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基于文献的中药治疗便秘的社会网络分析

2017-03-25杜丽东田金徽吴国泰牛亭惠陈振鹤

中国中药杂志 2017年2期
关键词:社会网络分析便秘中药

杜丽东+田金徽+吴国泰+牛亭惠+陈振鹤+任远

[摘要]采用文獻计量学和数据挖掘的基本方法对我国中药治疗便秘研究的研究主题和主要中药进行社会网络分析。检索主要中文摘要和全文数据库,纳入所有关于中药治疗便秘的研究。采用BICOMS分析软件对主要信息进行抽取和整理,生成共现矩阵;采用gCLUTO进行聚类分析;数据计算采用SPSS 190软件分析。结果显示中药治疗便秘的研究数量不断增加,分别在2003年和2006年出现二次文献量的高峰,全国31个省市、自治区和直辖市均有研究发表,但发达地区发表的研究数量多于欠发达地区,作者之间和研究机构之间的合作较少,尤其是不同地域之间的合作。目前中药治疗便秘的研究领域分为5个研究主题,在具体中药方面,当归处于核心地位。研究显示中药治疗便秘的研究数存在地域不平衡性,研究者和研究机构的合作度不高,研究主题主要集中在临床疗效评价方面,对于处方的优化研究不够,今后的研究者应更多关注以当归为核心便秘处方的研究。

[关键词]中药; 便秘; 社会网络分析

Social network analysis of traditional Chinese medicine on

treatment of constipation

DU Lidong1,2, TIAN Jinhui3, WU Guotai1,2, NIU Tinghui1, CHEN Zhenhe1, REN Yuan1,2*

(1School of Pharmacy, Gansu University of Chinese Medicine, Lanzhou 730000, China;

2Gansu Province Key Laboratory of Pharmacology and Toxicology of Traditional Chinese Medicine, Lanzhou 730000, China;

3The EvidenceBased Medicine Center of Lanzhou University, Lanzhou 730000, China)

[Abstract]The methods of literature metrology and data mining were used to study the research topics and social network analysis of traditional Chinese medicine for constipation The major Chinese databases were searched to include the research studies of traditional Chinese medicine for constipation BICOMS analysis software was used to extract and collect the main information and produce cooccurrence Matrix; gCLUTO software was used for cluster analysis Data analysis was conducted by using SPSS 190 software The results showed that the number of studies on traditional Chinese medicine for constipation was constantly increased, with two literature volume peaks respectively in 2003 and 2006 Related studies have been published in 31 provinces, autonomous regions and municipalities have published, but the studies in developed areas were more than those in developing areas There was little cooperation between research institutions and the authors, especially the cooperation between different areas At present, the research field of Chinese medicine for constipation is divided into five research topics In terms of specific traditional Chinese medicine, angelica sinensis is in the core position The results showed regional imbalance in the number of studies on Chinese medicine treatment for constipation, as well as little cooperation between researchers and research institutions The research topics mainly focused on the evaluation of clinical efficacy, but the research on optimizing the prescriptions was still not enough, so the future researchers shall pay more attention to the studies of constipation prescriptions with Angelica sinensis as the core herb

[Key words]traditional Chinese medicine; constipation; social network analysis

便秘是一种疾病,也是多种疾病引起的一个症状,表现为大便秘结不通,排便时间延长,或虽有便意但排便困难,在不用通便药时,完全排空粪便的次数显著减少等[1]。流行病学资料显示,便秘患病率随年龄增长明显增加。便秘不仅影响生活质量,而且已成为许多消化系统疾病、心脑血管疾病的重要诱发因素[2]。中药以其独特优势用于便秘的治疗,为了全面了解中药治疗便秘的研究现状、作者和研究机构的合作情况、研究热点和主要中药的配伍情况,有必要对上述问题开展研究,为有效防治便秘提供参考。本研究首次采用信息可视化方法对中药治疗便秘的研究热点和主要中药网络进行分析,为中药治疗便秘的研究者提供借鉴和参考。

1材料与方法

11纳入标准与排除标准纳入已发表所有中药治疗便秘研究的期刊文献,发表时间不限,语言为中文,排除会议摘要、消息、资讯、杂志稿约和新闻报道。

12资料来源与文献筛选以“中药”、“中草药”、“中成药”、“草药提取物”、“便秘”等为检索词检索中国期刊全文数据库(1994—20167)、维普中文科技期刊全文数据库(1989—20167)、万方数字化期刊全文数据库(1997—20167),检索字段为题名、关键词和摘要;同样以上述检索词检索中国生物医学文献数据库(1978—20167),检索字段为常用字段,并实施主题词检索。

检索由2位研究者同时独立进行,阅读所获文献题目和摘要,去重和排除明显不符合纳入标准的研究,并交叉核对纳入试验的结果,对有分歧而难以确定其是否纳入的研究通过讨论或由第3位研究者决定。

13分析方法采用BICOMS(书目信息共现挖掘系统)[3]分析软件对关键词、作者、作者单位和中药方剂中中药名称等信息进行抽取和整理,并生成共现矩阵。采用gCLUTO进行聚类分析,根据实际聚类效果,最终选择将关键词聚为5类,并生成可视化曲面图和可视化矩阵。采用Ucinet 60 软件中的NetDraw 按照中心度排列各关键词、作者、作者单位和中药方剂中中药名称之间的关系,并绘制社会网络图。数据采用SPSS 190进行描述性分析。

2结果

21检索结果初步检索获取12 906篇文献,其中万方数字化期刊全文数据库3 267篇,中国期刊全文数据库3 315篇,中文科技期刊数据库3 106篇,中国生物医学文献数据库3 218篇,去重9 313篇。在阅读题目和摘要基础上,排除与本研究纳入标准不符的文献225篇,共纳入3 368篇文献。

22年代分布1992年之前中药治疗便秘的研究数量每年不足10篇,1993—2003年关于中药治疗便秘的研究数量增长迅速,且2003年出现第1次文献量的高峰(199篇),随之2004年的研究数量骤降,2006年迎来第2次文献量的高峰(222篇),而2007—2015年每年发表研究数量153~212篇,见图1。

23省份分布广东、江苏、河南、山东和浙江发表中药治疗便秘的研究数量均大于200篇,且位居前5位,东南沿海发表数量多于中部地区,而中部地区多于西部地区,见图2,由此可见,各地开展中药治疗便秘的研究存在一定的差距。

24期刊分布3 368篇中药治疗便秘的研究刊载在609种期刊上,载文量大于19篇的见表1,刊载19至1篇研究(依次递减)的期刊数分别为3,2,3,2,1,2,2,9,3,6,8,12,14,15,25,34,52,98种。从期刊的名称来看,中医药大学学报7种,冠名中药、中医和中医药的期刊54种,由此可见,大部分研究刊载在非中医药冠名的杂志上。

25作者分布及合作关系一共有5 323个作者在1978年至2016年5月从事中药治疗便秘的相关研究(认为文章有所属名的作者即从事中药治疗便秘的相关研究),共出现6 883次。发表论文数目最多者为吕宾、范一宏和冯雯,分别发表21篇论文,其次为徐国萍发表20篇论文,以上4位作者均来自浙江中医药大学附属第一医院;參与发表8至1篇(依次递减)的作者数量分别为6,6,12,22,81,164,

684,4 344人。

发文量介于6~21篇的作者合作社会关系图见图3,由图可知,共有11个研究团体,其中A~F研究团体的作者相对较多,A研究团体的作者来自中国中医科学院西苑医院和北京市肛肠医院,B研究团队的作者来自上海中医药大学和中国科学院上海有机化学研究所,C研究团队的作者来自河北省中医院、石家庄长安区妇幼保健院、石家庄第八医院和河北医科大学,D研究团体的作者来自浙江中医药大学第一附属医院,E研究团体的作者来自河北省中医院和河北医科大学,F研究团队的作者来自浙江中医药大学附属第一医院,由此可见,主要的研究团队来自北京、上海、河北和浙江省,并未出现跨省合作的研究团队。

26作者机构分布及合作关系一共有1 607个机构参与了3 368篇中药治疗便秘的论文撰写,共出现2 481次。发表论文数目最多的机构为上海中医药大学药理教研室、中国中医科学院西苑医院、南京中医药大学和广州中医药大学第二临床医学院眼科,分别发表了24,21,19,16篇论文,参与发表13至1篇(依次递减)的机构数量分别为2,2,3,12,2,12,5,16,11,45,44,205,1 243个。

发文量介于5~24篇的作者机构合作社会关系图见图4,由图可知,共有11个研究机构团体,其中A~E研究团体的机构相对较多,A研究机构团体机构数最多,主要由来自天津市、北京市、甘肃省和辽宁省的大学和医院构成,分别通过天津中医药大学和北京中医药大学与甘肃和辽宁的研究机构建立合作关系;B研究机构团队的机构来自四川省、江西省、福建省和天津市的医院和研究所;C研究机构团

队的机构均来自广州市的医院;D研究机构团队的机构来自四川省和北京市的医院、研究所和循证医学中心,E研究机构团队的机构均来自河北省的大学和医院,由此可见,与作者的合作网络相比,机构合作出现了跨省合作,这样有利于不同地区研究机构互相交流和合作,同时也有利于研究结果的传播。

27关键词分析3 368篇中药治疗便秘的研究共有8 552个关键词,前20位的关键词中主要为便秘的类型,见表2,出现频率介于1~42的关键词数量为1~5 850个,关键词出现频率越低,关键词数量越多。

对出现频次大于23的65个关键词构建65×65的矩阵,并进行聚类分析,生成可视化矩阵和可视化曲面图,见图5,6,目前中药治疗便秘研究领域

主要涉及5个主题,即中药治疗慢性传输性便秘的基础与临床研究、中西医结合治疗慢性功能性便秘和老年功能便秘的临床症状及疗效研究、中药制剂治疗习惯性便秘和老年性便秘的临床疗效观察、具有泻下作用中药治疗腹胀便秘、顽固性便秘和肠燥便秘临床应用情况的研究。

对65个关键词进行社会网络分析,结果见图7,中药、中药腹剂、便秘、慢性便秘、习惯性便秘、老年性便秘、顽固性便秘和功能性便秘均处于网络的中心位置,其中心性最大,与其他关键词共同出现在同一篇文献中的次数最多,是网络中最重要的节点,处于核心地位,即其他研究领域都是围绕着这个核心展开的。处于高频词共词网络图边缘的节点,虽然这些节点之间的联系比较稀疏,但它们更多的是通过中间节点作桥梁与核心节点进行联系,表明了它们是当前中药治疗便秘研究的热点。

28主要中药社会网络分析对中药治疗便秘的研究中报告的中药进行社会网络分析,共有1 044味中药,其中前20味分别为当归(出现1 446次)、大黄(945)、枳实(943)、肉苁蓉(880)、黄芪(846)、厚朴(827)、白术(806)、火麻仁(799)、枳壳(670)、桃仁(652)、甘草(619、白芍(589)、杏仁(579)、玄参(557)、生地(550)、麦冬(529)、陈皮(524)、党参(503)、柴胡(402)和木香(394),出现次数介于100~390的有31味中药,介于50~99的有48味中药,介于10~49的有155味中药,介于5~9的有150味中药,而介于1~4的高达640味中药,由此可见,出现频次越少,中药数量越多。

对出现频次大于49的95味中药进行社会网络分析,结果见图8,当归均处于网络的中心位置,与其他中药共同出现在同一篇文献中的次数最多。而大黄、枳实、肉苁蓉、黄芪、厚朴、白术和火麻仁处于当归周围,其次为枳壳、桃仁、甘草、白芍、杏仁、玄参、生地、麦冬、陈皮、党参、柴胡、木香、升麻和槟榔等,离当归中心位置越远,表明这些中药与当归之间的关系越稀疏,这为以当归为君药方剂治疗便秘处方的组合提供支持。

3讨论

本研究基于文献计量学方法结合信息可视化手段,利用词频分析、共词聚类分析,采用3种可视化软件分别对中药治疗便秘的研究进行了可视化对比分析,简洁、直观地展示中药治疗便秘的年代分布、省份分布、期刊分布、作者分布及合作关系、作者机构分布及合作关系、关键词社会网络分析、研究主题分析和主要中药社会网络分析。

中药治疗便秘的相关论文在1978—1992年每年发表研究数量不足10篇,但1993年之后研究的数量不断增加,分别在2003年和2006年出现2次文献量的高峰,全国31个省市、自治区和直辖市均有研究发表,但存在地域不平衡性,发达地区发表的研究数量多于欠发达地区,同时参与中药治疗便秘的作者众多,但是长期从事中药治疗便秘的研究作者相对较少,且研究团队的传承性不强,而从事中药治疗便秘的主要机构是大学附属医院和省市地方医院,作者大多来自这些单位。但作者之间和研究机构之间的合作较少,尤其是不同地域之间的合作。

本研究全面检索中文数据库,纳入国内发表的中药治疗便秘的所有研究性文章(含综述),分析国内中药治疗便秘的研究现状和主要中药,是国内首个分析中药治疗便秘研究现状的研究。本研究书目

信息共现挖掘系统分析软件生成作者共现矩阵、关键词共词矩阵、研究机构矩阵和主要中药矩阵,用Ucinet软件制作的高频主题词、作者和主要中药共现图谱,从网络线格的疏密和高频主题词、作者、研究机构和主要中药处于网络中的位置(离核心的距离),可以清楚展示作者和研究机构之间的合作关系和研究团队,以及关键词构成的研究主题。本研究采取聚类分析反映关键词之间和主要中药之间的亲疏关系,分析关键词和主要中药所代表主题的结构[3],揭示我国中药治疗便秘的主要方向和主要中药之间的组合。聚类分析是一个将数据集划分为若干组或类的过程,并使得同一个组内的数据对象具有较高的相似度;而不同组内的数据对象不相似[35]。共词聚类分析主要原理是对一组词两两统计在同一篇文献中出现的次数,以此为基础对这些词进行聚类分析。共词聚类分析

的特点是被分析和聚类的指标是词(叙词或自由词),词与词之间的关系代表着概念间的关系,因而聚类处理之后所形成的类应当能够比较简单明了地揭示学科或主题的结构与变化。因此本研究具有很高的先进性和科学性。

但是本研究依旧存在一些局限性。首先,本研究仅纳入发表在国内杂志的中药治疗便秘的所有研究性文章,没有纳入发表在英文杂志上的国内研究者发表的文章、以及资料文献汇编,这样导致数据的收集可能存在选择性偏倚。其次,国内研究作者的名字可能存在误写误拼甚至于重名,虽然经过仔細校对,也可能出现一些错误,因此可能对某些作者的分析存在失误。

由于研究机构和作者之间的合作关系并不紧密,在一定程度上削弱了中药治疗便秘的研究能力。因此,在未来的研究中,各个研究机构应该大力开展合作,共同解决中药治疗便秘的疑难问题,长时间坚持从事中药治疗便秘研究的作者较少,所以建议研

究人员应该坚持对中药治疗便秘的研究。与此同时,要重视不同便秘类型中药方剂组成,为个体化治疗奠定基础。

综上所述,中药治疗便秘的研究数量不断增加,且存在地域不平衡性,研究者和研究机构的合作度不高,研究主题主要集中在临床疗效评价,对于处方的优化研究不够,今后的研究者应更多关注以当归为核心便秘处方的研究。

[参考文献]

[1]唐洪波,陈宝国,付倩雨,等右归丸治疗脾肾阳虚型老年功能性便秘的临床观察[J]中国实验方剂学杂志,2015,21(23):168

[2]潘洁玲,李艳慧,尹丽丽,等中药穴位敷贴治疗筻便秘研究进展[J]新中医,2006,38(4):24

[3]崔雷,刘伟,闫雷,等文献数据库中书目信息共现挖掘系统的开发[J]情报分析与研究,2008(8):70

[4]姚强,张研,张士靖双向聚类在文献计量学中的应用初探——以医院绩效评价为例[J]情报杂志,2012,31(3):54

[5]姜萍,李寿松聚类分析法在传承名老中医用药规律中的应用体会[J]世界中医药,2013,8 (9):1105

[责任编辑曹阳阳]

[收稿日期]20160808

[基金项目]甘肃省中药药理与毒理学重点实验室开放基金项目(ZDSYSKJ2015009,ZDSYSZZ2015002);陇原青年创新人才扶持计划项目(甘组电明字[2015]34号);甘肃省中药现代制药工程研究院基金项目(YWW2015050)

[通信作者]*任远,教授,博士生导师,主要从事中药药理与毒理研究,Tel:(0931)8762653,Email:Leyuan816@163com

[作者简介]杜丽东,博士研究生,讲师,主要从事中药药理与毒理研究,Email:lidong_du@126com

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