睡眠障碍与高血压相关研究热点与趋势分析

宋海齐，王莉斐，吴淼淼，姚易，向友茂，杨荣，袁波*，廖晓阳*

高血压是最常见的慢性病，2017年全球超过1 040万人的死亡与高血压有关［1］。高血压的影响因素众多，近年来睡眠医学高速发展，探究睡眠障碍与高血压相关性的研究急剧增多，多项研究聚焦于探究不同类型的睡眠障碍与高血压患者预后、血压控制水平、生活质量及高血压患病率的关系［2-3］。然而，睡眠障碍与高血压相关研究仍存在许多不足，如多数研究采用的主观睡眠时间不能代表其客观睡眠时间；此外，目前对睡眠障碍与高血压相互作用机制的研究主要局限在其共同的影响因素，如自主神经功能［4-5］、昼夜节律［6］、肥胖［7］、氧化应激［8］、代谢综合征［9-10］等，而其相互作用的潜在机制尚未完全阐明。为探索并总结睡眠障碍与高血压相关研究热点和演进趋势，本文运用CiteSpace软件对该领域的文献进行可视化计量分析，为睡眠障碍与高血压相关研究的深化和拓展提供帮助。

1 资料与方法

1.1 文献来源 文献检索来源Web of Science核心数据库，主题词为“高血压”和“睡眠障碍”“失眠”“睡眠剥夺”“睡眠破碎”“短时睡眠”，检索时间为建库至2021-06-30。

检索式如下：

#1：TS=hypertension OR high blood pressure OR high BP OR blood pressure，high OR BP，high OR raised blood pressure OR raised BP

#2：TS=sleep disorder OR sleep disorders OR sleep disturbance OR insomnia OR sleep fragmentation OR short sleep duration OR dyssomnia OR sleep disorder，extrinsic OR extrinsic sleep disorder OR adjustment sleep disorder OR sleep disorder，adjustment OR sleep deprivation

1.2 纳入、排除标准 纳入标准：（1）文献的语言为英语；（2）文献类型为Article或Review。排除标准：文献仅讨论肺动脉高压（pulmonary hypertension）和颅内高压（intracranial hypertension）而未讨论高血压。

1.3 研究工具与方法 选用CiteSpace 5.7.R5W软件对纳入文献进行知识图谱绘制［11］，包括研究热点与趋势分析（关键词共现与聚类分析、关键词突现分析、文献共被引分析）、作者合作网络分析、国家/地区与机构合作网络分析，以实现信息可视化。该软件是当前最流行的知识图谱绘制工具之一。截至2021-06-30，CHEN［12］于2006年发表的阐释CiteSpace原理的文章在Web of Science上已被引用了1 536次。而在国内，陈悦等［13］于2015年发表的阐释其方法论功能的中文文章已被引用了2 302次。

1.4 数据分析及判断标准 在网络图谱中，每个节点的大小反映了该节点出现的频率；节点上不同颜色圆环的大小反映该节点在相应颜色所代表年份出现的频率大小，越接近红色表示年份越新；节点间连线的粗细反映了其联系的紧密程度；节点的中心性可代表其重要性，中心性大于0.1的节点会被标注为紫色。关于CiteSpace知识图谱方法论功能的文献显示［13-14］，当运用CiteSpace绘制的网络图谱的模块值（Q值）＞0.3时，提示该图谱具有显著的结构；当其平均轮廓值（S值）＞0.7时，提示该图谱的聚类结果具有高信度。关键词共现按频率（次）计算，以log-likelihood ratio算法进行关键词聚类分析，聚类结果可反映该领域的研究热点。在关键词突现图谱中，标注为红色的线段部分表示该关键词在相应年份出现频率的变化幅度较大，受关注的程度变化较大，可反映该领域的研究趋势。

2 结果

截至2021-06-30，按每年发文量分析结果显示，自2011年起文献数量增长速度显著提高；按关键词突现结果分析也显示，2011年呈现明显变化。为了解近年来的研究热点和趋势，本文详细分析了2011年至今共计10年的全部文献。

2.1 文献发文量 本文共纳入睡眠障碍和高血压相关文献4 589篇，1999—2021年平均每年199篇，发文量最多的年份是2018年，发文量达381篇。从年度发文量趋势看，该领域研究发文量呈上升趋势，自2011年起发文量增长速度有所提高（图1）。

图1 1999—2021年度发文量分布折线图Figure 1 Line chart of annual number of published articles concerning sleep disturbance and hypertension from 1999—2021

2.2 研究热点与趋势

2.2.1 关键词共现与聚类分析 从Web of Science中将纳入文献全记录及参考文献导出，运用CiteSpace筛选功能将数据去重。根据分析时段将Time Slicing限制为2011—2021年；Node Types设置为Key words；Selection Criteria设置为Top N=Top 50，其他选项保持默认。合并同义词后，产生关键词共现图谱。

从共现图谱结果可见，出现频率最高的10个关键词依次为：高血压（1 133次）、血压（782次）、患病率（579次）、阻塞性睡眠呼吸暂停（obstructive sleep apnea，OSA）（595次）、危险因素（546次）、睡眠（420次）、心血管疾病（411次）、气道正压（393次）、肥胖（384次）、失眠（364次）。

在关键词共现图谱基础上对关键词进行聚类分析，共形成聚类11个，该图谱的Q值为0.732 8，S值为0.913 7，提示该聚类具有显著的结构和高信度。其中S值＞0.8的聚类共计11个（图2），其聚类标签分别为：睡眠时间、睡眠质量、睡眠呼吸紊乱、OSA、睡眠呼吸暂停、失眠、压力、睡眠、流行病学、心力衰竭、症状。对关键词聚类图谱结果进行进一步分析，近10年睡眠障碍与高血压相关主要研究方向分别是：（1）睡眠呼吸紊乱，尤其是OSA与高血压的关系，其中关键词频次由高到低排列为：血压、OSA、心血管疾病、气道正压、睡眠呼吸紊乱、日间睡眠、肥胖、抑郁、体质指数；研究主题主要涉及OSA对血压的影响及持续气道正压通气（continuous positive airway pressure，CPAP） 在 OSA相关高血压治疗上的应用。（2）睡眠时间与血压的关系，其中关键词频次由高到低排列为：高血压、危险因素、失眠、死亡率、睡眠时间、动态血压、短时睡眠、睡眠剥夺；研究主题主要涉及不同睡眠时间对血压、高血压患病率、心血管结局、全因死亡率的影响。（3）睡眠质量与血压的关系，其中关键词频次由高到低排列为：睡眠质量、心率变异性、间歇性缺氧、心血管风险、炎症、结局；研究主题主要涉及睡眠质量对高血压及心血管结局的影响。

图2 近10年睡眠障碍与高血压研究领域关键词聚类图谱Figure 2 Key words clustering diagram of research on sleep disturbance and hypertension between 2011 and 2021

2.2.2 关键词突现分析 关键词突现有助于分析睡眠障碍和高血压相关的前沿内容和研究趋势［15］。关键词突现结果（图3）显示，突现关键词时间线分为3个阶段，分别为2011年前、2011—2018年及2018年至今。与研究人群相关关键词从女人、成年人发展到儿童、一般人群。与心血管相关关键词从心脏健康发展到心率变异性、顽固性高血压。与睡眠相关关键词从短时睡眠发展到睡眠时间、失眠、睡眠质量。突现持续至今的关键词中关于睡眠的有睡眠时间、失眠、睡眠质量，关于人群的为儿童，关于其他影响因素的为代谢综合征，关于方法学的为Meta分析。

图3 近10年睡眠障碍与高血压研究领域突现强度最大的关键词Figure 3 Key words with the strongest citation bursts in research on sleep disturbance and hypertension between 2011 and 2021

2.2.3 文献共被引分析 采用CiteSpace对纳入文献进行文献共被引分析，表1展示了共被引频次最高的10篇文献［3，16-24］。共被引频次最高的2篇均为对睡眠呼吸障碍患病率的估计［19，23］。聚焦于OSA的高被引频次文献有3篇，分别对OSA的患病率［22］、CPAP治疗OSA患者高血压发病风险改善和降低其他心血管事件风险发生率进行了估算［17-18］，可见近10年来睡眠呼吸障碍，尤其是OSA对高血压的影响研究探讨较多。高被引文献中评估短时睡眠与高血压及其他心血管疾病关系的文献有3篇［3，20-21］，分别为睡眠时间对心血管风险影响的Meta分析和使用多导睡眠图判定的短时睡眠与高血压患病率相关性的队列研究。

表1 睡眠障碍与高血压研究领域被引频次最高的10篇文献Table 1 Top 10 most-cited articles in sleep disturbance and hypertension

2.3 作者合作网络分析 采用CiteSpace对2011年后纳入文献进行作者合作网络分析。作者合作网络图谱共1 472个节点，每个节点代表1名作者，其中1 226名作者仅发表了1或2篇文章，超过所有作者数量的80%。发文最多的作者是哈佛大学的REDLINE教授，共发表了45篇文章，围绕她形成了最大的作者集团。图4显示了前3个最大的作者集团，发文量超过10篇的高产作者均属于这3个作者集团，每一个有标签的节点表示1名发文量超过10篇的高产作者。

图4 作者合作网络图谱Figure 4 Co-occurrence knowledge map of authors

2.4 国家/地区与机构合作网络分析 采用CiteSpace对2011年后纳入文献进行国家/地区及机构合作网络分析，纳入的文献分别来源于95个国家/地区和608个机构。美国是发文量最多的国家，发文量达1 164篇，超过纳入文献总数的1/3，排名第一；来自中国的文献数量为311篇，排名第二。发文量最多的机构是匹兹堡大学，发文量达74篇；除多伦多大学外，发文量排名前十的机构均来自美国（表2）。国家/地区及机构合作网络图谱显示，美国与50个国家/地区有合作发文关系，其中与加拿大的合作关系最为密切；中国与19个国家/地区有合作发文关系，其中与俄罗斯和巴基斯坦的合作关系明显强于其他国家（图5）。相较于国家层面的合作，机构间的合作关系更为密切（图6）。

图5 国家/地区合作网络图谱Figure 5 Co-occurrence knowledge map of counties/regions

图6 机构合作网络图谱Figure 6 Co-occurrence knowledge map of research institutions

表2 发文量排名前十的国家/地区和机构Table 2 Top ten countries/regions and authors with the most articles published

3 讨论

本文采用文献计量学的研究方法，应用CiteSpace 5.7R5W软件对纳入的睡眠障碍和高血压相关文献4 589篇进行可视化分析，着重分析2011年后发表的文献，探讨其文献计量学特征。

从发文数量上看，睡眠障碍与高血压相关文献发文数量总体呈持续上升趋势，这表明该领域研究受到持续关注。2011年后文献数量增长速度有所提高，这表明该领域相关研究受到持续关注，正逐渐成为研究热点。发文量的增多也与世界各国对高血压研究的重视程度提高及资金投入增多［25］、睡眠医学的快速发展密切相关。此外，发文量增长与数据库每年收录文献数量稳定增长相关。预计在未来数年内，该领域发文数量仍会保持增长趋势。

关键词聚类和关键词突现结果是反映某一时期文献研究热点和趋势的重要指标。根据关键词聚类和突现图谱，归纳近10年高血压与睡眠障碍相关领域内的主要研究热点如下。

3.1 OSA与高血压的关系及CPAP在OSA相关高血压治疗上的应用 关键词突现及文献共被引分析结果均显示，睡眠呼吸障碍尤其是OSA与高血压的关系是关注度最高的热点之一。OSA是高血压常见的危险因素［26］，与高血压患病率密切相关。HOU等［27］2018年发表的纳入了26项随机对照试验、包含51 623例参与者的Meta分析显示，OSA患者顽固性高血压患病风险显著提高，且轻、中、重度的OSA均会导致高血压患病风险增加。CHAN等［28］2020年发表的平均随访时间大于10年的队列研究显示，儿童期OSA患者成年后患高血压的风险更高。OSA与青年高血压关系的研究也明显增多，部分研究认为，青年高血压与OSA的关系较弱，且肥胖和高血压的共同危险因素严重混淆了OSA与高血压的关系［29-30］。CPAP作为OSA的核心治疗措施，能显著改善呼吸暂停低通气指数及OSA的症状［31］，同时也能降低患者的血压水平［32］。GREEN等［33］2021年发表的一篇纳入38项研究的Meta分析显示，CPAP能降低OSA患者的收缩压（4.8～5.7 mm Hg，1 mm Hg=0.133 kPa）和舒张压（3.0～5.1 mm Hg）。XIA等［34］开展的随机对照研究显示，CPAP治疗的降压效果与其治疗依从性显著相关，CPAP治疗降压效果较差可能与其治疗依从性较低有关。

3.2 睡眠时间对高血压的影响 大量的关于睡眠时间的文献具有较高的共被引量，反映了近年来睡眠时间对高血压的影响具有较高的讨论度。其中，短时睡眠也作为独立的突现词出现在关键词突现中，同时也是讨论最多的热点。自我报告的短时睡眠是高血压的危险因素［35］，其可能通过扰乱自主神经、激素、昼夜节律平衡引发肥胖和代谢功能障碍进而影响血压。MAKAREM等［36］2019年总结短时睡眠对高血压患病率影响的研究中出现了相互矛盾的结果，并认为矛盾的结果是由于研究样本量小，受试人群的年龄、性别比例不同等原因所致。但多数研究仍表明，短时睡眠与高血压风险增加有关［37］。此后，仍有研究结果出现矛盾：WANG等［38］2020年发表一项纳入11项研究、包含85 838例参与者的Meta分析显示，睡眠时间不足与高血压患病率增加呈正相关。YANG等［39］对新疆石油工人基于主观报告的睡眠状况与高血压关系的研究显示，睡眠时间不足与高血压患病率也呈正相关。而DOMIN等［40］于2020年发表的一项队列研究中未发现短时睡眠与血压升高之间存在关系，这可能与样本量较小，且没有控制肥胖、OSA等混杂因素有关。RAMOS等［2］对美国拉丁裔队列的研究显示，在排除了OSA患者后，未发现短时睡眠与高血压患病率的关系，而睡眠连续性下降、日间小睡增多与高血压患病率升高有关。LI等［41］基于主观报告睡眠时间的一项针对19 407例不同年龄组的成年人横断面研究显示，在东北地区18～44岁人群中，睡眠时间短的参与者更有可能患高血压，而在中年人群（45～59岁）、老年人群（60～79岁）中，睡眠时间与高血压患病率没有显著关联。这项研究提示短时睡眠与高血压的关系可能与受试人群的年龄密切相关，且受试人群的年龄组成可能是造成矛盾结果的重要原因。

本研究尚存在一定的局限性，仅检索了收录于Web of Science核心数据库的文献，大量未被Web of Science核心数据库收录的文献未被纳入分析，可能会对结果造成一定的偏倚。同时，本研究仅纳入了英文文献而未纳入使用其他语言发表的文献，尤其是睡眠障碍与高血压相关领域有大量文献使用中文发表，因此中国作者对该领域的贡献可能被低估。对于文献共被引分析，由于新发表的文献被引用的机会较小，故其无法完整体现研究热点。此外，难以判定复杂合作关系中不同作者的贡献大小，因此部分国家和机构的贡献可能被低估。

睡眠障碍和高血压关系的关注度总体呈增长趋势。2011年与2018年该领域研究热点出现了较大变化。OSA和睡眠时间对高血压的影响是关注度最高的热点。

作者贡献：宋海齐、王莉斐、廖晓阳进行文章的构思与设计；王莉斐、姚易、向友茂进行研究的实施与可行性分析；宋海齐、吴淼淼、向友茂进行资料收集和整理；宋海齐撰写论文；宋海齐、王莉斐、姚易、杨荣进行论文的修订；袁波、廖晓阳负责文章的质量控制及审校，对文章整体负责、监督管理。

本文无利益冲突。