徐玉娇，陈 青，倪 娟，李淳俪

医院感染一直是较为严重的全球公共卫生问题，不仅严重威胁广大病人的生命及健康而且对医院和整个社会都造成了诸多不良影响。目前，医院感染防控工作已成为现代医院管理关注的重点问题[1-2]。当今自然环境污染加剧,国内外社会环境复杂、变化多端，各种少见的感染性疾病和一些新型病毒接踵而来，特别是2019年新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的爆发和流行，给医院感染防控造成了巨大挑战。因此，正确执行医院内部感染防控管理显得至关重要[3-4]，这也一直是全球医学界所面临的研究课题之一。

文献计量学是一种通过数学、统计学等科学进行计量的技术方法，对各种所需要研究的类型文献系统里面的信息资料分布、结构、规律关系以及信息数量方面进行探索，可综合反映出各种研究领域知识库和发展趋势[5]。CiteSpace软件是目前基于实现文献计量学进行可视化分析的重要软件之一，可以通过清晰直观的图谱相对全面地展示出当前文献研究的热点和发展趋势[6-7]。当今CiteSpace文献计量软件已被广泛应用于医学、生态学领域中[8-10]。但目前，将CiteSpace软件应用于医院感染领域中较少[11-13]，因此有必要对近3年有关医院感染防控方面的文献进行可视化分析。本研究运用CiteSpace软件分析Web of Science数据库中的医院感染防控相关文献，探索该领域的研究现状和热点，以期为医院感染防控提供有效参考。

1 资料与方法

1.1 收集资料 检索Web of Science数据库核心合集，将检索时间点设置为2018年7月—2021年7月，具体检索策略：((TI=(nosocomial infection control))OR TI=(infection control)) AND LA=(English),不限文献类型。

1.2 研究方法 首先将Web of Science检索出的文献全部导入Excel表格，再从国家/地区、机构、期刊3个方面着手对文献进行计量分析。具体分析过程：采用CiteSpace5.7.R1软件对所纳入的文献进行可视化分析，将文件名设置为download_XX-XX.txt，如“download_1-500.txt”；时间跨度设置为2018年7月-2021年7月，时间分区为1，再根据需要是否对其进行修剪，其余选项选择默认选项，节点设置为国家/地区、机构、作者合作、关键词。

2 结果

2.1 文献一般情况与国家/地区发文量的计量分析 将在Web of Science数据库所有检索到的文献导入NoteExpress软件，剔除重复文献，共纳入文献3 019篇。2018年7月—2021年7月共有140个国家或地区发表了医院感染防控相关文献，美国、英国、中国的发文量位居前3位，见图1。

2.2 国家/地区发文量的计量分析 该时间段参与医院感染防控文献发表共有140个国家/地区，发文量居前10位的国家中美国、英国、中国3个国家位居前3位，如图1所示。其中美国发文量最多，为823篇，占26.17%,第二位为英国，第三位为中国。

图1 医院感染防控发文量前10位的国家

2.3 机构发文量的计量分析 共有117个机构发表了医院感染防控相关文献，发文量最多的是伦敦大学(107篇)，其次是加利福尼亚大学系统、牛津大学；发文量排名前10位的机构均为大学或大学附属医院，见图2。

图2 医院感染防控文献发表数量前10位的机构

2.4 期刊发文量的计量分析 共有161本期刊发表了医院感染防控相关文献，发文量前3位的期刊依次是InfectiousDiseases，PublicEnvironmentalOccupationalHealth，Immunology,其中，期刊影响因子>5分的分别为Microbiology，TropicalMedicine，GastroenterologyHepatology，Surgery。见图3。

图3 医院感染防控文献居前10位的期刊及发文量

2.5 作者合作的可视化分析 参数设置：Node Types选择Author,Selection Criteria选择TOPN 50，P-runing选择Minimum Spanning Tree。图4为作者合作网络图谱，共得到节点352个，245条连线，密度为0.004。图中所出现的每个节点代表一位作者，节点越大代表作者发文量越多；不同作者之间的连线代表的是他们的合作关系，连线越粗说明作者之间联系越紧密。其中发文量最多的是ANONYMOUS，为23篇，在作者发文量中以美国学者居多。另外，还主要形成了以STEPHEN L HOFFMAN、B KIM LEE SIM为核心的作者研究群，但作者之间的合作不够密切，因此学者之间应加强针对于医院感染的防控方面交流，多进行跨国、跨地区的学习。

图4 医院感染防控文献的作者合作网络

2.6 关键词的共现和聚类分析 运行CiteSpace软件，对关键词进行共现分析。每一节点代表一个关键词，节点直径越大表明关键词频次越高[14]，通过高频关键词可以了解到该领域的热点和最新动态，具体见图5。中心性排名前10位的关键词见表1，关键词中心性越高，代表该关键词在知识结构的演进过程中越重要。从这些高中心性的关键词可知，医院感染防控研究重点围绕“控制传染、切断传播途径、保护易感人群”展开。关键词聚类分析显示，Q=0.758 3,S=0.940 5,共生成包含9个聚类的关键词的网络图谱(见图6)，9个聚类分别为：#0 safety,#1 risk,#2 infection control,#3 epidemiology,#4 covid-19,#5 hand hygiene,#6 optimal control,#7 mortality,#8 inflammation。在高频关键词前6位中，risk存在于聚类#1，infection control、prevention共同存在于聚类#2，risk factor、epidemiology存在于聚类#3，covid-19存在于聚类#4。

图5 医院感染防控文献的关键词共现网络

表1 医院感染防控领域中心性排名前10位的关键词

图6 医院感染防控文献的关键词聚类网络图谱

3 讨论

3.1 国际医院感染研究热点的启示 COVID-19的大流行给全球各医院及医疗卫生保健系统带来了巨大压力，医院感染防控成了社会关注的热点话题[15-16]。本研究从不同的角度剖析了国际医院感染控制的有关文献，并从中挖掘出有效信息，为国内医院感染防控有关研究提供了一定的思路。从文献的计量分析来看，近3年发文量最多的国家为美国，其次是英国和中国。在发文量居前10位的机构中，其中有5个机构均位于美国，这表明美国学者们对于医院感染防控有着更多的研究和关注度。InfectiousDiseases是医院感染领域代表期刊，医院感染防控领域的发文量排名第一。关键词共现结果揭示了医院感染防控的重点是“医院感染的控制”“防控举措”“危险因素”“流行病”等方面。作者可视化结果显示，作者之间的合作还不够密切，建议进一步加强交流与学习，共同为医院感染防控以及人类健康事业做出贡献。聚类分析是一种研究统计与分析理论的新技术，通常认为Q>0.3表明聚类结构合理，S值即为聚类平均轮廓值，S>0.7表明聚类内部具有高度一致性，并且结果是可信的。本研究中的Q=0.758 3,S=0.940 5,其结果也是可信的。高中心性关键词与聚类之间存在交叉对应关系，安全性、疗效、抗体、疫苗、疟疾与聚类#0，风险、儿童、艾滋病毒、健康、尿路感染与聚类#1，手术部位感染、抗药性、抗菌药物管理与聚类#2，流行病学、危险因素、感染、新冠病毒-19、SARS与聚类#3等。从最大的几个聚类来看，医院感染防控的病种主要集中在艾滋病、疟疾以及新型冠状病毒肺炎[17-18]。

3.2 信息化在医院感染防控研究前沿中的应用 随着科学的进步以及大数据时代的来临，借助科技进行医院感染防控愈发重要。CiteSpace软件可以用来揭示科学分析背后所蕴藏的知识[11]，本研究运用CiteSpace研究了医院感染防控相关文献，通过计量分析和可视化手段，可识别目前研究的热点和趋势，给未来的研究提供了一定的方向和思路。在当今信息化的时代背景下，整个卫生领域目前的研究热点与大数据紧密联系在一起，其中CiteSpace软件也被广泛应用于医学领域[19-20]中，但由于目前数据库仍受到一定的限制，本研究只选取了Web of Sience数据库，可能还不够全面，没有将本领域的研究热点和方向充分展现出来，因此仍有待包容性更好的可视化软件的更新和突破。