2018—2022年神经内科研究领域热点分析

刘丹丹,闫福岭

(1.丹阳市人民医院/南通大学附属丹阳医院 神经内科,江苏 镇江 212300;2.东南大学附属中大医院 神经内科,江苏 南京 210009)

神经病学是从内科学衍生出来的学科,目前为独立的二级学科,该学科随着科技和经济发展而不断壮大[1-5]。该领域中文核心期刊发表了大量医学文献,极大地推动了学科理论与实践研究的进展。使用文献计量学分析方法对现有文献进行分析有助于探索本领域的发展过程和研究前沿趋势[6-7]。CiteSpace软件以文献计量学及科学知识图谱等理论为基础,主要用于学术文献的可视化分析,目前已被国内外学者广泛应用于多个领域[8-9]。本研究使用CiteSpace软件对神经内科中文核心期刊发表于2018—2022年的医学文献进行多层次的可视化分析,以便展示该领域的研究状况及热点问题,为国内神经内科领域的发展提供有实际意义的参考。

1 资料与方法

1.1 数据来源

从《2022年中国科技核心期刊目录(自然科学卷)》[10]中筛选出10本与神经内科领域相关的期刊,包括:《卒中与神经疾病》《中风与神经疾病杂志》《中华神经医学杂志》《中华神经科杂志》《中华脑科疾病与康复杂志(电子版)》《中华脑血管病杂志(电子版)》《中国神经免疫学和神经病学杂志》《中国脑血管病杂志》《中国卒中杂志》《国际脑血管病杂志》。检索中国知网数据库及万方数据库,检索时间为2018—2022年。选定目标期刊。剔除会议纪要、征订启示、征文通知、科研新闻速递、稿约、声明、编者按、本期缩略语表等无关文献。完整文献包含标题、作者、机构、发表年份、关键词及摘要。

1.2 数据清洗

将选定文献导入NoteExpress,删除重复文献后导出为Refworks格式,使用CiteSpace软件的数据处理工具将Refworks格式转化成WoS格式。排除信息不完整的文献后,最终纳入8 847篇有效文献。

1.3 研究方法

本研究使用的分析工具为CiteSpace.6.2.R1[11],该软件由美国德雷赛尔大学陈超美采用Java开发[12]。使用CiteSpace软件对纳入的8 842篇目标文献进行作者、机构和关键词共现和聚类分析。时间跨度设置为2018—2022,时间切片设置为1。术语来源设置为标题、摘要、作者关键词、附加关键词。节点类型分别选择:作者、机构和关键词。选择标准设置为Top50。视化方式设置为静态视图[13]。通过绘制作者、机构合作网络图谱及关键词共现分析、聚类分析、时间线图分析来探索神经内科领域的研究热点和研究趋势。

2 结 果

2.1 发文量分析

期刊年发文量在2018—2022年间均超过1 700篇,近5年均稳定保持在高水平状态,其中2020年发文量稍偏高,见图1。

图1 2018—2022年神经内科中文核心期刊发文量趋势图

2.2 发文作者分析

期刊发文的核心作者图谱见图2。共210个节点,1条线。作者发文量越多,节点就越大[14]。图2显现节点较大的有吕佩源、刘新峰、方琪、徐运、张杰文等。连线数仅为1,提示作者之间合作次数少。对共现词频排名前12的作者排序,详见表1。

表1 神经内科中文核心期刊发文排名前12的高频作者

图2 2018—2022年神经内科中文核心期刊发文作者共现网络

2.3 发文机构分析

机构发文量共现图谱形成322个节点、612条连线。其中首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心发文量最多(207篇),吉林大学第一医院神经内科和神经科学中心第2(139篇),首都医科大学宣武医院神经内科第3(134篇)。图谱中连线数量多,说明各研究机构间合作较多。中介中心性是测量节点在网络中重要性的一个指标,中介中心性超过0.1的节点为关键节点[15]。本研究中,重要的发文机构依次是首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心(0.22)、首都医科大学宣武医院神经内科(0.12)、中国医学科学院北京协和医院神经科(0.1)。分别依据共现词频和中介中心性排序,前10的机构见表2。对发文机构进行聚类分析,见图3。

表2 发文量频次及中介中心性排名前10的机构

图3 2018—2022年神经内科中文核心期刊发文研究机构聚类图

2.4 关键词共现分析

2.4.1 关键词共现 关键词共现图谱形成590个节点、3 708条连线,见图4。频次最高的关键词为脑卒中(1 894次),其次为预后(762次)和危险因素(440次)。出现频次高的关键词在一定程度上可以反映其表征的主题是该学科领域的研究热点。中介中心性高的关键词是该学科领域的重要知识基础[16]。分别依据词频和中介中心性值排序前10的关键词见表3。属于高频关键词范畴,但未判定为高中介中心性的关键节点同样需要引起研究者关注,后期需加强深度和广度研究。

表3 神经内科领域词频及中介中心性排名前10的高频关键词

图4 2018—2022年神经内科中文核心期刊发文关键词共现图谱

CiteSpace软件可以提取出突现词(burst terms)以了解研究前沿、研究重点改变和研究热点动态,并帮助预测该领域后续的发展趋势,结果见图5。

Year:第1次出现的年份;Strength:突现强度;Begin:突现开始时间;End:突现结束时间

2.4.2 关键词聚类 利用CiteSpace对关键词进行聚类分析,每个色块代表一个聚类,聚类序号与聚类大小成反比,模块化Q值为0.473 6(>0.3),S值为0.697 9(>0.5)表示聚类有效。共形成9个有意义的聚类,分别是聚类#0(癫痫)、聚类#1(阿尔茨海默病)、聚类#2(颅内动脉瘤)、聚类#3(静脉溶栓)、聚类#4(氯吡格雷)、聚类#5(脑缺血)、聚类#6(帕金森病)、聚类#7(阻塞性)、聚类#8(重症肌无力),见图6。脑卒中(#3静脉溶栓、#4氯吡格雷、#5脑缺血、#2颅内动脉瘤)、癫痫、阿尔茨海默病、帕金森病,阻塞性睡眠呼吸暂停(#7阻塞性)、重症肌无力为近5年神经内科中文核心期刊研究的热点。

图6 2018—2022年神经内科中文核心期刊关键词聚类分析

利用CiteSpace中的“Timeline” 对神经内科研究的动态前沿进行分析,现主要分析2个聚类。聚类#1主要关注阿尔茨海默病、小胶质细胞、脑缺血再灌注损伤、信号通路、抑郁症、康复、动脉瘤性蛛网膜下腔出血、经颅磁刺激、药物治疗、脑淀粉样血管病、神经炎症等。聚类#4主要关注基因多态性、高血压、认知功能、预防、预测模型、轻型卒中、人工智能、机器学习、新型冠状病毒肺炎、DNA甲基化、高危非致残性脑缺血性脑血管事件、随机对照试验等。见图7。

图7 2018—2022年神经内科中文核心期刊关键词时间线图

3 讨 论

研究现状分析:近5年神经内科领域相关平均年发文量超过1 700篇,2020年发文量相对较多,可能与研究者对新型冠状病毒感染相关的神经系统病变关注度增加有关[17-19]。从作者分布来看,吕佩源(21篇)、刘新峰(16篇)、方琪(15篇)、徐运(13篇)、张杰文(12篇)、于炎冰(11篇)、何志义(10篇)、刘春风(9篇)、刘永红(9篇)、崔丽英(9篇)、樊东升(9篇)、吴军(9篇)等在该领域研究相对深入。

发文机构分析:不同机构间合作研究较多。其中首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心发文量最多且中介中心性最高,说明该机构在神经内科研究领域中处于核心地位,科研实力强大[20-22]。

研究热点发展趋势分析:结合关键词词频及共现分析,提示“脑卒中”最受关注。结合关键词聚类及时间线图分析,该研究领域形成6个研究热点:脑卒中、癫痫、阿尔茨海默病、帕金森病、阻塞性睡眠呼吸暂停及重症肌无力。动脉瘤性蛛网膜下腔出血、脑膜瘤、微小RNA等关键词在2020年开始突现,推测它们可能是神经内科领域未来的研究热点。根据关键词的时间线图结果分析,遗传因素在阿尔茨海默病发病中的作用及高危非致残性缺血性脑血管事件近期受到广泛关注。

本研究存在一定局限性。首先,本研究只检索了中国知网数据库和万方数据库。其次,检索期刊数量有限,且未纳入同期发表的英文文献,对部分国内学者的学科贡献值可能存在遗漏。再次,本研究仅采用关键词来研究热点问题演变。

综上所述,本研究运用CiteSpace软件对近5年神经内科中文核心期刊发文进行可视化分析,展示了神经内科领域科研演化的关键路径、发展趋势及前沿热点,有助于推动本领域的发展及提升国内神经内科的科研水平与医学影响力。