基于CiteSpace我國重特大疾病醫療保障研究可視化分析

常 睿，李倩倩，宗碧云，宋家龍，李永泰，李茹冰

（1.蘭州大學第一醫院，甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大學公共衛生學院，甘肅 蘭州 730000）

我國的醫療體制經過40 多年的改革，目前已經形成了基本醫保、大病保險和醫療救助的綜合保障體系，基本實現全民醫保全覆蓋，很大程度緩解了“看病難、看病貴”的問題。但隨著醫學科學技術的進步，發現疾病和抵御疾病風險的能力也在逐步提高，《中國人身保險業重大疾病經驗發生率表（2020）》顯示，男性和女性從出生至75 歲重特大疾病發生率分別從0.438‰、0.352‰上升至43.457‰、28.374‰，且40 歲以后發生率增長較快[1]。相比普通疾病，重特大疾病不僅大大影響和降低了患者的生活質量，也給其家庭造成了長期且沉重的經濟負擔。我國脫貧攻堅戰取得非常耀眼的成績，但其中突出的問題是因病致貧占比高，醫療負擔重。所以，健全重特大疾病保障體系對完善我國醫療保障制度十分關鍵。

重特大疾病醫療保障制度是指國際通過合理的方法籌集醫療資金，保障國民在罹患重特大疾病時平等地獲得適當的醫療服務的一種制度[2]。我國從2010 年開始探索建立重特大疾病醫療保障制度，并逐步開展重特大疾病醫療救助試點。2012 年8 月，國家發展改革委聯合衛生部等六個部門發布《關于開展城鄉居民大病保險工作的指導意見》，確定了城鄉居民大病保險的籌資機制、保障內容和承辦方式等其他細則[3]。2015 年4 月，民政部聯合財政部等其他四個部門印發《關于全面實施城鄉居民大病保險的意見》，提出完善大病保險籌資機制，提高大病保險保障水平，加強醫療保障各項制度的銜接，規范大病保險承辦服務[4]。2021 年10 月，國務院發布《關于健全重特大疾病醫療保險和救助制度的意見》，提出要強化基本醫保、大病保險、醫療救助綜合保障，促進三重制度綜合保障與慈善救助、商業健康保險等協同發展、有效銜接，構建政府主導、多方參與的多層次醫療保障體系[5]。

完善重特大疾病醫療保障制度，能夠減輕患者和困難群眾及其家庭的直接經濟負擔，防止災難性衛生支出發生，提高人民群眾生活質量。隨著國家政策強力支持，全面分析我國重特大疾病醫療保障制度有一定的意義和價值。本研究通過可視化分析對文獻的發表時間、作者、機構、關鍵詞和期刊進行分析，為國內學者了解和掌握重特大疾病醫療保障研究現狀及熱點問題提供參考，間接助力衛生部門決策。

1 資料與方法

1.1 資料來源

通過中國知網（CNKI）數據庫，搜集關于重特大疾病醫療保障的相關文獻。檢索時間：建庫至2023 年5 月31 日，通過“高級檢索”；檢索策略：重特大疾病保障or 重特大疾病保險or 重大疾病保障or 重大疾病保險or 大病醫療保險or 大病保險or大病醫療救助or 災難性衛生支出進行檢索。

1.2 納入與排除標準

研究納入重特大疾病醫療保障相關研究文獻，排除會議摘要、報紙、新聞報道、專訪、咨詢和調研報告等非研究性文獻、佚名作者文獻和明顯與主題不相關的文獻。

1.3 文獻篩選

文獻的篩選由兩名研究人員獨立完成，將篩選結果進行互相核對，出現歧義與第三位研究人員進行討論并確認，再由兩名研究人員再次進行文獻篩選，排除明顯不相關研究后確定最終納入的研究。NoteExpress 用于剔除重復文獻。

1.4 統計分析

通過CiteSpace 5.7.R2 對文獻作者、研究機構和關鍵詞進行可視化分析。通過Excel 對文獻來源期刊進行數據統計。將CiteSpace 運行參數設置為：“Top N”=15；“Timeslicing（中文時間分區）”設置為1997.1—2023.5；“時間切片（Year per slice）”設置為1；“Term Source（主題詞來源）”選擇Title、Author、Keywords、Institution 和Keywords Plus；“Node Types（節點來源）”分別選擇Keyword、Author、Institution；其他參數值為默認值。

2 結果

2.1 文獻檢索結果

經檢索，最終納入有效文獻2 093 篇，文獻篩選流程見圖1。學位論文共271 篇，其中碩士260 篇、博士11 篇。

2.2 文獻發表量趨勢分析

從建庫至2023 年5 月31 日，我國重特大疾病醫療保障研究發文量變化趨勢呈階段式，具體見圖2。總體來看，變化趨勢可分為3 個階段：第一階段為1997—2009 年，該階段發文趨勢增長緩慢，變化幅度較小，但平穩上升；第二階段為2010—2015年，該階段發文呈快速增長趨勢，在2015 年達到峰值，發文量為208 篇，占總發文量的9.938%；第三階段是2016—2023 年截止時間點，該階段發文量呈波動式下降，其中，2017 年發文量較高為182 篇，占比8.696%，從2019 年起發文量整體呈急劇下降趨勢。

圖2 我國重特大疾病醫療保障研究發文量變化趨勢Figure 2 Trends in the number of publications on research on serious illness medical insurance in China

2.3 作者網絡共現分析

以“Author”為視圖節點，研究納入作者N=1 029 位，連線E=1 405 條，網絡密度（Density）＝0.002 7，圖3 中節點代表發文作者，節點大小代表作者發文量多少，節點之間的連線代表作者間的合作關系，連線粗細代表作者間合作關系強弱。根據普萊斯定律M＝0.749×，核心作者發文量≥4 篇[6]。作者共現網絡分析顯示形成了朱銘來、顧雪非、向國春、李婷婷、毛正中等為中心的多個高影響力團隊，團隊內聯系緊密，團隊間也有合作，亦有部分團隊或個人呈散在獨立分布（見圖3）。表1 顯示了發文量前20 位的核心作者。

表1 我國重特大疾病醫療保障研究發文量前20 位作者Table 1 Top 20 authors in research on serious illness medical insurance in China

圖3 我國重特大疾病醫療保障研究作者合作網絡圖Figure 3 Cooperation network of authors in research on serious illness medical insurance in China

2.4 研究機構網絡共現分析

對中文相關研究進行機構網絡共現分析，結果顯示共計664 家機構參與研究，發文量≥10 篇的機構共13 家，占比1.958%。發文量前10 位的機構見表2，其中高校有8 家，發文量最多的機構是華中科技大學同濟醫學院醫藥衛生管理學院，發文25 篇，占比1.194%。復旦大學公共衛生學院和武漢大學政治與公共管理學院對該主題研究時間較早。

表2 我國重特大疾病醫療保障研究前10 位機構Table 2 Top 10 Institutions in research on serious illness medical insurance in China

由圖4 可以看出，國內納入研究的機構N=664 個，連線E=157 條，網絡密度0.001 1，總體上看各個機構之間合作不密切且分布較為分散。復旦大學公共衛生學院與上海市衛生和發展研究中心、上海市民政局和濰坊醫學院等其他研究機構建立了廣泛合作。

圖4 我國重特大疾病醫療保障研究機構網絡共現分析圖Figure 4 Co-occurrence analysis of the network of research on serious illness medical insurance in China

2.5 文獻期刊來源分析

經統計，自建庫至2023 年5 月底，我國重特大疾病醫療保障相關研究文獻載文期刊共543 個，平均載文量3.85。其中載文量≥10 篇的期刊共17 個，累計刊文155 篇，期刊載文量最多的是《中國衛生經濟》，共發文23 篇，占總發文量的1.099%，前10 位載文期刊見表3。

表3 我國重特大疾病醫療保障研究載文前10 位期刊Table 3 Top 10 journals in research on serious illness medical insurance in China

2.6 關鍵詞分析

2.6.1 關鍵詞共現分析 對我國重特大疾病醫療保障研究文獻關鍵詞（本研究取頻次≥5）進行可視化分析，結果顯示N=296，E=825，Density=0.018 9，說明關鍵詞研究聯系程度較為緊密，詳見圖5。研究熱點集中在醫療救助（關鍵詞：醫療救助制度、農村醫療救助、社會救助、救助對象），大病保險（關鍵詞：重大疾病保險、重特大疾病、大病醫療保險、重大疾病、大病保險制度），災難性衛生支出，醫療費用。如果關鍵詞中心性值≥0.1，則該節點在知識圖譜網絡中的作用越大，且中心性高低代表關鍵詞影響力大小[7]。其中高中心性的關鍵詞為醫療救助（0.85）、大病保險（0.14）、新型農村合作醫療（0.12）、重大疾病保險（0.23）、醫療費用（0.12），提示醫療保險、重大疾病、醫療救助是我國重特大疾病醫療保障研究的重要內容，詳見表4。

表4 我國重特大疾病醫療保障研究關鍵詞共現分析Table 4 Keyword co-occurrence analysis of research on serious illness medical insurance in China

圖5 我國重特大疾病醫療保障研究關鍵詞共現分析圖Figure 5 Keyword co-occurrence analysis of research on serious illness medical insurance in China

2.6.2 關鍵詞聚類分析 在關鍵詞共現分析基礎上進行聚類分析，如圖6 所示，共得9 個聚類群，聚類模塊值（Q）=0.621＞0.3，聚類平均輪廓值（S）=0.892 6＞0.5，說明聚類結果準確可信。聚類群越大，聚類標簽編號越小，其中包含的關鍵詞越多。其中7個聚類團塊相互大幅度交疊，表明聚類間聯系密切[8]。表5 顯示每個聚類群前5 位關鍵詞。

表5 我國重特大疾病醫療保障研究關鍵詞聚類信息Table 5 Keyword clustering information of research on serious illness medical insurance in China

圖6 我國重特大疾病醫療保障研究關鍵詞聚類分析圖Figure 6 Keyword cluster analysis of research on serious illness medical insurance in China

2.6.3 關鍵詞突現分析 關鍵詞突現分析能夠展現某一時間段內的研究重點和熱點，結合關鍵詞時區演化圖，可以發現本研究領域研究演化路徑，詳見圖7。對近30 年的文獻進行關鍵詞突現分析，“begin”和“end”分別為該關鍵詞突現的開始和結束時間，“strength”代表突變強度，該值越高表明該研究方向越活躍[9]。

圖7 我國重特大疾病醫療保障研究關鍵詞突現分析圖Figure 7 Analysis of key words in research on serious illness medical insurance in China

文獻關鍵詞共出現43 個突現詞，根據時間起止，1997—2010 年研究熱點為：醫療救助制度（關鍵詞：貧困人口、城市貧困人口、農村醫療救助）；2011—2018 年研究熱點為：大病保險制度（關鍵詞：大病醫保、大病保險、大病醫療保險）。2019 年至今，重特大疾病保險、災難性衛生支出的研究逐漸受到重視。

3 討論

3.1 近5 年發文量下降但政策逐步成熟

由分析結果可以看出，從2010 年到2015 年，重特大疾病保障研究發文量快速增長，但之后開始呈波動式下降，這與我國發布相關政策有緊密聯系。2010 年起，我國開始探索相關的醫療保障制度，原衛生部發布《關于開展提高農村兒童重特大疾病醫療保障水平試點工作的意見》，優先選擇幾種危及兒童生命、費用較高，經積極治療預后較好的重特大疾病開展試點。5 年間，各部委積極發展和完善重特大疾病醫療救助和大病保險的工作細則，2015 年，國家合并城市和農村醫療救助制度，開始全面實施城鄉居民大病保險制度。該階段重特大疾病保障制度處于初步發展時期，與之相關的研究也處于蓬勃發展階段。2015 年后，我國主要提出加強醫療救助與城鄉居民制度銜接。2019 年至2023 年，國家連續出臺政策，提出《藥品目錄》優先考慮重特大疾病用藥，完善重大疫情醫療救治費用保障機制，科學和精準確定醫療救助對象范圍，逐步探索從按病種到以高額費用的重特大疾病救助識別標準，實施醫療救助對象動態監測。該階段重特大疾病保障制度處于快速發展時期，與之相關的研究逐漸減少。一定程度上說明，政策體系的成熟程度與相關領域的研究呈反向變化趨勢。

3.2 研究作者發文量與合作關系強度無關

從研究作者合作網絡分析結果看，朱銘來發文量及方向最多，但與其他作者合作極少；顧雪非發文量排第2 位，但與其他作者合作關系極強；王汝芬發文量排第3 位，與其他作者無合作關系。南開大學的朱銘來教授自2012 年研究大病保險，在評估受益人群規模的基礎上評估大病家庭災難性醫療支出的風險分散效果，提出當時災難性醫療支出標準偏高會致使大病保險實際受益人群有限，建議細化災難性衛生支出標準，完善大病保險風險分擔機制[10]。2013 年其研究通過分析天津市城鄉居民住院數據，從起付線、報銷比例和封頂線3 個角度進行大病保險不同方案模擬分析，科學提出了大病保險補償模式的建議[11]，同年又以惡性腫瘤為例預測大病保險補助人數和醫療費用支付，預測了我國城鄉居民大病保險支付水平[12]。隨著國家政策的陸續出臺，朱銘來分析了我國大病保險政策的運行效果，并針對存在的問題提出了完善建議，“十四五規劃”期間，又基于實證測算了不同方案下城鄉居民醫保基金的收支及結余并研究了相關的影響因素[13]。其相關研究認為大額醫療費用導致的貧困及治理問題將是未來的重點工作，提出了進一步完善我國重特大疾病醫療保障機制的政策建議，以及從公平性、可持續性方面提出了完善建議[14-15]。顧雪非主要研究重特大疾病和醫療救助的銜接問題，王汝芬主要研究我國城市貧困人群醫療救助問題。

3.3 高校機構占比較大但合作密度極小

分析結果顯示，發文量前10 的研究機構中，高校占80%，獨立研究機構只占20%。華中科技大學同濟醫學院醫藥衛生管理學院發文量最多，但與之合作的機構只有兩家，而復旦大學公共衛生學院發文量雖然排第4 位，但合作的研究機構最多，特別是與濰坊醫學院衛生管理學院、上海市衛生和健康發展研究中心合作緊密，其他發文量較多的單位合作極為分散，未形成穩定的合作網絡關系，應加強高校、獨立研究機構與政府部門的合作，科學長期促進重特大疾病醫療保障政策的實施效果分析與制度完善。

3.4 醫療救助是重特大疾病保障研究重點

從關鍵詞共現和聚類分析結果可知，醫療救助出現頻次和中心性最高（頻次為625，中心性為0.85），其次是大病保險（頻次為499，中心性為0.14），醫療救助頻次和中心性值遠高于其他，說明醫療救助是我國重特大疾病醫療保障研究中最早且最核心的部分。從關鍵詞突現分析和時間線來看，貧困人口（1999—2011 年）、城市貧困人口（1999—2010 年）、救助對象（2002—2011 年）、農村醫療救助和對策研究（2004—2012 年）突現時長較長，綜合來看，說明貧困人口的醫療救助問題和對策研究是重特大疾病保障研究的重點問題。

3.5 大病保險是重特大疾病保障研究熱點

由研究結果可知，突現強度較高的關鍵詞為大病保險（56.48），其次是醫療救助（43.79），強度為其他關鍵詞的3.65～16.22 倍，說明大病保險逐漸成為重特大疾病研究的前沿和熱點問題，且對醫療救助的研究延續性較好，一直處于熱點。我國不斷出臺政策建立健全多層次保障體系，大病保險和醫療救助制度作為重要組成部分，有效為重特大疾病保障托底。從發文期刊來看，發文量較多的為衛生管理和經濟類期刊，因此通過衛生經濟學完善我國重特大疾病醫療保障機制或許仍是未來的研究趨勢。

3.6 重特大疾病的標準定義研究仍是難點

我國目前仍沒有對重特大疾病有明確的標準定義，各省出臺大病醫保統籌政策時，重大疾病種類和范圍不一致，說明重特大疾病定義的研究是該領域的難點問題，因此研究應從醫學、社會學和經濟學角度加快推動重特大疾病標準的界定，國家出臺標準的重特大疾病的病種范圍，各省市根據當地情況制定因地適宜的大病統籌和醫療救助政策，加強政府部門、高校和科研機構的合作，多方合作完善大病保險和醫療救助細則，助力多層次醫療保障體系的建立。