基于文献计量学的国际移动医疗研究现状及热点分析

莫雪盈，刘 静，金新政，侯胜超

(1.华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院，湖北 武汉 430030；2.华中科技大学同济医学院附属同济医院图书馆，湖北 武汉 430030)

随着移动通讯技术的飞速发展，移动医疗成为解决医疗问题、缓解医患矛盾的重要途径，无论是在临床工作中，还是在病患跟踪监测管理、远程医疗协同监护管理中都已有所应用[1]。综合世界卫生组织(WHO)和国际医疗卫生会员组织(HIMSS)对移动医疗的定义，移动医疗是指通过移动设备(移动电话、患者监护设备、PDA等)和移动通信技术提供医疗服务和信息，支持医疗和公共卫生工作。对于临床治疗而言，移动医疗可用于提高治疗依从性，便于医生随时监测患者，提供远程医疗服务；在医疗卫生管理方面，移动医疗可应用于处理突发公共卫生事件，提高了健康调查和疾病监控的管理水平[2]。同时移动医疗也成为了资源有限环境中，如部分发展中国家和偏远地区提高医疗卫生服务水平的希望[3-5]。可以预见，移动互联网、可穿戴设备、医疗大数据、基因科学和人工智能等技术结合在一起，将开启一个崭新的移动医疗时代。

本研究以Web of Science 核心合集数据库(以下简称WOS)2007-2017年移动医疗的相关文献作为分析对象，通过同被引聚类分析，反映出当前移动医疗领域的研究现状、研究前沿和重要的研究方向，以期为相关研究提供参考。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本研究以WOS为数据来源。检索策略为TS=(mhealth or m-health or “mobile health” or “mobile medical” or “mobile telemedical” or “mobile care” or “mobile healthcare” or “mobile health care” or “mobile medical health”)AND(PY=2007-2017)，文献类型为ARTICLE、PROCEEDINGS PAPER、REVIEW。共检出文献记录3617条(检索时间2017年5月6日)。

1.2 研究方法

首先使用书目共现分析系统BICOMB 2.0对检索结果的参考文献进行统计处理，根据h指数选择被引频次>41次的41篇引文作为高被引论文，并生成高被引-来源文献矩阵。然后该矩阵导入软件gCLUTO，生成可视化矩阵和聚类树图，进行双聚类分析。

2 结果与分析

2.1 高频引文统计

在所有引文中，选取被引频次>41次的引文为高被引论文，共41篇，见表1。

2.2 聚类分析

对聚类的相关数据和可视化山丘图进行综合比较，发现聚为5类的结果较为理想。根据每类中各个文献的区分度和描述度的分值选取对应的类标签文献。生成的可视化矩阵和聚类树图如图1所示。图中横轴代表WOS中被检出的高被引文献，纵轴代表来源文献。

表1 移动医疗高被引论文

图1移动医疗相关文献的可视化矩阵

2.2.1 移动医疗干预有效性研究

第一类(Cluster 0)共包括8篇文献，分别是序号为33、5、4、2、37、24、32、10的论文。这类研究重点在移动医疗服务干预疾病和疾病危险因素的对照试验，主要的服务手段是手机短信，为移动医疗对疾病控制和治疗的有效性提供证据。目前研究主要涉及到的疾病多为慢性疾病及其危险因素，包括糖尿病、肥胖、吸烟等。如在文献32中，研究者通过戒烟者是否接受手机短信服务的对照试验证明手机短信戒烟服务的有效性。

此类研究为后续移动医疗行为干预的有效性研究提供了基础，具有代表性的包括编号为0000002408、0000002747、0000002128、0000002498、0000002166、0000000368的文献。编号为0000002408[6]的文献检索了基于移动医疗技术的干预措施的相关对照试验，评估移动医疗干预措施对健康行为变化和疾病管理的有效性。编号0000002747[7]的文献则侧重于移动医疗行为干预措施的理论性研究和回顾性研究。这类研究通过系统性分析手机短信等移动医疗服务手段对健康行为干预的对照试验，进一步证实了移动医疗行为干预措施的有效性。

2.2.2 移动医疗的接受度

第二类(Cluster 1)包括文献21、11、28、34、41、6，共6篇。在这类文献中研究了用户对移动医疗及其包括的信息技术的接受度。移动医疗的用户包括患者、医疗卫生工作者甚至是健康人[8]。研究指出技术驱动型的移动医疗卫生服务不能取得成功的重要原因是没有满足用户的需求，移动医疗服务水平落后于人们的期望[9]。本类研究重点研究人们对移动医疗的接受程度，直接或间接影响接受度的因素，阐明用户的需求。研究表明移动医疗服务在有效性和易用性等方面仍需改善，提高服务质量与用户信任度[10]。

近年来的后续研究侧重利用多种方法和模型对用户的接受度和满意度及其相关的评估指标进行测度，进而探讨其影响因素。代表性的文献包括0000000720、0000003272、0000000678、0000002144、0000002397、0000002251。文献0000000720[11]提出结构方程模型是对用户满意度进行研究的有效方法之一；文献0000002397[12]的替代模型与文献0000002251[13]运用的期望确认模型。

2.2.3 移动医疗在发展中国家的探索

第三类(Cluster 2)包括文献7、3、39、38、31、12、25、15、30，共9篇。这类文献重点关注移动医疗在发展中国家的应用，研究移动医疗的发展是否能够在一定程度上帮助中低收入国家的卫生工作者提高该国的医疗水平和公共卫生管理水平，为维护发展中国家公众的健康促进提供了新的思路[14]。文献7通过随机对照实验发现，在肯尼亚使用移动电话技术改善了逆转录病毒治疗的依从性。同时，这些研究也认识到在发展中国家移动医疗的实施存在诸多挑战，尤其是落后的信息通讯相关的基础设施建设严重阻碍了移动医疗的发展[15]。

近年来，移动医疗在发展中国家的探索性研究越来越受到研究者们的重视，相关的研究地区也从较早的肯尼亚扩大到其他发展中国家。引用这类高被引论文的文献包括0000001136、0000002114、0000000435、0000000380、0000002702、0000001819等。这些文献的研究地区包括中国、秘鲁、孟加拉国、乌干达等，涉及的研究类型多为实验性研究。这些研究取得了一定的成果，为解决移动医疗在低收入国家和地区的发展提供了更多的证据。

2.2.4 移动医疗作用的评价研究

第四类(Cluster 3)包括9篇文献，它们是文献22、16、1、27、35、19、9、8、13。这类文献主要是移动医疗领域的综述性研究，通过系统评价与Meta分析等分析手段，评价移动医疗的作用。文献22通过文献回顾，分析了移动技术对医疗保健领域造成影响的主要研究热点，包括健康促进、自我管理、沟通交流、远程监控、数据收集、提高依从性和教育与培训，发现研究的侧重点逐渐从评估技术本身转变为对健康结果的影响。文献16总结了手机可以用于健康干预的功能，包括短信、照相、本地应用、自动感应以及网络服务。提出了研究者利用上述的功能设计出不同的健康干预措施，概括为5个关键的干预策略：个人健康信息的跟踪、医疗团队的支持、引入社交网络、增加健康信息的可及性和提高健康管理的趣味性。部分文献还指出了现有研究的不足，移动医疗的作用需要更高质量的试验来予以支持[16]。

在此基础上，研究者提出了更丰富的课题。文献0000001470[17]提出移动医疗的安全性问题——患者信息的安全性与保密性。该文献指出研究者应该认清移动医疗应用与其他应用程序的差异性，由于移动医疗应用需要访问大量的个人健康相关信息，涉及到个人隐私，所以要格外注意信息安全与隐私保护。用户分享个人信息的意愿和信息安全问题也会极大地影响移动医疗应用功能的实现，阻碍移动医疗的发展。

2.2.5 智能手机应用程序与移动医疗

第五类(Cluster 4)包括文献20、29、40、18、17、26、23、14、36。本类研究的研究对象是智能手机应用程序。有研究介绍了目前市场上的健康和医疗智能手机应用程序，总结功能特点，肯定其在医疗领域中发挥的重要作用[18]。另一方面，智能手机应用程序改善治疗效果，降低治疗成本，需要探索其在移动医疗中扮演的角色，研究其参与移动医疗的模式。同样地，智能手机应用程序也存在易用性、安全性等问题。

在这个研究方向上，引用这类高被引论文的文献包括0000002096、0000000545、0000000973、0000001612、0000003418、0000002239。之前的研究大多关注应用程序在糖尿病领域的应用，然而近年来已经扩大到了各个健康领域，研究内容也更为丰富。如文献0000000545[19]研究应用移动医疗改善老龄化的健康问题；文献0000000973[20]关注能否通过移动医疗应用解决航空公司飞行员的疲劳问题。

2.3 可视化山丘

可视化山丘将聚类所得的5个类群显示为5个山丘，并标记上相应的类号，如图2所示。每个山丘的形状为高斯曲线，用来作为每个类内数据分布的粗略估计。山丘的高度与类内相似性成比例，体积与类群包含的对象数量成比例。山丘顶峰的颜色与类内标准差成比例，红色代表低标准差，蓝色代表高标准差[21]。Cluster0类的山丘高度最高，代表0其类内相似度最高。由于Cluster 0类的文献多关注手机短信服务干预疾病的对照试验性研究，其研究关注点小，所以类内相似度最高。Cluster 1类的山顶颜色为红色说明类内相似度标准差低，其分布最为集中。Cluster 4类山丘的高度低，顶峰颜色为蓝色，代表此类高被引论文的一致性低，说明分布较为广泛。这是因为Cluster 4类主要为移动医疗领域的综述性研究，其为后续的研究课题提供了广泛的基础性依据。

图2 移动医疗相关文献的可视化山丘

3 讨论

引文双聚类分析能够为移动医疗研究者提供有价值的信息。通过高被引论文的同被引聚类分析可知，关于移动医疗的研究大致可分为移动医疗的影响、对移动医疗的接受度、移动医疗在发展中国家的探索以及手机短信与智能手机应用程序在移动医疗中的应用5个方面。

移动医疗在疾病控制和治疗的有效性上已得到证实，尤其是在慢性疾病的自我管理上[8]。由于自我管理不仅包括对治疗的依从性，还包括对自身状态的监测和行为与情感的管理，具有相当的复杂性，而移动医疗在这方面恰好弥补了传统医疗手段[22]。随着智能手机的普及及其技术的发展，服务的手段也从简单的短信服务发展为功能更加强大的手机应用程序。

手机用户数量的快速增长同样发生在发展中国家，这也受到了研究者的重视，研究者对移动医疗提高发展中国家的卫生服务水平寄予了厚望。智能手机的信息传播能力确实促成了远程医疗，增加了资源有限环境中患者获得医疗卫生和卫生信息的机会[23]。同时技术、经济和监管的障碍使得发展中国家的移动医疗仍然拥有很大的潜力[15]。

研究者在对移动医疗持有乐观态度的同时，也没有忘记辩证地看待移动医疗，指出移动医疗存在的问题。全球移动医疗市场飞速发展的同时，移动医疗也遭遇了投资遇冷，模式瓶颈的困境。我国的移动医疗在新医改的大背景下，包括医生多点执业和分级诊疗，正得到快速发展，但也面临诸多挑战，存在着医疗服务质量无法保证、监管缺失、立法不足的问题[24]。移动医疗在发展过程中遇到技术、观念、人员以及政策等多方面的障碍和限制，受到了诸多质疑，如何从技术、政策、经济和社会等多角度全面地提高移动医疗的质量[4]，提高移动医疗用户的接受度与信任度，契合患者和卫生工作者的需求，也是移动医疗领域重要的研究方向。总之，移动医疗是一个具有广阔发展前景的领域，其相关问题值得继续深入探讨。

本文的局限性表现在：数据来源只选择了WOS，可能不够全面；在同被引聚类分析中，只纳入了高被引论文，忽略了被引频次低但具有一定价值的论文，后续研究也应对被引频次低的文献给予适当关注。

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