基于CiteSpace 的護士主導數字健康干預研究可視化分析

郭雨辰，王 晶，梁智敏，楊 雪，李玲利

四川大學華西醫院/四川大學華西護理學院，四川 610041

數字健康干預是指通過信息通信技術，支持和管理各種環境下的衛生保健服務[1]。世界衛生組織在《數字健康全球戰略（2020-2024）》中明確提出，數字健康技術能夠改善健康相關知識及實踐領域[2]。作為衛生信息化發展的第4 次浪潮[3]，數字健康可以突破時空限制，以個體為中心，實施疾病精準防治，實現全方位、全生命周期健康[4]；同時，數字健康也可以利用大數據分析、物聯網等技術，實現高風險人群的整體健康管理[5]，具有高成本效益、使用便利的特點。隨著我國護士處方權專家共識的形成，專科護理水平不斷提高，護理信息化建設不斷完善，各級醫院逐漸開展了傷口/造口護理、開設了母嬰護理等護理門診[6‐7]，為護士主導數字健康干預的實施提供了有利條件。以護士為主導的健康干預能夠簡化流程，促進病人與衛生保健專業人員之間的交流溝通，彌補了傳統醫學的缺點[1]，并有利于優化個體自我護理能力的同時提高護理質量[8]。本研究采用文獻計量學軟件CiteSpace 以可視化方式展現2012—2021 年國內外護士主導的數字健康干預研究脈絡及內涵，分析研究現狀、熱點和趨勢，以期為我國學者的研究及實踐提供參考。

1 資料與方法

1.1 文獻檢索及處理

通過檢索萬方數據平臺、中國知網（CNKI）和Web of Science（WOS）核心合集數據庫，納入護理、臨床醫學、公共衛生、醫療保健科學等研究領域文獻。在萬方數據平臺、中國知網中以“主題：（智能健康管理OR 數字健康 OR 移動健康 OR 遠程健康管理 OR 互聯網）AND 主題：（護士 OR 護理）”為檢索式進行檢索，納入中文北大核心、中文社會科學引文索引（CSSCI）期刊文獻；在WOS 數據庫中以“(TS=(ihealth OR eHealth OR mHealth OR digital* OR tele*)) AND (TS=(nurse led OR nurse managed OR nurse delivered OR nurse based OR nurse drive OR nurse role)) ”為檢索式進行檢索，納入英文文獻，文獻出版年份均限定為2012 年1 月1 日—2021 年12 月31 日，排除在線發表文獻、會議錄、書籍章節資料、修訂文獻及新聞后，手動篩除標題、關鍵詞、摘要及正文與主題無關的文獻。

1.2 研究方法

采用CiteSpace 6.1.R2 作為分析工具，時間跨度為2012 年1 月1 日—2021 年12 月31 日，時 間 分 割 為1 年，共有10 個時間片段，剪切方式選擇尋徑剪裁、修剪切片網絡和修建合并網絡，其余參數為默認值。根據分析內容，選擇作者、機構、國家、關鍵詞等網絡節點分別對中英文文獻進行可視化分析，并探索突現關鍵詞。同時，使用NoteExpress 軟件對納入文獻進行描述性分析，了解文獻的發表時間、來源分布等特征。

2 結果

2.1 國內外發文量情況

共納入2 208 篇文獻，其中英文文獻1 718 篇，中文文獻490 篇。中英文發文量整體均呈增長態勢。詳見圖1。

圖1 2012—2021 年護士主導的數字健康干預相關研究發文量分布

2.2 國家分布及合作網絡分析

對英文文獻進行分析，結果顯示，共有88 個國家發表了相關文獻，節點間連線127 條，其中美國和澳大利亞為文獻核心產出力量，占總產出量的47.61%，發文量前10 位的國家占總發文量的91.39%；加拿大、美國、德國、荷蘭中心性較強（>0.1）。護士主導的數字健康干預相關英文文獻發文量較多的前10 個國家分布見表1，護士主導的數字健康干預相關英文文獻國家合作網絡見圖2。

表1 護士主導的數字健康干預相關英文文獻發文量較多的前10 個國家（n=1 718）

圖2 護士主導的數字健康干預相關英文文獻國家合作網絡

2.3 研究機構分布及合作網絡分析

共有358 個機構發表了護士主導的數字健康干預相關英文文獻，192 個機構發表了護士主導的數字健康干預相關中文文獻。護士主導的數字健康干預相關英文文獻中，牛津大學（0.36）、莫納什大學（0.24）、悉尼大學（0.19）、杜克大學（0.16）中心性較強，學術影響力較為突出。護士主導的數字健康干預相關中英文文獻發文量較多的前10 個機構見表2、表3。護士主導的數字健康干預相關中英文文獻國家合作網絡見圖3、圖4。

表2 護士主導的數字健康干預相關英文文獻發文量較多的前10 個機構（n=1 718）

表3 護士主導的數字健康干預相關中文文獻發文量較多的前10 個機構（n=490）

圖3 護士主導的數字健康干預相關英文文獻機構合作網絡

圖4 護士主導的數字健康干預相關中文文獻機構合作網絡

2.4 發表期刊分布

護士主導的數字健康干預相關英文文獻發表的期刊有609 種，發文量較多的10 種期刊為醫療保健科學與服務、普通內科學、護理、醫學研究與實驗、多學科交叉科學領域相關期刊，其影響因子為2.728～7.076，期刊引用報告（JCR）分區為Q1～Q4，發文量最多的是Journal of Medical Internet Research（影響因子為7.076，Q1）。護士主導的數字健康干預相關中文文獻發表的期刊有83 種，為臨床醫學、醫學教育與醫學邊緣學科相關期刊，影響因子為1.069～3.620。發文量較多的10 種中英文期刊構成比均超過1%，提示為相關領域較活躍期刊。護士主導的數字健康干預相關中英文文獻發文量較多的10 種期刊分布見表4、表5。

表4 護士主導的數字健康干預相關英文文獻發文量較多的10 種期刊（n=1 718）

表5 護士主導的數字健康干預相關中文文獻發文量較多的10 種期刊（n=490）

2.5 作者合作網絡分析

共425 個作者發表了護士主導的數字健康干預相關英文文獻，共282 個作者發表了護士主導的數字健康干預相關中文文獻。英國學者Beaver Kinta（8篇）作為該領域英文文獻主要貢獻者，與Pierre Martin‐Hirsch（6篇）合作較為密切。根據普萊斯定律[9]，核心作者計算公式為Nmin=0.749Nmax，故有7.7%的作者（發文量>3 篇）為核心作者。我國發文量較多的4 名學者為張艷（鄭州大學）、霍孝蓉（江蘇省護理學會）、孫鴻燕（西南醫科大學護理學院）、王清（南京大學醫學院附屬鼓樓醫院），均為5 篇；僅4.6%的作者（發文量>2 篇）為核心作者。護士主導的數字健康干預相關中英文文獻發文量較多的前10 名作者見表6、表7，護士主導的數字健康干預相關中英文文獻作者合作網絡見圖5、圖6。

表6 護士主導的數字健康干預相關英文文獻發文量較多的前10 名作者（n=1 718）

表7 護士主導的數字健康干預相關中文文獻發文量較多的前10 名作者（n=490）

圖5 護士主導的數字健康干預相關英文文獻作者合作網絡

圖6 護士主導的數字健康干預相關中文文獻作者合作網絡

2.6 關鍵詞分析

2.6.1 關鍵詞共現分析

關鍵詞頻次可以反映研究熱點。本研究對關鍵詞中的同義詞、縮略詞等進行合并，刪除不相關、無意義的關鍵詞，總結獲得護士主導的數字健康干預相關中英文文獻高頻關鍵詞，見表8、表9。

表8 護士主導的數字健康干預相關英文文獻中出現頻次較高的前20 個關鍵詞

表9 護士主導的數字健康干預相關中文文獻中出現頻次較高的前20 個關鍵詞

2.6.2 關鍵詞聚類分析

聚類由多個緊密相關的詞組成，數字越小，聚類中包含的關鍵詞越多。采用對數極大似然率（Log‐likelihood rate，LLR）聚類算法尋找最大聚類。聚類時間線圖可展示該聚類時間跨度及此聚類的興起、繁榮以及衰落過程[10]。護士主導的數字健康干預相關英文文獻關鍵詞共生成17 個聚類，聚類結果顯示Q 值為0.741 3，S值為0.898 5，聚類可信，見表10、圖7。護士主導的數字健康干預相關中文文獻關鍵詞共生成46 個聚類，聚類結果顯示Q 值為0.813 3，S 值為0.946 9，聚類可信。見表11、圖8。

表10 護士主導的數字健康干預相關英文文獻關鍵詞17 個聚類匯總表

表11 護士主導的數字健康干預相關中文文獻關鍵詞15 個規模較大的聚類匯總表

圖7 護士主導的數字健康干預相關英文文獻關鍵詞聚類分析

圖8 護士主導的數字健康干預相關中文文獻關鍵詞聚類分析

2.6.3 突現詞分析

突現詞是在短時間內出現頻次高的關鍵詞，展示某關鍵詞突現強度、衰落或者興起情況，可描述研究前沿的演化過程及發展趨勢，預測未來研究方向[11]。護士主導的數字健康干預相關英文文獻共48 個突現詞（γ=1.0），對其中突現強度較高的25 個關鍵詞進行分析，持續時間較久的是血糖控制、冠心病、Meta 分析等；強度較高的是Meta 分析、血糖控制、隨訪、家庭照顧者等。第1 階段（2012—2013 年）主要通過隨機對照試驗驗證護士主導的數字健康干預的隨訪效果、運用Meta 分析解決臨床問題指導實踐；第2 階段（2014—2017 年）研究者注重病人主觀意愿及干預實施的成本效益、障礙，同時依托網絡進行干預，研究對象擴展到青少年、家庭照顧者等；目前階段（2018—2021 年）研究熱點為當前環境護士主導的數字健康干預的實施效果，應用于癌癥幸存者延續護理及健康人群的疾病預防。見圖9。護士主導的數字健康干預相關中文文獻共25 個突現詞（γ=0.4），對其中突現強度較高的25 個關鍵詞進行分析，持續時間較久的是安全管理、康復護理等；強度較高的是延續護理、隨訪、護理干預等。第1 階段（2012—2014 年）主要研究生活質量、安全管理、康復護理、并發癥，驗證護士主導的數字健康干預的可行性；第2 階段（2015—2018 年）基于微信、應用程序進行延續性護理，同時通過文獻研究進一步總結相關領域研究；目前階段（2019—2021 年）研究熱點在使用意愿、遠程醫療相關信息系統的開發應用。見圖10。

圖9 護士主導的數字健康干預相關英文文獻突現關鍵詞

圖10 護士主導的數字健康干預相關中文文獻突現關鍵詞

3 討論

3.1 國內外研究現狀比較

近年來，國內外護士主導的數字健康干預發文量整體呈上升趨勢，但與國外相比，我國起步較晚，整體稍滯后，與國際研究熱點和前沿報道存在一定差距，發展空間較大。國外發文機構多為研究型大學，注重多學科交叉、相關領域的實踐研究及初級醫療保健；我國機構多為新一線城市的三級甲等醫院及高等院校，具有較好的科研資源，集中于臨床護理，研究內容相對局限，尚未形成有規模的跨區域、跨學科研究團隊。其原因可能是數字健康干預基于互聯網技術，通過移動電話短信、可穿戴或便攜式監測設備、相關應用軟件等實施干預，老年人作為其最大受益群體，在相關軟件及硬件使用方面存在困難[12]，電子健康素養較低[13]，尤其是在欠發達地區，由于醫療資源差異較大，人力資源結構欠合理，導致醫保待遇、醫療服務可及性等方面存在不平等[14]，數字健康干預技術在不同地域間的應用綜合程度較低[5]，進一步導致老年人對數字健康干預的利用受限，進而導致護士主導的數字健康干預發展受限。與發達國家相比，我國學科交叉發展處于起步階段，實施疾病健康管理的專業護理尚不完善，導致臨床療效不夠理想[15]。同時，人們日益增長的健康需求與相對較低的疾病認知存在矛盾，對健康生活方式、飲食習慣要求、疾病認知態度有待改善[16]。當前，我國技術發展較為迅速，信息系統的搭建不斷完善，但相關規章制度、法治體系欠完善，各機構間缺乏溝通交流、信息共享[3]。

3.2 研究熱點分析

數字化是一種全球性現象，近年來，隨著信息通信技術進步、智能手機普及、多學科交叉發展和公眾健康需求增加，數字健康干預技術逐步應用于初級衛生保健領域[17]，實現了慢性病智能監測與支持、智能康復理療、互聯網＋護理等。關鍵詞共現、聚類及突現分析結果顯示，國內外護士主導的數字健康干預共同研究熱點為遠程醫療、老年人、慢性病、母嬰健康、心理精神健康、生活質量、健康教育、使用意愿/依從性。

3.2.1 加強人員技術統籌協調，增加老年人服務、偏遠地區服務的可及性

我國作為老齡化程度較高的國家，空巢、失能老年人數量逐年增加，信息偏差、技術故障、人員配置不合理等問題是阻礙數字健康干預實施的主要因素[18]，加強偏遠地區醫療衛生服務可及性，對緩解城鄉差異、消除健康不平等有重要意義[14]。護士主導的數字干預需統籌各相關產業和部門，集合醫療健康、信息技術等多學科力量，加強相關人員溝通合作、信息流通、多元互動，形成橫向治理體系[5]。Meta 分析結果顯示，對農村和偏遠地區實施護士主導的數字健康干預是傳統干預的重要替代方式，能夠提高成本效率[19]。但Zhou 等[20]對中國農村高齡人群使用智能手機應用程序進行腦卒中康復護理，并未改善高齡人群機體功能，提示應妥善安排相關人員的培訓時間與強度、統一標準以提高其專業技能[21]。在未來研究中應持續完善設備、注意系統平臺開發及應用過程中的“適老化”，避免出現老年人運用智能技術困難的問題[12]，減小數字鴻溝。

3.2.2 豐富慢性病管理及初級衛生保健內涵

慢性病狀況能夠反映國家經濟社會發展、衛生保健水平和人口健康素質[22]。《中國居民營養與慢性病狀況報告（2020 年）》顯示，我國超半數成年居民超重或肥胖[22]，增加了癌癥、心血管疾病、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、糖尿病等慢性病發生率，嚴重威脅居民健康。Morrison 等[23]文獻回顧結果顯示，在專業人員指導下基于數字健康技術改善飲食習慣、進行體育鍛煉，能夠改善病人癥狀，提高生活質量。中醫藥健康服務在維護和促進健康中有獨特優勢[24]，通過體質辨證實施因人制宜的中醫護理干預，是對中醫藥服務的延伸[25]。我國學者在常規護理門診基礎上，通過組建群聊[26]、遠程指導病人及家屬皮內針埋針[27]等，在糖尿病、高血壓、COPD 穩定期等病人中進行辨證施膳、情志調試、運動康復，明顯改善了病人疾病控制情況，提高了治療依從性和滿意度，提升了醫護人員工作效率。中醫護理以其便于操作、易于普及、專病專治的特點，滿足了公眾多元化的健康需求，提升了護士專業價值，在我國發展前景良好[28]。于凱等[29]研究結果顯示，數字健康干預是基層慢性病管理的新興主題，能夠滿足個性化健康需求，提高慢性病預防保健、合理治療、社區康復，實現健康促進。

3.2.3 圍產期護理及婦幼保健

通過數字健康技術在孕婦/初產婦的孕期檢查、分娩護理、圍產期母嬰保健、母乳喂養指導、產后康復及塑形等中進行健康管理能夠提升護理工作效率。Aziz等[30]研究顯示，妊娠期高血壓病人通過數字健康干預能夠獲得持續、個性化產前護理和亞專科咨詢，減少妊娠不良結局發生風險。劉國慶等[31]研究結果顯示，將虛擬現實技術應用于分娩護理能夠減少產婦對周圍環境的關注，減輕疼痛感受，緩解心理壓力，改善分娩體驗。但在我國以安徽省為例，僅22.08%的婦幼保健機構依托自身收入建立了區域性信息共享平臺開展遠程醫療[32]，未來還需加強政策扶持及經濟投入以發揮醫聯體作用，保障母嬰健康。

3.2.4 注重精神衛生及心理健康

目前，國際研究較關注以人為中心的整體護理，注重精神疾病管理及小兒、青少年、癌癥幸存者的心理健康[33]。Meta 分析結果顯示，護士主導的電話支持性干預對癌癥癥狀、精神損害及日常生活能力均有積極效果[34]。Fortinsky 等[35]通過3D 團隊護理對認知脆弱性（癡呆、抑郁、精神障礙史）老年人進行電話干預，有利于改善老年人臨床癥狀，提高照顧者滿意度，降低醫務工作者職業流動率，提高成本效益。對美國青少年進行的研究顯示，疫情背景下利用遠程醫療對病人一般健康、心理健康和成癮治療等實施干預，增多了病人獲得初級保健的機會[34]。Cheng 等[33]研究結果顯示，將數字健康干預應用于兒童癌癥病人及家庭照護者，能夠獲得積極體驗，改善心理壓力。

3.3 研究前沿及趨勢

3.3.1 完善法律法規，規范護理服務

護士主導的數字健康干預的實施需要政策扶持與專業保障，以增加公民對護理服務的意愿及依從性。一方面，通過法律法規、道德倫理完善監管機制，建立對應責權機制，維護個人及信息安全，保護公民合法權益[3]。另一方面，完善護士處方權相關政策法規，學習借鑒國外經驗，滿足實踐需求。現有研究結果顯示，我國護士處方權研究處于起步階段，課程培訓、準入機制尚不完善[7]。準許符合特定要求的護士擁有一定的處方權，使優質護理資源下沉基層實現資源利用最大化，值得擴大試點范圍[25]。目前，深圳正式出臺相關法律、法規[36]，有待實踐。

3.3.2 做好疾病篩選預防，實施精準護理

隨著老齡化人口比例不斷增加，心血管疾病、癌癥等慢性病低齡化、年輕化[37]，超負荷工作壓力或低水平社會支持導致多種精神衛生問題出現[38]。美國心臟協會提出關注兒童及青少年，進行動態血壓監測，明確高血壓診斷，降低心血管疾病風險[39]。未來研究應注重護士主導的數字健康干預在老年慢性病、青年群體“老年病”、癌癥易感人群篩查及預防、心理精神疾病和不良生活習慣中的應用。利用大數據分析疾病特征與健康風險，實施個體化的精準護理，切實提高個體自我管理能力和干預依從性，降低再入院率，幫助病人回歸社會。

3.3.3 醫養結合+醫聯體

醫聯體模式下利用大數據能夠實現醫養結合精準護理服務，有利于解決我國因人口基數大、醫療資源分布不均等帶來的問題[40]。2020 年，國家衛生健康委員會開展醫養結合遠程協同服務第1 期試點工作，通過智能監測設備實現呼吸、心率、睡眠異常閉環管理；同時，與康復護理廠商、康復協會合作，豐富護理專家資源，打造疾病康復閉環管理[41]。在積極老齡化背景下，加強護理服務可及性，促進心力衰竭、COPD 等疾病護理在療養院、社區等基層機構的開展，利用遠程監護、數字健康技術進行風險評估、疾病指導，有利于避免病人再入院，不斷豐富我國老年疾病、重大疾病及并發癥等相關內涵。

4 小結

護士主導的數字健康干預具有使用便捷、成本效益高的優點，作為遠程醫療的組成部分，逐漸成為國內外研究者的研究熱點。本研究結果顯示，國內外護士主導的數字健康干預相關文獻發文量整體呈上升趨勢，相較于我國注重患病后延續護理及康復護理，國際上研究者多注重人群的疾病預防與健康促進，更為前沿、廣泛且成熟。在未來研究中，應當參考國際熱點及前沿，注重作者、機構、學科間合作交流，擴大干預人群，豐富疾病譜，從生理、心理、社會層面指導干預的實施，增加相關研究領域的深度與廣度，增加干預模式的可行性，提高干預對象的依從性，促進我國數字健康干預的發展，為開展多中心研究奠定基礎，推動我國遠程護理的發展。