基于CiteSpace對高尿酸血癥與痛風發(fā)病機制研究的可視化分析

楊雪芳 朱昕 王苗慧 鄧國金 劉麗霞

[摘要]目的全面了解高尿酸血癥（HUA）與痛風發(fā)病機制最新研究進展及熱點。方法檢索CNKI數據庫2005年1月至2021年7月關于HUA與痛風發(fā)病機制研究的相關文獻，用CiteSpace軟件生成作者、研究機構、關鍵詞等信息并分析。結果共有2417篇文獻納入研究，生成的圖譜共有707位作者被納入，形成以張冰、林志健、朱繼孝為代表的主要合作團隊。共有194所研究機構被納入，主要包括北京中醫(yī)藥大學、黑龍江中醫(yī)藥大學等。共有681個關鍵詞被納入，形成“急性痛風性關節(jié)炎”“HUA”“2型糖尿病”等11個自然聚類;近年突現(xiàn)關鍵詞有“氧化應激”“代謝組學”等。結論以可視化圖譜方式分析HUA與痛風發(fā)病機制研究的發(fā)展現(xiàn)狀與熱點，為該領域研究提供方向及思路。

[關鍵詞]高尿酸血癥;痛風;CiteSpace可視化分析;知識圖譜

[中圖分類號]R589.7??? [文獻標識碼]A??? [文章編號]2095-0616（2022）02-0046-04

A visual analysis of the study on the pathogenesis of hyperuricemia and gout based on CiteSpace

YANG Xuefang1??? ZHU Xin1??? WANG Miaohui2??? DENG Guojin1??? LIU Lixia1

1. Dongguan Polytechnic，Guangdong，Dongguan 523186，China;2. Zibo Hospital of Traditional Chinese Medicine，Shandong，Zibo 255300，China

[Abstract] Objective To comprehensively learn about the latest advances and hotspots of the study on the pathogenesis of hyperuricemia （HUA）and gout. Methods The relevant pieces of literature on the study of HUA and gout pathogenesis from January 2005 to July 2021 in the China National Knowledge Internet （CNKI）database were retrieved，and the information of authors，research institutions and keywords were generated and analyzed by CiteSpace software. Results A total of 2417 pieces of literature were included in the study，and a total of 707 authors were included in the generated mapping，forming a major collaborative team represented by ZHANG Bing，LIN Zhijian，and ZHU Jixiao. A total of 194 research institutions were included，mainly including Beijing University of Chinese Medicine，Heilongjiang University of Chinese Medicine，etc. In addition，a total of 681 keywords were included，forming 11 natural clusters such as “acute gouty arthritis”“HUA”“type 2 diabetes mellitus”，etc. The keywords such as “oxidative stress”and “metabolomics”have emerged in recent years. Conclusion The advances and hotspots of the study on the pathogenesis of HUA and gout analyzed by visual mapping will provide directions and ideas for the study in this field.

[Key words] Hyperuricemia;Gout;CiteSpace visual analysis;Knowledge mapping

高尿酸血癥（hyperuricemia，HUA）是一類代謝性綜合征，當嘌吟代謝過剩、尿酸排泄減少使體內血尿酸水平超過420 μmol/L時，可診斷為HUA。過多的尿酸經血液或組織液循環(huán)形成尿酸鹽結晶，沉積在腎臟、關節(jié)腔引起痛風性關節(jié)炎、痛風石、尿酸性腎病等臨床癥狀，稱為痛風[1-3]。痛風是常見病，近年來發(fā)病率在世界范圍內不斷上升[4-5]，在美國其發(fā)病率為19.3%[6];中國為15.1%[7]。研究表明HUA是誘發(fā)高血壓、2型糖尿病、心血管疾病等代謝性疾病的危險因素，已成為嚴重威脅人類健康的疾病之一[8-11]。

當前國內關于HUA與痛風的發(fā)病機制研究的文獻發(fā)文量增長迅速，但對文獻的深入統(tǒng)計分析不足。本文使用CiteSpace軟件對HUA與痛風發(fā)病機制研究熱點的關鍵詞、主題演變、合作機構等進行可視化分析研究，了解該領域最新動態(tài)、發(fā)展趨勢，為推動HUA與痛風的研究和防治提供思路和方向[12]。

1??? 資料與方法

檢索2005年1月至2021年7月收錄在CNKI數據庫的HUA及其發(fā)病機制的文獻。檢索方式為“主題”，檢索式為：（高尿酸血癥OR血尿酸OR痛風OR痛風性關節(jié)炎OR無癥狀高尿酸血癥）AND（發(fā)病機制OR模型），共檢索文獻2598篇，經篩選，2417篇文獻納入研究，期刊文章1710篇，學位論文707篇。將納入文獻導出后使用CiteSpace軟件分析。設置時間分區(qū)：跨度為2005年1月至2021年7月，以1年為切割點;設置閾值Top N=50，突出重要文獻，其余為默認值;選擇作者、機構、關鍵詞，進行可視化分析生成共現(xiàn)圖譜。

2??? 結果

2.1??? 文獻來源、發(fā)文趨勢及文獻特征分析

納入的文獻中，期刊文獻1710篇，其中載文較多的期刊有《中華中醫(yī)藥雜志》《時針國醫(yī)國藥》《中華中醫(yī)藥學刊》等;707篇為學位論文，涉及40所院校，以北京中醫(yī)藥大學（41篇）、青島大學（37篇）、廣州中醫(yī)藥大學（33篇）等發(fā)文量最多，尤其是廣州中醫(yī)藥大學博士論文達20篇;在博士學位論文中較多是NSFC、MOST及各省市自然科學基金等，說明該研究方向不但適合培養(yǎng)優(yōu)質的醫(yī)學科研人才，也適合進行基礎科學研究。

文獻被引次數客觀科學，可有效反映該文獻的學術價值[13]。2417篇文獻中被引次數≥5次的文獻有1144篇。被引次數最多的為潘志于2008年發(fā)表于《時珍國醫(yī)國藥》的“黃柏與蒼術提取物對HUA小鼠血尿酸的影響”，達141次。對基金項目進行分析，以NSFC支持的研究項目最多，達383項;第二是北京市自然科學基金為27項、廣東省中醫(yī)藥管理局的基金為22項等。

2.2??? 作者納入圖譜分析

作者網絡分析應用CiteSpace軟件，707位作者納入共現(xiàn)圖譜，作者間合作較少，合作多發(fā)生在同單位、同課題組內。其中發(fā)文較多的作者有張冰（42篇）、林志健（37篇）、朱繼孝（23篇）等，其中發(fā)文量≥5篇的作者有88位。HUA與痛風發(fā)病機制的研究團隊分布較松散，彼此間的聯(lián)系較少。當前形成以張冰教授、林志健副教授、朱繼孝教授為代表的合作團隊，團隊數量少，合作缺乏。見圖1。

2.3??? 研究機構圖譜分析

194所機構納入研究機構共現(xiàn)圖譜，機構間合作有27個，32所機構發(fā)文量≥5篇。具有代表的研究力量以北京中醫(yī)藥大學、黑龍江中醫(yī)藥大學等為主。涉及研究機構數量較多，分布范圍廣，各機構間合作較少。因受地域布局限制，機構間實現(xiàn)跨省區(qū)合作較難，地域局限性較明顯。見圖2。

2.4??? 關鍵詞圖譜及研究前沿分析

對關鍵詞進行聚類分析，可反映HUA與痛風發(fā)病機制的研究熱點，該聚類領域的重要性可通過聚類中關鍵詞的數量反應，用于判斷該領域的發(fā)展方向和規(guī)律[14]。關鍵詞字體越大表示出現(xiàn)頻次越多，兩關鍵詞出現(xiàn)在同一篇文獻中的共現(xiàn)關系由兩點連線代表，見圖3。共納入681個關鍵詞，其中在文獻出現(xiàn)次數≥50的關鍵詞有14個，關鍵詞“HUA”出現(xiàn)頻次最多，為1071次。一般認為，在該領域有一定影響力關鍵詞中心性≥0.1，該值越大其影響力越大，見表1。

對關鍵詞頻次分析稱之為突現(xiàn)詞，是從大量主題詞中推測出某段時間內頻次變化率高的詞[15-17]。20個突現(xiàn)詞為該領域的研究熱點，其中突現(xiàn)時間最長的關鍵詞是“高尿酸血癥模型”，2005—2011年，期間突現(xiàn)詞包括“動物模型”“疾病模型”“TNF-α”等，表明早期多為基礎應用研究，觀察指標為主。其次是“代謝組學”“氧化應激”，出現(xiàn)在2016年后，表明當前的研究熱點與趨勢，見圖4。如研究發(fā)現(xiàn)匹伐他汀抑制炎癥因子分泌，減輕HUA大鼠體內氧化應激[18];腸-腎尿酸排泄障礙與氧化應激引起的腸-腎組織氧化損傷有關[19];尿酸失衡與其相關基因和蛋白水平有關[20-21]。

3??? 討論

陳超美教授開發(fā)的CiteSpace軟件是基于Java語言的可視化知識圖譜繪制工具，融合聚類分析方法，主要用于研究學科領域的現(xiàn)狀及前沿，目前已被廣泛應用于醫(yī)學、教育等領域[22-25]。采用CiteSpace軟件挖掘數據，直觀展示了HUA與痛風發(fā)病機制的研究熱點及趨勢等。整體而言，HUA與痛風發(fā)病機制研究總體呈上升趨勢，可預測在未來仍然是研究熱點。該領域的文獻主要為中醫(yī)藥類期刊，一大部分文獻被引次數偏低，總體水平良莠不齊，還需進一步提升。國家科研基金對該領域的研究均有支持，其中最多的為NSFC，反映出國家對該領域研究的重視。研究人員之間形成以北京中醫(yī)藥大學張冰教授、林志健副教授、江西中醫(yī)藥大學朱繼孝教授為代表的主要合作團隊，團隊數量少，缺乏合作，尚未規(guī)模化，后期各團隊可進行廣泛合作，進一步打造HUA與痛風發(fā)病機制研究的良好的交流平臺，促進該領域發(fā)展。研究機構方面：以北京中醫(yī)藥大學、黑龍江中醫(yī)藥大學等為代表，涉及研究機構數量較多、分布范圍廣，但相互合作欠缺，研究機構還需要與各個醫(yī)學學院努力摒除學術屏障，積極開展學術交流，傳授研究經驗，共同促進該領域知識結構的完善。

對突現(xiàn)詞“高尿酸血癥模型”“尿酸性腎病”“尿酸酶抑制劑”等聚類分析，顯示早期多為基礎研究，觀察指標為主。2016年后出現(xiàn)“代謝組學”“氧化應激”，表明研究已從指標觀察往機制研究方向進行。期間也涉及“動物模型”“疾病模型”等多個突現(xiàn)詞。針對近年來突現(xiàn)的關鍵詞有“氧化應激”“代謝組學”等，表明目前研究熱點已經傾向于發(fā)病機制研究，但對于該病的發(fā)病機制研究還需進一步深入研究，具有較大的探索空間。因此積極探明HUA 與痛風發(fā)病的機制，具有重要科學意義。

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