朱盛财,王康美,朱 璐,张亦然,黄 沂

根据中国高血压调查(CHS)数据,中国18岁及以上居民在2012—2015年的高血压患病率为27.9%,估计中国成年高血压病人数量为2.45亿[1]。高血压不仅会造成心脏、肾脏等多个脏器的损伤[2],并且它的并发症有发病率高、病死率高、致残率高等特点,对病人的生命造成极大的威胁[3]。“治未病”的概念[4]最早出现在《黄帝内经·素问·四气调神论》:“圣人不治已病治未病,不治已乱治未乱,此之谓也。夫病已成而后药之,乱已成而后治之,譬犹渴而穿井,斗而铸锥,不亦晚乎!”强调了治未病的重要性[5]。基于“治未病”理论防治高血压,体现着中医见微知著、未雨绸缪的特点[6]。此外,开展“治未病”高血压的预防与治疗的宣教对于提高病人的认知水平,促进病人形成良好的生活习惯和预防与控制高血压的发生发展具有重要意义[7]。本研究通过运用CiteSpace软件,以获得治未病理念下防治高血压的研究热点和动态变化趋势,为后续的科研提供参考。

1 资料与方法

1.1 文献来源

文献来源于中国知网、万方、维普、中国生物医学文献数据库,采用高级检索的方式,以“高血压”AND“治未病”为主题词进行检索,时间限定为建库至2023年3月27日,共检索到1 532篇文献。

1.2 纳入标准及排除标准

1)纳入标准:研究内容与治未病和高血压主题相关的中文期刊论文。2)排除标准:重复发表、会议、科普、新闻、稿约、不符合研究内容的文献。

1.3 文献数据处理与转化

由两位研究者筛选文献、提取资料并交叉核对,如有分歧,则由第3位研究者裁决。将检索到的文献导入Note Express 3.7软件,对其进行整合后由2名研究员进行查重、剔除信息不全的文献,并按照纳入标准和排除标准进行独立筛选。最后将筛选后的文献题录以refworks-CiteSpace格式文件导出。

1.4 参数设定

采用CiteSpace 6.2.R1软件进行数据可视化分析。基本设置为:time slicing设置为1997年1月—2023年3月,years per slicing设置为1 年,TOP N=50,g-index设置25,pruning设置为pathfinder和pruning the merged network ,其余保持为默认参数。节点类型选择author、institution和keyword分别生成相应的图谱,通过作者与机构共现来探究合作关系,通过关键词共现、关键词聚类及关键词突现分析来探究这一领域的研究热点及研究前沿。

2 结果

2.1 发文趋势可视化结果

对纳入文献进行分析,结果显示,在1997年1月1日—2023年3月27日2007年前的年份发文量均较少,而2007—2012年有显著上升态势,说明研究者越来越重视治未病理念下防治高血压的相关研究。2012年后发文量虽较为波动但总体发文量仍呈上升趋势。因为本研究检索时间截至 2023年3月27日,所以 2023年的发文量并不显著,但是可预测在未来某一段时间相关文献的数量会保持持续增高趋势。见图1。

图1 1997—2023年文章发表量

2.2 作者合作可视化结果

依据研究方法中的设定并分析,结果得到403个节点、337条连线及网络密度为0.004 2的图谱。图中节点之间的连线代表作者之间的合作关系,节点的大小与作者发文量成正比,节点越大说明作者发文量越多。而一些作者间连线较少,甚至是独立的个体,这意味着这些作者并没有和其他作者合作,而是处于单独研究状态。不同颜色的节点或节点间的连线代表着不同年代作者机构的合作,发现均是与同年研究者合作为主,尚未出现跨年份的合作。以姚磊、周训杰、桂明泰、李建华等人的合作较为突出,同时还有一些散在的作者合作关系。由此可见,治未病理念下高血压防治的研究者合作尚处于探索阶段,这一方面表明研究人员的论文产出率有待进一步提高,另一方面研究者之间的合作也需进一步扩大。见图2。

图2 作者合作网络图谱

2.3 机构合作可视化

共有301所机构被纳入,绘制研究机构可视化图谱,连线为158(N=301,E=158),密度仅为0.003 5。如图3。其中一个节点代表着一所科研机构,而每一个节点上的连线代表着科研机构之间的合作情况,连线越多越粗说明合作关系越密切。图3提示,尽管科研机构数量多,但其密度较小,说明科研机构分布较为松散,且彼此合作少。其中研究该领域的主要机构为山东中医药大学及广州中医药大学。其中发文量≥5篇的机构有12个。见表1。从连线上看,各科研团队之间的合作较少,应加强科研机构之间的交流合作。

表1 发文量≥5篇的机构

图3 发文机构可视化分析结果

2.4 关键词共现分析

将节点类型设置为keyword,得到379个节点,578条连线,密度为0.008 1的关键词共现网络图谱。见图4。节点大小依次有高血压、治未病、高血压病、中医体质、中医、健康管理、健康教育、防治、糖尿病、中医药。对关键词中心性和频次的前10位进行统计,中心性越大,说明其关联的关键词越多,更容易成为网络中的关键节点,而“治未病”和“高血压”的中心性最高,正好符合本次研究的主题。见表2。

表2 中心性与频次前10位关键词

图4 关键词共现可视化分析结果

2.5 关键词聚类分析

关键词聚类可以反映出某一领域的研究热点或趋势,由关键词形成的聚类见图5。聚类模块值(Q值)是对整体结构的一个全局性度量,Q值越大,表明聚类越好,通常认为Q>0.3表示聚类结构显著;聚类平均模块值(S)是用来衡量网络同质性的重要指标,当S>0.5则表示该聚类图是合理的[8]。本研究中Q=0.858 4,S=0.975 3,因此本次聚类结果显著且具有较高可信度。

图5 关键词聚类图谱

2.6 关键词突现分析

关键词突现性节点探测 (Burstness),能显示其中短时间内频次突然增加的关键词。进行关键词突现分析,共获得20个突现词,见图6。可以发现,其中早期关注主题为预防疾病和中医治疗。研究时间较长的主题是预防疾病,研究持续时间为8年;其次是并发症,研究持续时间为6年。后期研究及研究前沿主要集中在中医体质、健康教育和名医经验等方面。

图6 关键词突现分析

3 讨论

3.1 研究现状

发文量可以反映出一个领域在某时期的发展速度,也可以反映出某时期科研人员对这个领域的重视程度[9]。而该领域处于发展快速期,这与国家大力推行治未病理念及高血压患病率越来越高有关[10-11];本研究中仅出现一个较为集中的研究团队,其余大部分作者较分散且相对独立,这不利于研究的快速发展和高质量的推进,也使得研究水平的进一步提升容易遭遇瓶颈与挫折。当前,机构间合作较少,研究该领域的主要机构为山东中医药大学及广州中医药大学,说明科研平台及团队的科研能力对科研成果的产出有着重要影响。同地区间各机构有相应合作但跨区域的交流较少。因此,建议从国家战略发展高度来整合这些优势资源,鼓励跨机构、跨区域的合作,促进学术成果产出。

3.2 研究热点分析

3.3 研究趋势

根据分析的结果,目前的研究趋势可以归纳为:1)从关键词聚类分析图可以看出,#2老年人,是一个比较大的聚类,而且与当前的年份比较接近,可以推断,它可能是当前的研究趋势。2)结合前面的分析结果可推断,社区老年人的高血压防治在未来一段时间内的研究会持续增长。3)目前,我国中医体质识别在社区高血压管理与健康教育中的作用尚处于探索与不断完善的阶段[21],如何实现高血压体质管理的信息化和高效化、如何规范化地管理高血压体质、如何最大限度地体现出高血压体质管理的个性化,还存在诸多亟待解决的问题。

4 小结

本研究利用CiteSpace软件对这一领域的有关文献进行了系统的梳理,客观、形象地展示了治未病理念下防治高血压的研究现状,预测该领域未来的研究热点为社区老年人的高血压预防及健康教育和中医体质识别在社区高血压管理的研究。尽管该领域的相关研究总体上呈较好发展趋势,但是仍然存在着一些局限,由于研究学者和机构的分散格局,使得该领域尚未取得突破性进展。通过本研究的分析,将为这一领域的研究学者提供一定的参考信息,以期促进防治高血压相关研究的发展。