，為36，并以2019 冠狀病毒病、免疫反應、藥物相關副作用、疫苗毒性、接種疫苗等為研究熱點。

圖4 新冠疫苗副作用相關文獻關鍵詞聚類圖

3 討論

從2019 年新型冠狀病毒肺炎爆發至今，其高發病率及病死率給全球醫療衛生帶來了巨大的負擔，且即使是已經治愈的患者仍然有較多的并發癥及復發的可能。因此，目前最主要的目標為有效的預防該病，進一步阻止其在人群中的傳播。截至到2020年8 月，全球已有30 種疫苗處于臨床試驗階段，其中有200 多種處于不同的研發階段[11]。目前市面上已知用于人群的疫苗有6 類，包括減毒疫苗、滅活疫苗、亞單位疫苗、病毒載體疫苗、核酸疫苗、病毒樣顆粒疫苗。雖然疫苗種類頗多，但其療效與副作用仍有很大差異。接種新冠疫苗后常見的副作用為注射部位（局部）反應，如疼痛、紅腫、皮炎和壞死等，全身性的表現如疲勞、頭痛、發冷、肌肉疼痛、關節痛、嘔吐和腹瀉等[12]。目前關于新冠疫苗安全性的相關研究層出不窮[13-15]。因此，降低新冠疫苗副作用，提高其預防效果至關重要，值得醫務人員進一步研究。

文獻計量學及可視化分析是通過軟件分析將文獻信息通過圖表方式表達出來，使結果顯示更加具體化[16]。目前常用來分析文獻的工具即由美國德雷克塞爾大學陳超美教授開發的一款可視化軟件CiteSpace，通過可視化手段呈現科學知識的結構、規律和分布情況，可用于分析學科領域的演變脈絡以及發展前沿[17]。本文通過文獻計量學與可視化分析方法，研究了自2020 年至今發表的新冠疫苗副作用相關文獻。通過上述分析可知，自新冠疫苗研發起，就有大量相關研究文獻發表，且呈持續增長的趨勢。目前，隨著疫苗的普及，其相關研究文獻的發表數量呈持續增長狀態。通過分析發表國家、地區、機構、期刊、作者等節點，發現美國為發文量最大的國家，截止目前共199 篇，占總發文量的40.70%，其次為意大利、中國。雖然我國為疫苗接種大國，但相關研究仍有待進一步提高。國家發文量的可視化圖中，圓點大小表示國家發文量多少，圓點直徑越大，表示該國發文量越多；節點間的連線表示國家之間的合作關系，一個圓點發出線條越多，表示該國與其他國家之間合作越多。外圈較粗的圓點是轉折節點，如德國、約旦等國家，其具有高中心性；不同粗細的連線表示不同時間段各國合作緊密程度也不相同。本研究發現，發文量最多的機構為Harvard Med Sch，共19 篇，發文量排名前10 的機構均為大學，且有4所位于美國，表明美國為該研究高產出國家，且各個機構之間合作緊密。NEW ENGL J MED為文獻被引次數最多的期刊，作為醫學行業的頂級期刊，其關于新冠疫苗副作用相關研究文獻的產量最高，值得借鑒和參考。作者Polack FP 發表的文獻被引次數位居第1，其前期發表的相關研究說明了注射新冠疫苗可能發生的副作用。作者李敬新和朱鳳才為發文量最多的作者，二者在新冠疫苗副作用研究領域做出了巨大貢獻，并且其發表的文獻更進一步研究了新冠疫苗相關副作用[18]。關鍵詞分析體現了新冠疫苗副作用的相關熱點，目前主要關鍵詞為冠狀病毒、非典型性肺炎病毒、疫苗、接種疫苗、冠狀病毒疫苗、感染、肺炎、免疫反應等；主要研究熱點為2019 冠狀病毒病、免疫反應、藥物相關副作用、疫苗毒性、接種疫苗等。

綜上所述，目前新冠疫苗副作用的相關研究仍較少，有待進一步提高，我國相關研究文獻發表雖位居前列，但總體研究較少，今后應進行更多的研究。