基于CiteSpace的我國醫療決策研究可視化分析

摘要：目的 基于CiteSpace對我國醫療決策領域的研究文獻進行可視化分析。方法 以醫療決策為主題和關鍵詞，2000年1月1日—2021年12月31日為時間限制，中國知網（CNKI）數據庫作為檢索對象，利用CiteSpace對樣本文獻發文數量趨勢、作者、機構、關鍵詞聚類以及關鍵詞突顯等進行知識圖譜的可視化分析。結果" 最終納入有效文獻310篇，醫療決策主題文獻發文數量呈波動上升趨勢；發文量排名前10的研究者共發文43篇，占總發文量的13.5%；發文量和影響力最大的機構是廣州醫科大學衛生管理學院；排名前3的高頻關鍵詞為醫療決策（160次）、循證醫學（45次）、醫患關系（21次），近3年的研究關鍵詞主要有醫患溝通、影響因素、共享決策。結論" 2000—2021年醫療決策領域研究整體呈上升態勢，研究者間合作度較低且單個研究者發文量普遍較少，機構合作不密切且機構性質幾乎為醫學高等院校。

關鍵詞：醫療決策；醫患關系；老齡化；CiteSpace；可視化分析；知識圖譜；研究熱點

doi：10.3969/j.issn.2096-9058.2023.02.007

中圖分類號：R197.32" " "文獻標志碼：A" " "文章編號：2096-9058（2023）02-0035-05

Visual analysis of medical decision-making research in China based on CiteSpace

HUANG Weihong1， HE Jiajie2

1 School of Public Health and Management， Ningxia Medical University， Yinchuan 750000， China；2 School of Marxism， Ningxia Medical University， Yinchuan 750000， China

Corresponding Author： HE Jiajie （E-mail：568065935@qq.com）

Abstract： Objective To explore and understand the current situation and trend of research in the field of medical decision-making in China through the visual analysis of research literature in Citespace. Methods With medical decision-making as the theme and key words， the period from 2000 to 2021 as the time limit， and CNKI database as the retrieval object， CiteSpace was used to conduct a visual analysis of the knowledge map of the trend of the number of articles published by the sample literature， authors， institutions， keyword clustering and keyword highlighting. Results" "Totally 310 valid papers were included， and the number of papers on medical decision-making topics fluctuated. Forty-three articles were published by the top 10 researchers， accounting for 13.5% of the total. The most influential organization was the School of Health Management of Guangzhou Medical University. The top three high-frequency keywords were medical decision-making （160 times）， evidence-based medicine （45 times）， and doctor-patient relationship （21 times）. The research keywords in recent three years mainly include doctor-patient communication， influencing factors， sharing decision-making. Conclusions" "From 2000 to 2021， the research in the field of medical decision-making is on the rise as a whole. The degree of cooperation among researchers is low and the number of papers issued by a single researcher is generally small. The institutional cooperation is not close and the nature of the institution is almost medical colleges and universities.

Key words： medical decision-making； doctor-patient relationship； aging； CiteSpace； visual analysis； knowledge map； research hotspot

2021年第七次全國人口普查結果顯示，全國60歲以上人口比例達18.70%，其中65歲以上人口占13.5%，我國即將進入深度老齡化社會［1］。老齡化程度的加深也意味著我國慢性病負擔和臨床醫生遇到的醫療決策問題的研究也將面臨多方面的挑戰。我國學者錢宗鳴等［2］認為醫療決策是最大程度避免失誤，在眾多可采用的方案中選擇最優方案，為患者的診療做出決策；而張錦英等［3］認為，醫療決策涉及諸多心理和社會因素，這些因素不僅能保證醫療活動順利開展，而且也是各方利益協調的結果。但我國學者定義醫療決策大多來自決策雙方主體，決策范圍也限制在醫院單一的情境里，關于醫療決策的研究成果較分散。CiteSpace軟件是由美國德雷克賽大學陳超美團隊開發，應用Java和尋徑網絡算法等對特定領域的科學文獻進行計量，以探索某學科領域演化路徑及知識拐點，廣泛識別并顯示科學發展新趨勢和新動態［4］。本研究利用CiteSpace對我國有關醫療決策的文獻進行可視化分析，探尋我國醫療決策的研究趨勢和熱點，以便系統了解。

1" 資料與方法

1.1 數據采集 將中國知網（CNKI）數據庫作為文獻來源，在其高級檢索中將檢索條件設置如下：主題為“醫療決策”，并且關鍵詞為“醫療決策”，發表時間為2000年1月1日—2021年12月31日。初步檢索，得到335條相關文獻。為排除不相關文獻的干擾，手動剔除報紙、會議等非研究型文獻，無作者文獻及明顯與主題不相符的文獻，最終獲得有效文獻310篇。

1.2 數據處理 將篩選出的310篇文獻以Refworks格式導出，導出內容為RT（文獻類型）、A1（作者）、AD（單位）、T1（題目）、JF（期刊）、YR（年份）、K1（關鍵詞）、AB（摘要）等，導出后對文獻同一研究機構不同名稱統一規范為現用名［5］。通過CiteSpace（6.1.R6版本）軟件對導出的文件格式轉換并命名為download_.txt格式備用。

1.3 研究方法 利用CNKI自帶的文獻可視化分析和Excel軟件對篩選出的文獻進行年度發文量的分段統計并繪圖。再采用CiteSpace對轉換后文檔數據發文者、發文機構、關鍵詞聚類和突變進行可視化分析。其中CiteSpace各面板參數設置：①時間切片（Time Slicing）：From 2000 To 2021，#Years Per Slice設為1（將2000—2021年的數據按照每一年進行切分）；②節點類型（Node Types）：研究分3次運行，第一次Author、第二次Institution、第三次Keyword；③剪裁方法（Pruning）選擇Pathfinder（尋徑網絡）和Pruning the merged network（修剪合并網絡）算法；④關鍵詞共現聚類分析選擇LLR算法；⑤其余面板參數均為默認值。

2" 結果

2.1 我國醫療決策研究歷年發文量統計結果 對選擇的CNKI醫療決策領域的數據進行統計（圖1），2000—2021年共發文310篇，其中2021年發表文獻數量最多。2000—2021年我國醫療決策研究相關文獻發文量趨勢圖見圖1。折線圖中發文量增幅較大的年份點分別為2001、2017、2021年，較上一年增長篇數分別為9、8、12篇。

2.2 我國醫療決策研究者分布 CiteSpace對作者分析結果顯示，圖譜網絡密度為0.004 3，共包含節點430個，連線392條，圖中節點大小、連線強度及網絡密度較低，較明顯的作者集群有劉俊榮、李幼平、張鳴明、王莉4處，其他各個研究者多數以點分布在各處（圖2）。合作網絡中前10名的研究者見表1，在個人研究中，排名第一是劉俊榮，共發文11篇；張鳴明（2002年）、李幼平（2002年）、李靜（2001年）在該領域發文較早；排名前10的研究者共發文43篇，占總發文量的13.5%，除前10名以外的研究者發文量均在2篇以下。

2.3 我國醫療決策研究機構分布 CiteSpace對研究機構分析的圖譜顯示有326個節點，145條連線，網絡密度為0.002 7，廣州醫科大學衛生管理學院和北京協和醫院人文學院之間連線較多，合作密切，見圖3。我國醫療決策研究發文排名前10的機構見表2，共發文36篇，占總發文量的11.6%，其中廣州醫科大學衛生管理學院（8篇）、四川大學華西醫院中國循證醫學中心（4篇）、華中科技大學（4篇）和廣州醫科大學馬克思主義學院（4篇）發表論文量排在前列。

2.4 我國醫療決策研究熱點與趨勢

2.4.1 高頻關鍵詞 根據CiteSpace對關鍵詞統計分析，按出現頻次排序前10的關鍵詞（表3）依次是醫療決策、循證醫學、醫患關系、患者參與、臨床決策、醫患溝通、患者、共同決策、共享決策和框架效應。在中心性（該關鍵詞在所有關鍵詞中的重要性）方面，“醫療決策（中心性0.91）”“循證醫學（中心性0.77）”“醫患關系（中心性0.54）”“共同決策（中心性0.28）”等較為突出。

2.4.2 關鍵詞聚類 CiteSpace對關鍵詞聚類分析運行結果如圖4所示：圖譜共有430個節點、710條連線，Q=0.833 8，S=0.984 8，關鍵詞聚類圖譜效果較好，能夠合理地反映出我國醫療決策的研究現狀（聚類模塊性數值Qgt;0.3代表聚類結果顯著，聚類輪廓型指數Sgt;0.5表示聚類結果合理）。此次關鍵詞聚類選取Size（聚類類團中成員數量）gt;10，Silhouette（聚類類團內部成員之間緊密程度）gt;0.9的排序前10的核心聚類群，分別是#0醫療決策、#1循證醫學、#2醫患關系、#3臨床決策、#4患者參與、#5共同決策、#6惡性腫瘤、#7醫學、#8框架效應、#9多層模型。我國醫療決策的研究熱點主要集中在這10大領域。

2.4.3 關鍵詞突現以及研究趨勢 根據關鍵詞突現分析生成突現圖譜和報告，按時間順序選出前10的突變詞（圖5）。從關鍵詞突現強度大小看，突出的為循證醫學（10.48）、醫患溝通（3.74）和框架效應（3.33），其中循證醫學突現強度最大為10.48。從突現時間看，2010年之前研究熱點有循證醫學、臨床實踐、流行病等；2011年后研究熱點為框架效應、共同決策、醫患溝通、共享決策和影響因素。

3" 討論

3.1 發文量分析 醫療決策領域發文量從2000—2021年的發展大致分為兩個階段。第一階段為2000—2009年，這一階段醫療決策文獻發表量較少，在2006年達到第一階段的峰值為15篇。但2009年發文量減少至每年5篇后，2010年后發文數量逐漸攀升。第二階段是2010—2021年的快速發展階段，發文量大幅提高，2021年是2010年發文量的4倍多?？傮w上醫療決策的發文量呈上升趨勢，其中個別年份發文數量變化明顯主要與我國的政策發行密切相關。我國1999年施行的《執業醫師法》明確醫師應如實向患者或其家屬介紹病情，2002年實施的《醫療事故處理條例》指明應當如實告知患者，明確宣布了患者的知情同意權，2010年《病歷書寫基本規范》指出應由患者本人簽署知情同意書［6］。國家出臺的相關法律法規不斷進一步加強患者在醫療決策時的知情權，這些均提高了相關學者對這一領域的關注度。

3.2 研究者與研究機構分析 醫療決策領域的研究僅限于較少的部分研究者之間的合作，其他研究者之間的聯系較少，尚未形成協同研究合作關系，并且缺乏核心研究者，有合作的研究者也同屬一個團隊，除劉俊榮、李幼平、張鳴明等作者有團隊合作且發文較多以外，其他單個研究者發文量普遍較少，大多數研究者發文量在2篇以下。而醫療決策研究機構分布極其分散，合作趨近于無且其內部合作也不緊密。大多機構發文量都少于4篇，各機構之間呈散點分布，除北京協和醫院人文學院和廣州醫科大學衛生管理學院有合作外，其他機構之間幾乎無連線。從機構性質看，發文量前10的機構幾乎為醫學高等院校，可以說醫學院校是研究醫療決策的主力軍，但同時也表明醫療決策的研究機構存在類型單一、整合不足、科研能力不平衡等問題。未來醫療決策領域研究者和研究機構之間，應在醫療決策的理論和實證研究中加強協同合作，加強研究之間的影響力。隨著老齡化加劇，新型醫療決策形式將隨著現實需要的增加不斷發展，該領域的研究者和機構將不斷增加，國家和地區應加強該領域的科研立項與資助力度，促進醫療決策領域研究百花齊放。

3.3 研究熱點趨勢分析 結合關鍵詞聚類圖譜、突變圖譜，根據醫療決策發展情況，醫患溝通、患者參與、共享決策成為近5年新出現的關鍵詞，并且有能力在未來幾年繼續成為醫療決策的前沿研究熱點趨勢。

目前我國已步入老齡化社會，在實際診療過程中，許多老年人由于缺乏醫學知識、家庭經濟狀況困難以及家庭成員之間缺乏溝通等原因，在順利或獨立做出醫療決策方面存在問題或困難，因此很多研究者提到了患者優先參與決策等問題［7］。李君秋［8］認為，如果要患者參與醫療決策，醫務人員必須讓患者了解自己的相關信息，只有充分知情，患者才能最大程度保護個人權益進而將自己交付給醫生，達成真正的雙方共同決策。丁媛［9］認為中國患者參與決策意愿較強，但老年患者參與決策意愿較低，其需求可以通過提升老年患者對醫生的信任度與加強其近親屬參與決策來滿足。方樂［10］認為老年患者的框架效應相較年輕患者不明顯，然而在選擇治療方案時，老年患者會有更強的高風險高成效的傾向。綜合學者關于患者參與的研究成果來看，沒有關于老年患者的參與意愿程度、參與內容和實際參與狀況系統的研究。因此未來對此方面的研究不可或缺。

現代醫療治理體系強調以患者為中心，越來越注重患者的意見并讓其直接參與主導到醫療決策中［11］。黃媛媛等［12］認為在醫生、患者、家屬三方共同決策時，醫患應該占主導地位，家屬給予輔助決策。但由于老年人的生理和心理方面較脆弱，導致其與醫護人員之間存在較為特殊的醫患關系，因此醫護人員應積極發揮倫理意識，建立主動型醫患關系。趙靜等［13］認為在老齡患者中，決策時較為困難，其家屬參與不僅能體現關心也能一起承擔醫療結果，在醫生能正確處理的情況下，家屬參與老年人醫療決策不可缺少。

共享決策理論在歐美等發達國家已經發展的十分成熟，也是現今世界各地衛生機構、政策制定者等都倡導的理想醫療決策模式。我國共享決策理論的研究在2013年之后開始，該理論在我國的應用主要處于借鑒階段，大多數學者的研究仍停留于理論分析的階段［14］。我國學者趙羚谷等［15］認為，醫患共享決策是基于所得最佳臨床證據由醫生整合患者的特定特征、價值觀聯合進行決策的過程以及患者想要參與治療方案選擇的個人偏好。曾詩慧［16］認為醫生的共情能力可以促進醫患共享決策，并且要進一步推進醫患共享決策的實踐，就必須關注共情能力與共享決策的關系。我國多數研究和部分學者支持醫患共享決策，但轉變相對緩慢，在實踐中的應用也相對有限，隨著我國醫療決策模式的不斷轉變，未來醫患共享決策模式的研究將不斷深入發展，未來需關注如何促進醫患共享決策的實施等問題，形成更好的醫療決策模式。目前共享決策的理論用于我國情境尚需深一步探討，應積極推動適用于國內情境相關理論的發展，開發適合我國理論的評估工具和決策輔助工具，促進臨床情況下共享決策的實施以及患者參與，從而提高醫療服務質量。

本研究只在一個知識庫中進行了檢索，存在一定的局限性，后續有待進一步驗證與完善。隨著老齡化程度不斷加深，未來將不斷深入開展醫療決策領域患者參與、醫患溝通和共享決策模式方面的研究，同時，應加強國內各學者、研究團隊之間的交流合作，以拓寬研究視野、優勢互補，從而不斷提高醫療服務質量和更好的保障患者自主決策權利。

利益聲明" 所有作者聲明不存在利益沖突

作者貢獻聲明" 黃偉宏：文獻檢索、資料提取及整理分析，撰寫論文；何佳潔：科研、論文寫作指導

參考文獻：

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［15］ 趙羚谷，王濤，王穎，等.國內外醫患共同決策研究及應用進展之比較［J］.醫學與哲學，2018，39（19）：6-9，57.

［16］ 曾詩慧.醫生共情能力對醫患共享決策的影響研究［D］.廣州：廣州醫科大學，2020：10-19.

（收稿日期：2022-09-30）

基金項目：自治區重點研發計劃項目（2022BSB03031，寧夏醫學領域科技倫理治理研究）；寧夏醫科大學校級重點課題（XZ2021028，銀川市社區老年人健康養老日間照料中心研究）。

通信作者：何佳潔（E-mail： 568065935@qq.com）