——杨 丽 王 玲 朱雪梅 赵秋利 崔 丹 吴燕妮

由于医疗行业的特殊性，医疗风险无处不在，但可通过实施风险管理，有效减少风险事件的发生[1]。风险管理是指对各种不确定性事件进行识别、评估和监控，并采取应对措施将其控制在可接受范围内的过程[2]。随着我国医改的逐步深入，医疗风险管理成为现代医院管理者日益关注的焦点问题之一[3]。本研究将知识图谱可视化分析方法运用于医学领域风险管理研究，通过绘制图谱对1990年-2019年相关文献进行分析和解读，揭示知识结构、热点与演变进程，探究研究局限，为今后开展相关研究提供参考。

1 资料来源与方法

1.1 资料来源

在CNKI数据库选择高级检索，以“风险管理”作为检索主题词，发文年代选择“1990年—2019年”，学科类型选择“医药卫生科技”。检索式为：主题词=“风险管理”AND 出版时间=“1990-2019”AND论文类型=“期刊”。最终获得14 773篇文献，剔除与本研究主题不相关及重复文献，最后共获得有效文献11 050篇。

1.2 研究方法

本研究使用的分析工具是CiteSpace信息可视化软件[4]。利用文献计量学中的共引方法建立引文网络，形成文献记录间的拓扑结构，通过聚类分析法把分析对象之间错综复杂的共引网状关系简化为若干类群之间的关系并标识出来，在此基础上分析研究对象所代表的学科及文献的结构和节点，来获得研究热点和研究趋势[5-6]。本研究使用的具体版本为CiteSpaceV5.5.R1。

1.3 数据处理方法

将检索结果的题录信息以Refworks格式导出,以download_*为文件名进行下载并存储为纯文本格式，转换成CiteSpace可用字段数据。将处理好的Refworks格式数据导入CiteSpace软件。

主要参数设置如下：(1)时间分区(Time Slicing)为1990—2019；(2)年份切割(Years Per Slice)为1年一切割；(3)术语类型(Term Type)为突现词(Burst Term)；(4)节点类型(Node Types)包括分次选取机构(Institution)、作者(Author)、关键词(Keyword)；(5)节点强度默认余弦函数(Cosine)和时间内切片(Within slices)；(6)Top N%为top50%，即抽取每一时间片中被引频次或出现频次最高的50项数据；(7)网络裁剪功能区(Pruning)选择默认的寻径(Pathfinder)和最小生成树精简算法( Minimum Spanning Tree，MST )相结合；(8)其余参数根据具体构图内容设置，构建可视化图谱。

2 结果与分析

2.1 发表年份

利用Excel 2016表格对数据进行统计分析，直观显示研究领域文献的年增长情况。1990年-2019年国内医学领域风险管理发文量随时间变化总体呈上升趋势(图1)。根据普赖斯文献增长规律[7]分析可知，2002年以前年发文量均不超过10篇，表明相关研究已得到研究者关注，但尚未深入挖掘。2002年-2019年是研究的活跃期，研究文献呈明显增长趋势。从2015年开始，文献的增长率呈现激增，表明该领域的研究逐渐进入成熟期，预计2019年发文量将突破2 000篇。这说明风险管理作为一个重要的研究主题正在逐渐受到越来越多医学研究人员的重视。

图1 1990年-2019年国内医学领域风险管理研究发文量统计

2.2 文献发表机构

11 050篇相关文献共涉及研究机构502家。表1显示了排名前10的研究机构，发文最多的是国家食品药品监督管理局药品评价中心(29篇)，其次是沈阳药科大学工商管理学院(23篇)和温州医科大学附属第二医院(21篇)。10家研究机构中，8家为高校及其附属医院，说明高校及其附属医院是该领域研究的前沿阵地。中介中心性(Centrality)表示在网络图中一个节点在多大程度上是其他节点的“中介”。此类节点在网络中起到“沟通桥梁”的作用[8-9]。从表1可以看出，绝大部分机构中心性为0。同时，构建科研机构分布可视化图谱，图谱由彩色的节点和节点间连线组成，节点由不同颜色的年轮构成，每一个年轮对应不同的时间分区，从里到外年轮对应的时间分区由远及近。节点间的连线代表其合作情况，连线越粗表示机构之间的合作关系越紧密。结果发现，节点间连线较细。因此，可以得出，各机构间的合作较少,主要为独立研究。

表1 1990年-2019年国内医学领域风险管理研究论文发表排名前10机构

2.3 核心作者

从表2可以看出，发表论文最多的依次是许苹、李静和李娜。例如，许苹通过人工神经网络预测医疗风险[10]，Logistic回归分析法分析医疗风险影响因素[11]以及构建医疗风险预警指标体系[12]等来开展医学领域风险管理研究。他们对该领域研究影响较大。依据普赖斯定律，发文量在N[N = 0．749× (ηmax) 1/2]篇以上的作者为高产核心作者(ηmax指发文量最高作者的发文数)[13]。经计算N≈8.6，故发文量大于或等于9篇为高产核心作者，共计32人，约占作者总数(923人)的3.47%。

表2 1990年-2019年国内医学领域风险管理研究前10核心作者

对高产作者进行合作聚类知识图谱分析显示，共有节点923个，连线456条。图谱中圆形节点代表作者，作者姓名和发文量呈正相关，即发文越多作者姓名图形节点越大，也表明了作者在该领域的中心度越高，在该领域研究中发挥了重要作用，可以视为领域内的关键作者[14-15]。结果发现，图谱中众多作者间形成节点连接，但节点之间比较分散且未形成聚类网络。同时各作者的中心性大部分为0(表2)，说明研究医学领域风险管理的作者较多，但具体研究方向分散，在学术交流和合作上尚不紧密。

2.4 关键词共现与突现分析

关键词是文献研究主题的高度浓缩性词汇，可以在一定程度上代表一篇文献的研究内容[16]，利用CiteSpace生成关键词共现网络，可以了解研究领域在一段时间内的研究热点[17]。合并词义相近以及表达形式不同但含义相同的关键词，最终得到460个关键词。关键词共现频数位于前10的排序情况见表3。

表3 1990年-2019年国内医学领域风险管理研究文献前10关键词

表3显示，除“风险管理”外，排在前5位的关键词分别是“护理风险、护理管理、护理质量、风险管理效果和风险事件”。同时“安全管理”“风险评估”“护理安全”等出现的频次也较多，说明国内学者已经开始将具体的风险管理理论和方法应用到医学风险管理中。排名前10的关键词中护理相关词频最多，说明了目前国内对于护理风险管理尤为重视。

运用CiteSpace以关键词为节点及发文时间段为节点的延伸线构建关键词时间线视图(Timeline)，一方面可以把研究热点区域放大，另一方面可以缩小焦点周围的信息内容，反映相应领域各时期主要研究方向和内容[18]。结果发现，研究前沿随着时段发展在不断变化，呈动态发展趋势。在2004年以前，国内医学领域风险管理出现的关键词较少，主要为风险管理在医疗和护理领域的研究；2004年以后相关关键词迅速增加，尤其2010年-2013年和2013年-2016年的节点和连线激增，表示这两个时间段在医学领域风险管理研究发展中占据重要位置，这体现了该领域理论和实践研究不断丰富且发展迅速。

CiteSpace提供了独特的突变词探测技术，突变探测功能可以用来检测某学科内研究兴趣的骤增程度，一组突现的动态概念和潜在的研究问题代表着某一领域的研究热点[19]。设置突发性关键词数量为50，选择“Citation / Frequency burst history”，按照突发起始时间进行排序。结果如图2所示，突发性节点变成红色色块的部分代表着其对应的主题在相应年份出现发文量激增。由于CiteSpace的突发性关键词检测是按照突发起始时间由远及近的顺序从上到下排列，因此图2列表中越靠近下方的研究主题越前沿。可以看出，部分科室(如呼吸内科、心血管内科和急诊科)风险管理研究以及医疗效果、满意度和护理风险管理等主题突发起始时间晚于2014年。医疗相关风险最早研究起始于1999年，护理相关风险首次出现于2005年，各科室具体风险研究起始于2009年且呈持续突发态势，因此它们是这一领域的新兴研究前沿和热点。

图2 1990年-2019年国内医学领域风险管理研究关键词突现图

2.5 关键词网络聚类分析

在共现网络基础上对关键词进行聚类处理。聚类标签视图是通过谱聚类算法生成知识聚类，然后通过算法从聚类的相关文献中提取标签词，以此表征对应的基础研究前沿[20]。使用对数似然比(LLR)聚类算法[21]得出研究领域相关知识子群，同时精炼文献中的词集对知识子群进行标注。这些聚类处理的代表性知识子群可视为领域内的研究主题。通过关键词共现网络并将网络进行聚类处理可以得出，国内主要存在以下几个基于“风险管理”的相关知识子群：风险评估、医疗风险、护理风险、财务风险、风险预测模型和医疗纠纷。

(1)风险评估与风险预测模型。风险评估是最大的知识子群，是风险管理的重要组成部分，也是风险管理流程的核心阶段(风险识别-风险评估-风险控制)。知识子群“风险评估”和“风险预测模型”研究重合的部分较多，表示这两个研究群具有一定耦合性。这两个知识子群中包括了一些高频关键词，如“失效模式与效应分析”“风险识别”“风险控制”等，国内风险管理研究者对其发展现状、方法等进行了研究，但研究重点集中于理论层面，多数成果与临床实践尚未联动实施。

(2)医疗风险。该知识子群中主要包括“医患关系”“患者安全”“手术风险”等高频关键词。医患双方是医疗关系中的最本质载体，且目前医患关系呈紧张态势，故研究多聚焦于此。另外患者安全与医务人员安全是保障一切医疗活动的前提，未来医患安全话题依旧不可忽视。

(3)护理风险。护理风险是医学领域风险的重要组成部分，由于临床护理中，风险事件时有发生，因此实施护理风险管理能够有效提高护理工作质量。这个知识子群包括了一些高频关键词如“护理安全”“临床给药”“护理管理”“护理质量”等。说明国内学者已经意识到了护理风险干预的重要性，但对于护理风险研究还缺乏一定的系统性，因此今后关于如何减少护理风险的系统性研究依然是重点。

(4)财务风险。该知识子群中主要包括“内部控制”“财务管理”“负债经营”“医疗责任保险”等高频关键词。对于医院而言，财务管理是医院生存和发展的重要环节，也是医院风险管理的重要组成部分。而目前医院财务管理存在对预算管理重视不够，缺乏科学性、可操作性和控制监督等风险。未来加强医院无形资产的优化资源配置并有效监督是医院降低财务风险的有效措施。

(5)医疗纠纷。该知识子群中主要包括“医疗事故”“自杀行为”“自杀事件”“危重病人”“满意度调查”等高频关键词。该知识子群单独聚类，说明在临床医疗过程中医疗纠纷是风险隐患的一大来源，而由于种种原因导致的医疗事故、患者自杀以及患者对医疗行为不满等都是医疗纠纷的源头，这就需要建立质量管理体系来主动预防医疗纠纷，更好地保障医疗行为顺畅进行。

3 讨论

本研究借助 CiteSpace软件对国内医学领域风险管理研究年度发文量、研究机构、核心作者和研究热点及前沿等方面各项数据进行了知识图谱分析，了解了1990年-2019年该领域随时间发展中突现的热点。11 050篇文献显示了我国医学领域风险管理研究由理论向实践的过渡，研究内容、热点逐年丰富，但仍存在以下问题：(1)根据聚类图谱可直观发现研究机构及作者间合作不密切。因此，建议未来该领域研究可通过定期举办学术会议等加强研究机构及学者间的交流，促进综合发展。(2)本研究基于关键词检索，但在文献分析过程中发现，中文关键词选择存在随意性且自由词较多，这可能会对学科研究热点、核心及未来发展趋势预测产生影响。建议在今后研究中应根据医学主题词表选择关键词，规范研究内容，促进学术研究严谨发展。

本研究显示，风险管理是目前国内医学理论和实践领域重要的研究方向。建议：(1)随着经济发展和法制完善，人民维权意识日益增强，风险管理会是一个长期持续且不可忽视的研究领域，未来可综合考虑医学领域风险特点，将各种风险整合研究，增强其系统性。(2)建立循证实践方案，用于指导实际风险管理。(3)将智慧医疗与风险管理相结合，通过人工智能和大数据方式进行调查分析，真正实现风险管理。