基于CiteSpace近10年蛇咬傷治療研究進展的知識圖譜可視化分析

魯江龍,韋仁杰,韋 奇

(1.右江民族醫學院研究生學院,廣西 百色533000;2.右江民族醫學院附屬河池市人民醫院創傷骨科,廣西 河池 547000)

蛇咬傷是醫院急診常見的意外傷害,據統計,全球每年被毒蛇咬傷的人數在30萬以上,死亡率約為10%[1]。目前臨床對于蛇咬傷治療采取全身應用抗毒蛇血清、中醫藥、局部創面或潰瘍及外科等綜合治療手段。本研究利用CiteSpace軟件對我國近10年來蛇咬傷治療相關文獻進行知識圖譜可視化分析,以進一步了解蛇咬傷治療研究現狀及發展方向。

1 步驟方法

計算機檢索中國知網蛇咬傷治療相關中文文獻,檢索文獻時間為2014年1月1日—2023年7月31日。檢索語種選擇中文,以主題詞“蛇咬傷”并且“治療”模糊檢索式進行檢索。納入標準:蛇咬傷相關治療臨床研究文獻,蛇咬傷中醫、西醫治療、內/外科治療、系統評價等文獻。排除標準:重復發表的文獻,會議內容、圖書、新聞通知等與主題不符的文獻。共檢索文獻581篇,通過軟件去重并排除不符合納入標準的78篇文獻,最終納入503篇文獻進行分析。將文獻以RefWorks格式導出,導出文本包括作者、研究機構、關鍵詞、發文量等主要信息,將所選的文本文獻導入軟件進行分析。設置CiteSpace 界面參數:時間切片為2014年1月—2023年7月,年份分割為1年。主題詞來源:默認全選,節點類型分別選擇作者、機構、關鍵詞進行合作網絡分析,Link選擇系統默認,選擇g-indexK=25(關鍵詞節點則設置K值為15),其他默認系統選擇。在CiteSpace繪制的知識可視化圖譜中,節點代表名稱(如作者、關鍵詞、國家、機構),節點用圓圈表示,圓圈(節點)半徑的大小表示該名稱出現數量的多少,節點之間的連線表示相互存在合作或共現關系,若之間連線越多越粗,表示之間合作關系越緊密。中心性表示作者、機構、關鍵詞等作為媒介的影響能力。

2 結果分析

2.1 發文量趨勢分析

在2014—2017年,發文數量出現小幅度上下波動,但整體發文量呈逐漸下降趨勢,2017年發文量最低,為46篇。2017—2019年發文量逐漸緩慢上升,2019年為近10年來發文最高年份,為64篇。2019—2023年發文量下滑幅度較大,近10年發表文獻數量隨時間變化情況見圖1。

圖1 年發文量發展趨勢分析Fig.1 Analysis of the development trend of annual publication volume

2.2 作者合作關系網絡

對作者合作網絡進行分析可反映該研究領域的關鍵作者、合作強度,以此作為評價學者學術貢獻力的參考。在作者可視化圖譜中,王萬春作者所在的節點最大,代表此作者發文量最多。連接線375,表示作者之間存在合作關系,連接線越粗表示合作越密切。篩選發文量3篇以上的作者為主要合作網絡(圖2),形成了以王萬春、龔旭初、羅毅、韓寧林等排名靠前的團隊,但缺乏蛇咬傷治療中心性較高的作者,其中中心性最高的作者是王萬春,僅為0.01,其余均為0。雖然各個機構內部作者連線較多,合作比較緊密,但跨地域團隊之間缺乏相應的合作。追溯團隊關于蛇咬傷治療的相關文獻,排名靠前的為王萬春團隊,研究主要集中在中醫藥、針灸、針刺等方面[2],形成了較好的合作網絡關系。對發文量前11名作者進行排名,見圖3。

圖2 作者合作網絡Fig.2 Author cooperation network

圖3 發文量前11名作者Fig.3 Top 11 authors by volume

節點代表作者,字體和節點大小與發文量正比例。

2.3 機構合作網絡

以作者所在機構為節點進行網絡分析,可直觀展示研究領域內的研究力量及各機構之間的合作情況[3]。作者機構合作網絡如圖4,圖中每個節點代表相應的機構,節點越大表示該機構發文量越多[4],發文量排名靠前的機構依次是江西中醫藥大學、江西中醫藥大學附屬醫院、廣州中醫藥大學附屬新會中醫院、安徽中醫藥大學第一附屬醫院、廣西醫科大學等。可見主要集中在各大醫科高校及高校所在的附屬醫院,聯系較緊密,但院校所屬醫院與跨地域的機構合作幾乎沒有,故可能存在地域交流的壁壘,不利于學術交流和發展。

2.4 關鍵詞網絡分析

2.4.1 關鍵詞共現分析

關鍵詞共現可反映這一時期的研究熱點,為學者提供研究思路。關鍵詞共現分析如圖5,共計190個關鍵詞,197條連線。通過關鍵詞共現圖譜可知,研究集中在毒蛇咬傷后凝血功能、肢體腫脹等方面的治療[5]。關鍵詞重要程度由中心性來衡量,當中心性>0.1時,說明該節點是關鍵點,具有良好的共現性,去除與檢索策略相關的關鍵詞,研究內容主要包括凝血功能、炎癥因子、傷口潰瘍,借助中藥外敷、護理干預、凝血指標等形成了蛇咬傷綜合治療體系。

2.4.2 關鍵詞聚類分析

關鍵詞聚類可反映聚類之間的結構特征,突出關鍵節點的重要連接,保持原有參數不變,采用對數似然比算法對關鍵詞進行聚類分析,從而進一步明確研究內容與熱點。關鍵詞聚類知識圖譜如圖6所示,節點190個,連線197條,聚類的模塊值Q值越接近1表示該圖譜的聚類效果越好,S值在0.5以上可認為該聚類效果是合理的,S值>0.7結果是可以信服的。圖中所示Q值為0.8167>0.3 ,顯示出整體結構較好,S值為0.8422>0.7,表明聚類效率是令人信服的。總共形成12個聚類,每一聚類標簽對應的關鍵詞主要包含研究方向。通過聚類標簽可知,毒蛇咬傷、蝮蛇咬傷、竹葉青蛇重點傾向于蛇咬傷種類研究,符合近10年來研究熱點及趨勢。肢體腫脹、凝血功能、中毒偏重于蛇咬傷并發癥及全身中毒反應治療。臨床療效、中醫藥、護理仍是蛇咬傷最主要的治療手段及干預措施。

圖6 蛇咬傷治療關鍵詞聚類圖譜Fig.6 Snake bite treatment keywords clustering map

每個節點代表關鍵詞,圓圈越大代表關鍵詞出現數量越多,連線代表關鍵詞之間的聯系。

圖中顏色代表年份,每個色塊代表每一時期研究熱點。

2.4.3 關鍵詞突現分析

對一段時間內變化較快的關鍵詞頻率進行探測,將此類詞稱為突現詞,可反映某段時間內的主要研究方向及新領域,從而預測該領域成為熱點的時間及未來可能爆發的趨勢[6]。對關鍵詞突現進行分析(圖7),總共得到19個突現詞,其中突現持續時間最長的關鍵詞依次是凝血功能、肢體腫脹,這是目前主要的研究熱點,而凝血功能是蛇咬傷后造成全身器官功能障礙及死亡的主要原因[7]。從2014—2018年關鍵詞突現可知,蛇咬傷治療集中在護理、急救、機械通氣、血液凈化等全身治療,強調蛇傷后的急救及全身中毒反應的處理。2019—2023年,蛇咬傷治療強調凝血功能、炎癥反應、肢體腫脹等。

圖7 蛇咬傷治療關鍵詞突現強度Fig.7 Emergent intensity of snakebite treatment keyword

圖中藍色線條表示爆發年份,紅色線條代表該關鍵詞出現到結束的時間。

3 討論

CiteSpace軟件[8]已成為探索某一領域的重要工具,以作者、機構、關鍵詞為節點對近10年來蛇咬傷治療研究進行可視化分析,以掌握其研究現狀、熱點及發展趨勢。從發文量來看,整體呈波動式下降。對作者和發文機構進行網絡分析發現,形成了以王萬春、龔旭初、羅毅、韓寧林等排名靠前的團隊,他們是發文量較多的作者,研究內容主要包括蓮花解毒湯、生肌膏等富有中醫特色的療法,在蛇咬傷治療中取得了不錯的效果,此外,針灸、手指井穴針刺、放血療法[9]也取得了較好的療效。雖然各個團隊內部聯系較密切,但團隊之間缺乏合作,各節點間未形成密切聯系,未能起到核心作者的學術引領作用。從發文機構來看,江西中醫藥大學、安徽中醫藥大學、廣西醫科大學為影響力較大的院校,相關治療主要集中在各大醫科高校及高校所在的附屬醫院,聯系比較緊密,但跨地域機構合作幾乎沒有,不利于學術發展及交流。因此跨地域作者或團隊間還需進一步開展合作交流,加強團隊及研究機構之間的合作,以促進該領域的發展。關鍵詞分析是文章內容的高度概括和總結,對文獻進行關鍵詞分析有利于了解該領域的研究熱點。通過對相關文獻關鍵詞共現及聚類分析可知,蛇咬傷治療主要集中在毒蛇咬傷、蝮蛇咬傷、中毒、臨床療效、竹葉青蛇、中醫藥、護理、潰瘍等方面,形成了比較穩定的研究熱點,聚類歸納出具有代表性的關鍵詞有毒蛇咬傷、中毒、肢體腫脹、凝血功能等。通過關鍵詞突現可知,肢體腫脹、潰瘍、炎癥反應等是近年來的研究熱點,雖然中醫在蛇咬傷治療中發揮了重要的作用,但局部肢體潰瘍需外科手術干預,包括清創減壓、蛇咬傷創面護理[10]、皮瓣修復及創面負壓封閉引流技術的應用。通過關鍵突現分析可知,機械通氣、血液凈化、凝血功能、炎癥反應仍是未來治療研究的熱點。

4 結論與不足

利用CiteSpace軟件,對作者、機構、關鍵詞等進行可視化分析可知,雖然相關治療日趨完善,但機構之間合作不緊密,治療存在地域差異,相熱點研究較少,需加強合作交流,推動相關研究發展。由于各方面因素的限制,未能將WoS、PubMed等英文數據庫納入研究,可能數據收集不夠完善,文獻信息挖掘不夠全面。CiteSpace作為知識圖譜可視化分析軟件不能對具體文獻進行具體分析,因此在未來的知識圖譜研究中需完善數據庫檢索,提供更全面的數據。