基于文獻計量學關于肥胖相關性腎病的知識圖譜可視化分析

王紫瑗，黃國東，劉少芳，李銘研，牙春色

（1.廣西中醫藥大學，廣西 南寧 530000； 2.廣西國際壯醫醫院，廣西 南寧 530000）

0 引言

由于肥胖引起的腎損害，稱為肥胖相關性腎病（Obesity Related Glomerulopathy，ORG），常常以顯性蛋白尿，伴或不伴腎功能損傷，較少出現鏡下血尿，幾乎不出現腎病綜合征等為特點，起病常較隱匿，進展緩慢，但仍可能進展為終末期腎衰竭[1]。隨著人們經濟狀況和生活方式的改變，作為21世紀全球最大的公共衛生問題之一的肥胖人群呈迅速增長趨勢，ORG發病率也正在上升[2]。然而目前全社會對ORG的認知尚不足，尚未形成明確的臨床診斷標準和治療規范，這值得廣大研究者的持續關注。本文以Citespace軟件的共現功能為技術基礎，對web of science數據庫中近20年的肥胖相關性腎病文獻進行作者、研究機構、關鍵詞等數據可視化分析，通過繪制圖譜來展示該研究領域的結構模式，獲得更有科學性、準確性的研究結果，從而更準確的指導肥胖相關性腎病的診治工作。

1 資料和方法

數據來源 ：文章選取Web of Science（WOS）數 據 庫，檢 索 日 期：2001至2021年，檢 索 方式 為“主 題”(精 確)，檢 索 詞“Obesity Related Glomerulopathy”。

納入標準：主題中包含肥胖相關性腎病的英文文獻。

排除標準：重復發表的文獻；會議、評論、報刊及信息不全等文獻。

1.1 數據轉換與Citespace軟件對關鍵指標的分析

將WOS檢索的文獻記錄按全紀錄格式導出，其中導出的信息包含題目、作者、研究機構、文獻發表年份、摘要、期刊、卷及頁碼、關鍵詞，參考文獻，并將上述文件運用Citespace 5.6.R3 exe軟件的格式轉換器轉換成download_***.txt格式。

參數設置：①時間分區（Time Slicing）：2001年至2021年，每1年為一個時間切片；節點類型（Node Types）；②分 別 選 取 作 者（Author）、機構（Institution）、國家（Cuontry）、關鍵詞（keywords），各自生成不同的可視化共同圖譜。閾值設置：g-index（k=25），視情況選擇關鍵路徑（Pathfinder）、修剪選項（Pruning）、修剪圖形（Pruning Sliced Networds）等算法。

1.2 主要觀察指標

①發文量；國家/地區、作者、機構合作、發文量及中心度；關鍵詞、關鍵詞突現及時區圖；②通過對作者、國家、機構的發文量情況，分析出ORG領域中比較有代表性的作者、較權威的國家/地區及研究機構情況；對作者、國家/地區、機構間的中心度分析可以得出作者、國家、機構間的合作緊密程度；③對關鍵詞共現、聚類分析能直觀地表達出ORG領域中的研究熱點；通過關鍵詞突現及時區圖分析可以清晰地展示ORG領域的研究進程，并洞察 該領域未來的主流研究方向。

2 結果

2.1 發文量可視化

某個時間段所發表的文章數量可以在一定程度上揭示該領域的發展特點。本文共檢索出223篇關于ORG的文獻，將這223條數據導入Excel中可以快速定位每年的發文量，根據這20年的發文量繪制成折線圖可以清晰推導出2001年至2021年肥胖相關性腎病的研究走勢，見圖1。由圖1可知，年發文量呈波動增長，依據折線的走勢，大致可將ORG的核心研究分為兩個階段：起步階段（2001-2012年）和發展階段（2013-2021年）。在起步階段中，年發文量基數較小，均小于10篇，這表明ORG還未得到核心研究圈的廣泛關注，此外也可能與當時的經濟社會發展背景有關。在發展階段中，年發文量突破10篇，其中以2017年發文量達27篇居首位，這可能與經濟社會快速發展時期的肥胖患者基數增加有著密切關系，肥胖引起的相關并發癥得到更深入的探究。總體上看，近20年來，雖然WOS數據庫關于ORG的總發文量尚處于低水平，但發文量呈線性上升趨勢，這說明大眾對該病的研究正向積極方向發展。

圖1 Web of Science數據庫肥胖相關性腎病年發文量折線圖

2.2 國家/地區可視化分析

基于CiteSpace軟件對223篇關于ORG的文獻進行分析，按納入和排除標準剔除32篇，最后共計納入191篇文獻。將這191條數據選擇節點類型（Node Types）為國家（Cuontry）進行可視化圖譜分析，見圖2。圖中“N＝50，E＝75”，N為出現的節點數量，國家名字越大，即綠色圓圈越大，表明該國家在191條數據中出現的頻率越高，即該國家/地區發文量越多；節點的粉色外圈越粗代表中心度越高；E為連線數量，節點之間的連線代表國家之間的聯系，連線越粗，說明他們在同一文獻中出現的頻率越高，由此可以看出國家之間的合作關系。從圖2可知，全球肥胖相關性腎病的科研產出量即發文量主要分布在北美洲、亞洲和歐洲的各個地區，覆蓋面較廣，發文數量排名前5的國家分別有：美國（77篇）、中國（51篇）、日本（28篇）、意大利（26篇）、比利時（16篇），并且這些國家之間的合作也較緊密。位于網絡中心或者核心位置的國家為美國、中國、西班牙，中心度是分別為0.41、0.13、0.05，詳見表1。

圖2 國家/地區可視化

2.3 作者可視化分析

應用Citespace軟件對191條數據的文獻作者進行共視圖譜分析，時間分區設置為1年分區法，選擇節點類型（Node Types）為作者（Author），得到圖3，形成的圖片上的每一個點代表1位作者。根 據圖3顯示 的數 據 可知：N＝402，E＝669，N代表作者出現的節點數量，作者名字的字號越大，表明作者在這191條數據中出現的頻率越高；E代表連線數量，節點之間的連線代表作者之間的聯系，線條的顏色越深（淺綠—墨綠）代表作者合作關系越緊密。作者合作圖譜中出現了402個節點、669條連線，這直觀的說明了ORG領域的研究中作者之間的合作較為緊密，形成多個小團體，尤其是幾個突現作者（CARMINE ZOCCALI、CSABA P KOVESDY、WORLD KIDNEY DAY STEERING COMM CA等）形成團體共同推動ORG研究的發展。

圖3 作者可視化

表1 WebofScience數據庫肥胖相關性6腎病研究發文量排前10 位及中心度排前6位的國家/地區

此外，借助Citespace顯示的有關作者的分析數據，發文量排名前5名的作者，見表2。其中KOVESDY CP以19篇排名首位。發文量排名2-5名的作者分別為：ZOCCALI C（18篇）、FURTH S（9篇）、D'AGATI VD（8篇）、PRAGA M（7篇）、TSUBOI N（7篇）。共被引作者排前5的分別是：CSABA P KOVESDY（12次）、CARMINE ZOCCALI（11次）、WORLD KIDNEY DAY STEERING COMM CA（11次）、HUIMEI CHEN（6次）、SUSAN FURTH（6次），見表3。結合表2、表3和圖3可以清晰得知，在ORG研究領域，形成了以WORLD KIDNEY DAY STEERING COMM CA、CSABA P KOVESDY、CARMINE ZOCCALI等為代表的核心作者。

表2 WebofScience數據庫肥胖相關性腎病研究作者文獻量排前5名的統計情況

表3 WebofScience數據庫肥胖相關性腎病領域作者共被引頻次排前5名的統計情況

2.4 機構研究可視化分析

在Citespace操作界面中，選擇節點類型（Node Types）為機構（Institution），對納入研究的機構進行統計分析，繪制研究機構合作知識圖譜，根據左上角的描述中的“N＝276，E＝370”可知，共有由276個節點，370條連線組成，見圖4，這說明各個機構的合作還是相對緊密的。借助Citespace顯示的有關作者的分析數據，發文量排名前5名的研究機構，見表4。其中以孟菲斯VA醫療中心、賓夕法尼亞大學和田納西州立大學發文量為19篇共同排名首位。其余排名前5的機構分別為：國際腎臟流行病學中心（9篇）、南京大學（8篇）。關于肥胖相關性腎病研究機構共被引頻次排在前5的機構，其中美國的田納西州立大學（Univ Tennessee）和賓夕法尼亞大學（Univ Penn）以13次共同排名首位，排2-5的機構依次是：孟菲斯VA醫療中心（Memphis VA Med Ctr）、南京大學（Nanjing Univ）、哥倫比亞大學（Columbia Univ）、東京慈惠會醫科大學（Jikei Univ）、首都醫科大學（Capital Med Univ）。在中心度排名前5的機構依次是：哥倫比亞大學、萊頓大學、特拉維夫大學、日本醫學院、維爾茨堡大學。見表5，主要是高等院校的研究機構和醫療中心。

圖4 機構研究可視化

表 4 Web of Science 數據庫肥胖相關性腎病研究機構發文量前 5 名及中心度統計情況

表5 WebofScience數據庫肥胖相關性腎病研究機構被引頻次及中心度排前5名統計情況

綜合citespace軟件分析得出的作者和機構圖譜來看，研究肥胖相關性腎病領域影響最大的國家和地區，以醫療技術先進的美國為主，發文量主要集中在高等院校的研究機構和醫療中心。其次，在肥胖相關性腎病的研究上，東亞地區和北歐地區的發文量也占有很大的比重，其中中國和日本等國家對肥胖相關性腎病的研究也相對深入。綜上所述，利用citespace軟件對導入文獻的各個部分進行拆分整合的分析雖有一定局限性，但是從整體分析上看，大數據分析的系統性、科學性和前瞻性更強。

2.5 研究領域

應用citespace軟件對ORG的相關文獻進行可視化圖譜分析，即節點類型選擇關鍵詞（keyword）,得到圖5所示的關鍵詞共現圖譜，圖5中圓圈越大代表關鍵詞頻次越高，線條是指關鍵詞之間的聯系。從2000年至2021年圖譜顯示高頻關鍵詞顯示肥胖相關性腎病（obesity related glomerulopathy）排在首位，出現了55次；其次是體重指數（body mass index）和慢性腎臟病（chronic kidney diseas），分別出現了50次和28次。關鍵詞中心度排名前5的有：體重指數（body mass index）、疾病（disease）、胰島素抵抗（insulin resistance）、慢性腎臟病（chronic kidney disease）、局灶性腎小球硬化癥（focal segmental glomerulosclerosis），肥胖相關性腎病關鍵詞頻次及中心度排前10位統計情況，見表6。

圖5 關鍵詞共現圖譜

表6 WebofScience數據庫肥胖相關性腎病關鍵詞頻次及中心度排前10位統計情況

應用citespace中LLR算法在關鍵詞共現圖譜的基礎上進行聚類分析，共得出15（序號0-14）個肥胖相關性腎病關鍵詞聚類圖，見圖6。聚類圖譜側重于體現聚類詞的結構特征，突出關鍵節點及重要連接。聚類序號數值越小，聚類中包含的關鍵詞越多。年份表示該聚類的平均引用年份，初步表明聚類文章發表年代的遠近。本文截取了排前5位聚類的相關數據進行統計，截取了各聚類的前5個代表性最強的關鍵詞，見表7。由圖6的數據面板可知，Q值＝0.7521＞0.3；S值＝0.9005＞0.5，說明該聚類分析有效且可信，聚類輪廓值越高，表明該聚類成員間的一致性越高；結合圖6與表7可知，聚類類目之間交集較多，說明各聚類聯系較密切，并且各聚類輪廓值較高，表示聚類成員一致性越好。

表7 WebofScience數據庫肥胖相關性腎病關鍵詞聚類排前5位統計情況

圖6 關鍵詞聚類圖

通過以上關鍵詞信息進行分析，可將肥胖相關性腎病的研究分為以下四個領域：

（1）以肥胖相關性腎病的發病機制為視角：飲 食 引 起 的 肥 胖（diet-induced obesity）、胰 島素（insulin）、生 長 因 子-β（growth factor beta）、鐵 儲 存（iron store）、代 謝 癥 候 群（metabolic syndrome）；

（2）以肥胖相關性腎病的病理特征為視角：足 細 胞（Podocytes）、局 灶 性 腎 小 球 硬 化癥（focal segmental glomerulosclerosis）、腎小球肥大（glomerulomegaly）、腎小球直徑（glomerular diameter）；

（3）以肥胖相關性腎病的合并癥或鑒別診斷為 視角：糖 尿病腎 病（diabetic nephropathy）、腎病綜合征（nephrotic syndrome）、腎結石（nephrolithiasis）、腎癌（kidney cancer）；

（4）以肥胖相關性腎病的臨床特征和治療為 視角：減重（weight low）、減肥 手 術（bariatric surgery）、血管緊張素（angiotensin）。

2.6 研究熱點

將圖5的關鍵詞共現圖轉換為關鍵詞時區圖，時區圖分析可以發現關鍵詞聯系及關鍵詞的時間跨度，以預測每個時間段的研究熱點，其中文章發表年份為X軸，關鍵詞名稱為Y軸，見圖7。圖7清晰地展示了ORG研究領域的發展演變：在發病機制方面，從高血壓、高濾過、胰島素抵抗等逐漸轉變為炎癥、氧化應激、代謝異常；在病理特征方面，從局灶性腎小球硬化、腎小球疾病等逐漸精確到足細胞、腎小球肥大；在相關疾病方面，從糖尿病腎損害、慢性腎臟病、肥胖等逐漸發展為肥胖相關性腎病，并且進一步觀察到還與代謝綜合征、腎癌、腎結石病、IgA腎病等的關系；在臨床特征及觀察指標上，從血壓、體重指數、蛋白尿、腎功能等逐漸延伸至新陳代謝、微量白蛋白尿；在治療方面，從減重、減重手術、控制血壓等逐漸發展到預防、代謝健康方面。

圖7 關鍵詞時區圖

另外，結合Citespace軟件進行關鍵詞突現分析，有助于發現不同階段的研究熱點。突現是指一個變量在短期內發生突然的改變，通過citespace軟件的突現檢測共得出25個突現詞，其中“Year”代表關鍵詞首次出現的年份，“Strength”表示突現強度，強度越強，影響力越大，“Begin”表示突現開始的年份，“End”表示突現結束的年份，見圖8。通過突現分析和時區圖分析發現，肥胖相關性腎病的研究大概可以分為三個時間段：①2001-2011年，隨著大規模的肥胖患者出現，研究內容主要集中在引起肥胖患者腎損害的相關危險因素及臨床特征探究，例如發現在肥胖合并睡眠呼吸暫停綜合征患者中發生腎損害的幾率較高；②2012-2016年，研究重點聚焦在肥胖對腎小球結構的改變上，明確ORG的病理診斷及分類；③ 2017-2021年，重點關注ORG的并發癥及治療方面，控制體重、RAAS抑制劑、改善胰島素抵抗及減少氧化應激反應等可能是未來研究的熱點方向。

圖8 關鍵詞突現圖譜

3 討論

肥胖已被證實是慢性腎臟病發病的重要且獨立的風險因素，由于肥胖引起的腎損害，稱為肥胖相關性腎病，是腎臟疾病中的一個相對新興的領域[3]。目前國際上尚未形成統一的診療標準，大眾認知度較低。但隨著社會經濟迅速發展，超重和肥胖者基數激增，ORG檢出率正在上升，因此加強對ORG疾病的進一步探索迫在眉睫。

在進行醫學研究的過程中，計算機科學等領域的先進成果為廣大科學研究者提供了巨大便利，基于Citespace軟件下的文獻計量學可視化研究就是其中的典型代表。由美國雷德賽爾大學陳美超團隊開發Citespace軟件，又稱“引文空間”，可通過分析大量某領域相關文獻的作者、關鍵詞、機構、國家、主題類別和共被引網絡等數據，制作成知識信息圖譜，不僅可以直觀的展示某一研究領域的演變歷程及動態變化，更能預測該領域趨勢與新動態，探尋知識結構和潛在的新趨勢，為深入開展相關研究工作提供支持和借鑒作用[4]。文獻計量可視化技術近年來已被廣泛應用在醫學、統計、教育學、信息科學等領域。

本文借助Citespace軟件總結了近20年關于ORG主題研究的高產作者、領先國家和機構、研究領域和熱點等重要信息。研究發現，發文量上，統計范圍內ORG研究文獻產出呈線性上升趨勢。研究領域影響最大的國家和地區以美國為主，中國、日本等東亞地區和意大利、西班牙等北歐地區的發文量也占有很大的比重，主要集中在高等院校的研究機構和醫療中心，并形成了以WORLD KIDNEY DAY STEERING COMM CA、CSABA P KOVESDY、CARMINE ZOCCALI等為代表的核心作者。根據關鍵詞共現圖、聚類圖譜可概括出，在研究領域方面，主要涉及4大類：（1）肥胖相關性腎病的發病機制；（2）肥胖相關性腎病的病理特征；（3）肥胖相關性腎病的合并癥或鑒別診斷；（4）肥胖相關性腎病的臨床特征和治療。根據關鍵詞時區圖及突現分析發現，未來ORG研究重點關注在于并發癥及治療方面，控制體重、RAAS抑制劑、改善胰島素抵抗及減少氧化應激反應等可能是未來研究的熱點方向。

現有研究表明，肥胖可導致腎損害引起ORG的發生，此病在早期階段的腎損害是可逆轉的，但在長期肥胖狀態下，也有遷延至終末期腎臟病的情況。ORG常常起病隱匿，病情進展相對遲緩，這一特點也阻礙了該疾病在早期階段的診治[5]。ORG發病機制主要包括腎血流動力學改變、RAAS過度激活、脂質代謝失調、腎臟細胞異位脂質堆積及氧化應激反應等引起[6-10]。腎臟病理方面，腎小球肥大是ORG典型病理特征，以伴有或不伴有局灶性和節段性腎小球硬化將本病分為單純肥胖相關性腎小球肥大癥(obesity-associated glomerulomegaly，O-GM)和肥胖相關性局灶節段性腎小球硬化癥(obesity-associated focal segmental glomerulosclerosis with glomerulomegaly，O-FSGS)[11]。ORG主要與局灶節段性腎小球硬化癥、糖尿病腎病、良性高血壓性腎硬化癥等合并有腎小球肥大的情況相鑒別，臨床特征結合腎臟病理活檢對鑒別診斷具有積極意義[1]。ORG的診斷標準尚未形成統一認識，本病最主要的臨床表現為顯性蛋白尿，而臨床上單純蛋白尿的肥胖患者易被誤診為原發性腎炎而誤用激素。對于非免疫性因素致病的ORG患者誤用激素不僅無益反而有害，延誤治療時間，甚至加劇肥胖和代謝異常，形成惡性循環[1]。因此，盡早確診并采用正確的治療手段，才能引導疾病的預后向積極方向發展。治療上，控制體重、RAAS抑制劑、改善胰島素抵抗及減少氧化應激反應等手段可以減少ORG的進展[6-12]。目前一些新型降糖藥物（如利拉魯肽、吡咯列酮等）及抗氧化劑（如線粒體靶向藥物、姜黃素及類似物）等被證實可改善ORG病情，但多數治療研究仍處于動物實驗階段，其在人類臨床治療中的安全性和有效性有望在未來得到證實[13-16]。此外，鈉-葡萄糖共轉運蛋白2抑制劑（SGL-2）在腎臟保護方面取得重大進步，是否有望能改善ORG的臨床腎臟結局值得探索[17]。綜上，盡早制定出權威的ORG預防及診治手段已將成為不容忽視的社會問題，而通過運用citespace軟件進行計量學及可視化分析，可以直觀的看出近20年肥胖相關性腎病的進展歷程、動態變化，探尋潛在的新趨勢，為今后該病的診治工作提供借鑒。