近50年來有關自評健康的共詞聚類研究

俞彤

摘?要：本文基于CiteSpace5.8R3對近50年來WoS核心數據庫中有關自評健康研究進行可視化科學計量學分析。研究運用共詞分析與文獻聚類分析等方法可知本領域研究研究逐漸由老年人、社會資本、收入不平等、生活質量、健康不平等、軀體功能評估、青少年健康與幸福感等轉向健康認知、Covid-19等主題，該主題代表了未來本領域研究的發展趨勢。

關鍵詞：自評健康；CiteSpace5.8R3；科學計量學

中圖分類號：F24?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.08.043

0?引言

自評健康因包含豐富的預期壽命信息對死亡率具有顯著的預測效應，其在大規模社會追蹤調查中作為健康不平等主要評估工具之一，臨床上多作為疾病篩查與臨床試驗的輔助手段。本文基于可視化科學計量方法描述了自評健康研究的知識圖譜識別以研究熱點，為后續研究提供方向。

1?數據與方法

1.1?數據收集

本文研究數據來源于WoS核心數據庫。檢索語言：英語；時間跨度：1972年1月至2022年4月。文獻類型為研究性論文與綜述類論文，去重及刪除無效記錄，最終保留22728條檢索記錄。

1.2?研究工具

本文所采用的Citespace5.8R3系美國Drexel大學信息科學與技術學院陳超美教授開發的基于節點驅動，支持共詞分析與文獻聚類分析的可視化科學計量分析系統。

2?共詞分析

Fig1.顯示elder、adult、women、childhood是本領域研究關注的主要人群。mortality是自評健康研究最重要領域、其次是quality?of?life、mental?health、socioeconomic?status、physical?activity等高頻詞匯代表自評健康主要的研究領域。Fig5.表明近2年內受Covid-19大流行的影響，自評健康研究在impact（37.02，突現年份2020至2022）、mental?health（30.39，突現年份2020年至2022年）、health?literacy（22.16，突現年份2020年至2022年）等關鍵詞上存在高突現值，提示上述領域有成為研究熱點的趨勢，值得研究者高度關注。

3?文獻聚類分析

本研究所用22728條記錄，其引用參考文獻共計537782條。以Top50為遴選標準，運用Pathfinder剪枝形成網絡，參數為N=1162；E=5778；Network?Density?=0.0086；Modularity?Q值為0.7222。聚類ID從#0開始計，研究按文獻數依次排列顯示有效聚類12個，本文報告前8個主要聚類。

Cluster#0包含206條記錄，silhouette值0.819，平均發表年份為2012年。聚類標簽“health?literacy”。代表性文獻為Wu?et?al.（2013）基于中國五個特大城市人口進行多階段隨機分層抽樣，認為心腦血管疾病、消化系統疾病、呼吸系統疾病與精神疾病等患病率增加與較差的自評健康顯著相關，驗證了自評健康與客觀健康之間存在顯著的關聯性，證實了自評健康作為人群健康評估指標的適用性。Schnittker（2014）在基于自評健康對死亡率預測效應的普遍共識下探討其內在發生機制，認為隨互聯網等新興知識媒介的普及提升了個體健康認知水平是該效應趨于顯著的主要因素。

Cluster#1包含203條記錄，silhouette值0.847，平均發表年份為1994年。聚類標簽“elderly?man”。本聚類中為最重要文獻為Ellen?L.?Idler（1997）的綜述，截至2022年4月30日WOS被引5477次。該文基于美國與其他地區27項代表性研究認為自評健康涵蓋了尚未確診但處于臨床前期諸多的疾病癥狀，反映了個體對自身健康復雜動態的評估過程。系統評價了自評健康與死亡率之間的內在關聯，從而使自評健康作為死亡率預測的獨立性指標提供了證據支持。其次，代表性文獻（Miilunpalo?and?Vuori，1997）是針對芬蘭35-63歲就業人群前瞻性研究，探討受訪者自評健康對預測接受臨床服務與全因死亡率方面的有效性，結果顯示每年接受臨床服務次數與自評健康之間存在負相關，主觀健康感知和軀體舒適感知與全因死亡率之間存在負相關。其次，作為中年人群健康狀況評估的重要指標，自評健康在隊列研究和人群健康監測等領域具有較好應用。

Cluster#2包含146條記錄，silhouette值0.926，平均發表年份為2004年。聚類標簽“social?capital”。本聚類關注于不同社會經濟地位群體的自評健康異質性研究，代表性文獻為（Jylha，2009）。文獻將認知過程與流行病學整合到統一的概念框架內，認為自評健康是受社會、文化與生物學等因素的深刻影響，本質上是為自我認知過程，提出了身體狀態信息到個體意識的中介假說，并在此框架下探討自評健康對死亡率的影響。代表性文獻（DeSalvo?and?Bloser，2006）基于Medline與Embase數據庫，以1966年1月至2003年9月為時間跨度，通過社區前瞻性研究系統性回顧自評健康對死亡風險的預測。研究發現即使調節了軀體功能性狀態、抑郁與合并癥等關鍵性協變量后自評健康對死亡率預測效應依然顯著，尤其是差的自評健康對迅速增加的死亡風險具有顯著預測效應。

Cluster#3包含122條記錄，silhouette值0.936。平均發表年份為2001年。聚類標簽“income?inequalities”。代表性文獻（Kawachi，1999）基于美國行為風險監測系統（BRFSS）數據，認為較低的社會經濟地位（如教育年限與收入水平）和不良的生活方式（如吸煙等）均對較差的自評健康具有顯著的相關性。其次，提出社會信任感普遍缺失的地區，人群所報告的自評健康也趨于悲觀。代表性文獻Kennedy（1998）通過一項針對美國50個州18歲以上公民的多層次研究認為收入不平等是影響自評健康的主要因素。

Cluster#4包含99條記錄，silhouette值0.936。平均發表年份為1990年。聚類標簽“quality?of-life?instrument”。代表性2篇文獻均針對于SF-36量表展開研究。代表性文獻（Ware?and?Sherbourne，1992）在Clarivate?WoS核心數據庫中被引次數25592（截至2022年4月30日），本文主要依據MOS（Medical?Outcomes?Study）項目所開發的基于軀體障礙、社交障礙，軀體角色障礙、身體疼痛、精神健康、情緒角色、活力與健康感知等8個維度對SF-36健康調查簡明量表分析，認為相對于SF-20量表，SF-36量表從功能性狀態與幸福感等層面拓展了健康的內涵，并運用了多條目量表提高了健康評估的準確性。對于嚴重的住院患者或慢性病患者，SF-36量表有效降低了SF-20量表所存在的低限效應。代表性文獻（Mchorney?and?Ware，1993）通過主成分分析驗證了SF-36量表在軀體與精神健康測量的準確性。

Cluster#5包含80條記錄，silhouette值0.978。平均發表年份為1990年。聚類標簽?“subjective?health-status”。代表性文獻（Marmot?and?Smith，1991）是基于英國白廳（White?Hall）2期隊列研究，針對倫敦地區35歲～55歲年齡段的公務員，通過加入人口學變量、自評健康、社會網絡與社會支持類型、健康行為，壓力型生活事件、基于職業緊張模型的工作特征等因素，研究社會階層對如慢性支氣管炎、心絞痛與心肌梗塞等特定疾病發病率的影響機制，認為低職務層級的男性公務員報告的長期患病率遠高于同職務層級的女性，并解釋了英國公務員系統中某些特定的健康指標在職務層級上存在明顯的差異與特點。

Cluster#6包含73條記錄，silhouette值0.97。平均發表年份為1986年。聚類標簽“physical?health?measure”。代表性文獻（Liang，1986）本文較早提出以多指標結構方程模型來刻畫自評健康中五個維度，即慢性病、患病天數、身體的自我恢復、功能性日常活動能力與主觀健康評估等。

Cluster#7包含45條記錄，silhouette值0.975。平均發表年份為2017年。聚類標簽“Covid-19?pandemic”。代表性文獻（Brooks?and?Webster，2020）年發表于Lancet的綜述類文獻。自發表后兩年，其引用高達4781次（截至2022年3月）。本文基于2019年12月爆發的COVID-19大流行各國因隔離政策為研究背景，針對于既往發生的SARS、H1N1、中東呼吸癥狀等基于呼吸道傳染的流行病以及埃博拉病毒各國所采取的隔離政策所帶來嚴重的負向心理變化以及如何將隔離所造成負向心理問題降至可接受范圍。

4?結論

研究基于1972年以來WoS核心數據庫的22782條記錄以識別自評健康研究熱點與發展趨勢為目標，通過共詞分析與文獻聚類等方法，系統梳理了本領域內的知識演化進程。

本文為研究者從本領域的代表性研究中獲得啟發，為未來研究規劃發展路徑。本研究數據來源于WOS核心數據庫，代表了大規模和高質量的研究貢獻，能全景反映有關自評健康研究的知識演化進程。

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