基于Journal of Traditional Chinese Medicine载文的2010-2019年中医药研究进程、热点及趋势分析

徐 蕴，李 尚，江 星，王 庆

南京中医药大学，江苏南京，210023

JournalofTraditionalChineseMedicine(ISSN 0255-2922) 创刊于1981年，是中华中医药学会和中国中医科学院联合主办的学术期刊，是我国中医药领域创刊最早、发行量最大、最具有权威性的英文科技期刊，目前在90多个国家和地区发行或交换，2010年起被列为SCI来源期刊。该刊致力于报道中医药科研成果，为推动中医药学科发展发挥了重要作用，是了解中医药研究进程的重要窗口。图书情报学领域的Bradford定律显示，某一专业领域的核心论文集中发表在少数顶尖期刊上，这些论文基本涵盖了该领域的总体状况[1]，本研究借助CiteSpace软件对JournalofTraditionalChineseMedicine2010-2019年发表的论文进行分析，识别高水平科研中心和核心作者群体，探寻中医药研究的进程、热点及趋势，为学科建设提供参考。

1 资料来源与方法

1.1 数据来源

以科学引文数据库Web of Science(WoS)核心合集为数据源，检索条件设置为：出版物名称= Journal of Traditional Chinese Medicine，文献类型=Article，时间跨度=2010-2019年。由于选择了精确匹配且在检索条件中限定了文献类型，而WoS数据库入库时也对文献类型进行了筛选分类，故检索获得的1053篇文献全部纳入本研究。

1.2 研究方法

CiteSpace是一款基于Java的科学可视化软件，主要用于计量和分析科学文献数据，能够识别和显示某一研究领域科学发展的前沿动态，在分析和可视化共被引网络方面具有准确、高效的特点[2]。本研究借助CiteSpace 5.6.R5对纳入的文献数据进行分析。

在CiteSpace 5.6.R5中，时间范围选择为2010-2019年，时间切片设为1，共计10个切片。以g-index作为时间切片的数据选择标准，k值设为25，不选择图谱裁剪。分别以作者、机构和关键词作为分析内容，并通过设置不同的阈值、字体大小和节点大小生成清晰的图谱。对关键词生成聚类、时间线图和凸现词谱。

2 结果

2.1 论文数量与发表时间

JournalofTraditionalChineseMedicine2010-2019年共发表学术论文1053篇，论文数量随发表年份波动较大，2010年发表的论文数量最少，为63篇(6.0%)，2013年发表的论文数量最多，达到143篇(14.5%)。2010-2019年发表学术论文情况见图1。

图1 纳入文献的发表年份分布

2.2 论文来源机构

使用CiteSpace 5.6.R5，以“Institution”为节点进行统计，共有13个机构发表的论文数量超过15篇，其中中国中医科学院发表的论文数量最多，达到156篇，见表1。

表1 纳入文献的来源机构分布

2.3 论文核心作者群

使用CiteSpace 5.6.R5，以“Author”为节点绘制可视化图谱，可以看到随着时间推移形成了多个核心作者团队，见图2。

图2 纳入文献的作者可视化图谱

2.4 高被引论文

截止2020年6月24日，纳入本研究的1053篇论文中有771篇在WoS数据库中有被引用记录，论文被引率为73.2%；论文的合计被引次数达到4541次，折算成篇均被引次数为4.31次，H-index指数达到21；共有13篇论文被引次数达到25次，其中Ren, Shuang等人于2013年发表的论文PharmacologicaleffectsofAstragalosideIV:aliteraturereview被引次数最高，达到105次。见表2。

表2 纳入文献中的高被引论文

2.5 高频关键词

使用CiteSpace 5.6.R5，以“Keyword”为节点进行统计，共有20个关键词出现频次达到30次及以上，其中“acupuncture”出现频次最高，达到92次，见表3。

表3 纳入文献中的高频关键词

以“Keyword”为节点,采用log-likelihood ratio(LLR)算法得到9个聚类群，见图3。选取每个聚类群前10位包含词对聚类群进行分析，结果见表4。

图3 纳入文献中关键词的聚类分析

表4 纳入文献中关键词的聚类包含词

以“Keyword”为节点,使用Timezone view功能围绕9个聚类对关键词进行时间演进分析，见图4。使用Burst detection功能寻找各时间段被集中引用的关键词，共获得70个最强引用爆发的凸现词，见图5。

图4 纳入文献中关键词聚类的时间演进

图5 纳入文献中引用爆发的凸现词

3 讨论

3.1 核心研究力量

机构发表的论文数量是了解研究地域分布，衡量机构科研水平的重要依据[3]。本研究中中国中医科学院和北京中医药大学是两个贡献度最为突出的机构，不仅发表了大量的论文，还与多个机构保持了相对稳定的合作关系，形成了两个重要的研究中心。作者间合作发表论文的关系可以反映研究者间的科研协作情况、了解该领域学术团队的组成状况[4]。通过可视化图谱可以看到，随着时间推移，围绕多个核心作者形成了科研团队，论文作者之间形成了密切的合作关系，共同发表论文，高水平研究中心和学术团队已经清晰形成。随着“健康中国”国家战略的实施，我国对于医药卫生领域的投入和扶持不断加强，中医药作为“中西医并重”的主体之一更是迎来了历史性的发展机遇，在这样的时代背景下，中医药高水平研究机构迅速崛起、高层次人才团队不断成长，而这些核心研究力量的形成将更好地推动学科向纵深发展[5]。

3.2 论文学术影响

被引频次是反映论文学术影响力的一个重要指标，“73.2%被引率、4.31次的篇均被引频次、21的H-index指数”这些引用指标较为理想。高被引论文可以反映学界关注的焦点，统计发现高被引论文主要集中在中药药理领域，涉及的提取素包括Astragaloside IV(黄芪甲苷)、polysaccharide from Flammulina velutipes(金针菇多糖)、cinnamaldehyde(肉桂荃)等；涉及的草药包括Parsley(欧芹)、Peganum harmala L.(罗汉果)、Chinese herb aconite (Fuzi，附子)、Artemisia species(蒿属植物)；涉及的中成药包括Xuebijing injection(血必净注射液)、Xiaoaiping injection(消癌平注射液)。高被引论文中仅有两篇为临床研究，均为针刺治疗，针对的疾病分别是diabetic peripheral neuropathy(糖尿病周围神经病变)和depression in cancer patients(癌症患者抑郁症)。由于本次采集的是WoS数据库中的引用数据，它反映了这些中医药论文具有较高的国际影响力，研究结果被大量SCI论文引用，也从特定的角度说明中医药研究现代化和国际化进程良好，特别是在《中药现代化发展纲要》指引下，中药现代化研究发展迅速，2015年中国药学家屠呦呦凭借“青蒿素”获得诺贝尔奖更是让中药研究聚焦了全世界的目光。

3.3 研究热点内容

关键词是学术论文中最能揭示研究主题的词汇，通过高频关键词可以分析研究总体特征和热点[5]。acupuncture(针刺)、electroacupuncture(电针)、moxibustion(艾灸)等高频关键词反映了重点关注的治疗方法；cancer(癌症)、depression(抑郁)、acquired immunodeficiency syndrome(艾滋病)、diabetes mellitus(糖尿病)、hypertension(高血压)、asthma(哮喘)、arthritis(关节炎)、alzheimer disease(阿尔茨海默病)、stroke(中风)等高频关键词反映了重点关注的疾病；inhibition(抑制)、antioxidant(抗氧化)、oxidative stress(氧化应激)、cytokine(细胞因子)、nitric oxide(一氧化氮)等高频关键词则反映了重点关注的实验指标。关键词聚类分析获得的9个聚类中第4和第6个聚类较为笼统，难以聚焦具体的研究主题，其他聚类反映的研究热点包括：①抗肿瘤药物诱导细胞凋亡研究；②中医药治疗中风等心血管疾病；③中医药治疗获得性免疫缺陷综合征；④中医药对糖尿病的治疗及实验研究；⑤电针等疗法治疗肾脏疾病的机制研究；⑥中药治疗风湿免疫系统疾病的机制研究；⑦中医药对糖尿病肾病疗效的对照研究。可以看出中医药研究围绕现代医学的评价体系，重点开展“疗效对照研究”和“生物学机制研究”，注重用临床比较、实验数据、统计结果验证其有效性并阐释其科学性，而这也是中医药走向世界，更好地造福全人类的必经之路；在疾病种类上，对于一些慢性病和现代医学难以根治的疾病，中医药被寄予了更多的期待，而根据现代疾病谱的变化走势来看，中医药在未来将会得到更多的关注[6]。

3.4 前沿趋势展望

研究前沿是指该领域研究的新发现或转折点，并在短期内得到广泛关注[7]， CiteSpace软件运用突变检查算法提取凸现词追踪学科研究前沿，有利于更好地把握学科发展趋势[8]。在2010-2014年的5年间，研究重点关注的治疗手段是acupuncture(针刺)，疾病是atherosclerosis(动脉粥样硬化)、rheumatoid arthritis(类风湿性关节炎)、stress(精神压力)、alzheimer disease(阿尔茨海默病)、myocardial ischemia(心肌缺血)等；在2015-2019的5年间，研究重点关注的治疗手段是complementary therapy(辅助疗法)、drug therapy(药物治疗)，疾病是diabetes mellitus type 2(2型糖尿病)、infection(感染)、obesity(肥胖症)、myocardial infarction(心肌梗塞)、heart failure(心力衰竭)等。特别值得注意的是，从图谱走势看，循证研究和网络药理学不断兴起并持续受到关注。循证医学是遵循证据的医学，要求基于现有的最好的临床研究进行医疗决策[9]。中医药学能延绵至今是因为有效，而时代的发展对传统医学提出了新的要求，其效果需要证据支撑，循证研究就是寻找证据的科学方法。应该进一步加强循证研究，推动中医药的高质量发展。网络药理学是基于系统生物学的理论，对生物系统的网络分析，选取特定信号节点进行多靶点药物分子设计的学科[10]，其研究模式由“单药物、单靶点”向“疾病-基因-靶点-药物”转变[11]。中药具有多靶点、多成分、多调节方式的特征，传统“单靶标、单成分”模式无法对中药复方的药效物质基础及组方规律进行科学解释，应该进一步利用网络药理学的理论，通过对信号通路的多途径调节，更好地开展中药学研究。

3.5 本研究的局限性

本研究仅纳入JournalofTraditionalChineseMedicine发表的研究论文，并未对其他期刊发表的中医药文献进行统计，存在选择性偏倚，不能展现中医药研究发展的全貌，但该期刊作为SCI收录的中医药领域重要的专业期刊，具有较大的影响力和示范性，本研究结果可以为同行开展相关研究提供参考和借鉴。