基于Citespace软件分析Web of science数据库中针灸治疗中风研究的文献计量学规律

娄政驰，赵艳青，黄丽

(1.新乡医学院第三附属医院，河南 新乡 453000； 2.上海中医药大学附属普陀医院，上海 200062)

中风又被称为脑卒中或者脑血管意外，影响患者的生活质量，可并发残疾，造成严重的经济负担与社会压力。针灸是中医的一种传统的治疗方式，长期以来被用于慢性疾病，包括肌肉骨骼疼痛和高血压。 针灸治疗的生物学效应主要包括局部炎症反应，抗镇痛作用和阿片肽的增加。随着针灸被世界各国的不断认可，关于针灸的研究也越来越多，在中风方面的研究也不胜枚举，尤其是在中风后的康复治疗方面，治疗效果更加明显，如：中风后的偏瘫、中风后引起的吞咽困难、中风后便秘等。文献计量分析是使用定量方法来评估每个研究领域的知识结构和发展背景已被广泛用于评估机构的生产力、国家间的相互合作等，也可以探索特定领域的研究热点与前沿。针对于中风的文献计量学的研究有：Konark Malhotra[1]、Kjell Asplund[2]、Yerim Kim[3]与KUN-YANG CHUANG[4]等，这些研究或者以引用次数位居前100的文献为基础，或者对进行脑卒中研究的国家进行文献计量学分析，或对于台湾地区的文献计量学进行分析，然而运用Citespace软件对针灸治疗中风的文献计量学研究尚未涉及。Citespace是一种引文可视化分析软件，在科学计量学和数据可视化的背景下逐步发展起来的，此软件由陈超美教授于2004年发明。其中涉及的共引分析方法包括作者、国家、关键词、研究机构、引用参考文献、共引作者和共引期刊分析，这些分析结果都可以可视化视图的形式呈现。本研究以Web of science数据库为基础，借助于文献计量分析软件Citespace，对过去30年针灸治疗中风的文献进行了形象的可视化分析，这有利于后续的研究者准确把握了该领域的研究热点与前沿。

1 方法

1.1 数据的采集

数据库检索：搜索的时间跨度是从1986年开始到2017年底结束，搜索日期是2018年11月1日，搜索关键词设置是：主题：“stroke”和“acupuncture”，数据库选择是“Web of science核心收集”，其他条件没有要求，然后得到567篇文献，经过Citespace软件去除重复后，最终纳入了562篇进行数据分析。

1.2 统计方法

利用Web of Science核心集合对于出版物总数进行描述性分析。借助Citespace软件进行国家、作者和机构之间的科研合作网络，构建文献共引网络/作者共引网络/期刊共引网络/关键词共现分析和关键词加/共被引作者网络等，以知识图谱的形式进行呈现。

Citespace软件的基本参数设置：时间分区设置(起止时间从1986年到2017年，片段数为：6)，术语源(标题，摘要，作者关键词，关键词加)，节点类型(每次检查一个)，选择标准( 前N个，从每个切片中选择最常引用或发生的项目的前50个级别)，可视化的形式的选择(群集视图 - 静态，显示合并网络)。

2 结果

2.1 出版物产出

尽管出版物总数的基本规律与前几年相比有所增加，但也存在一些波动。笔者将从3个不同的阶段进行分析，如图1所示。第一阶段是1992—2000年(此阶段的平均出版物总数在2.89)，波动变化不是很明显，称为平稳发展期；第二阶段是2000—2011年(此阶段的平均出版物总数是17.3)，虽然与第一阶段相比有所上升，但是上升趋势不是特别明显，称为平稳发展期；第三阶段是从2011—2017年(此阶段的平均出版物总数为58.5)，与前两个阶段相比上升更加明显，称为快速发展期。此外，针灸治疗中风研究的出版物总数虽在不同时间段呈现不同的分布规律，但是整体的趋势是不断上升发展的。

图1 针刺治疗中风研究的出版物总数分布

2.2 国家与研究机构的分布规律

Citespace软件中的可视化网络裁剪(选择“Pathfinder”“Pruning the merged network”，以下的网络获取的设置相同)获得国家分布的知识图谱，涉及20个节点、19个链接，密度值0.1，如图2所示。表1列出了针灸治疗中风研究居于前10位的国家。科研产出最多的国家分别是中国(299)、美国(101)、韩国(69)、中国台湾(49)与英格兰(25)。表2从中介中心性值来分析，中介中心性是测度节点在网络中重要性的一个指标，使用此指标来发现和衡量文献的重要性，并用紫色圈对该类文献进行重点标注[5]。 居于前5位的国家是美国(0.99)、加拿大(0.84)、瑞典(0.82)、奥地利(0.77)、意大利(0.77)。国家之间的合作网络分析，合作最密切的网络是日本与澳大利亚、中国、韩国、台湾之间的合作关系。

研究机构的知识图谱中有139个节点和179个链接，密度值为0.018 7，如图3所示。表3列出了前10个研究机构的分布规律。其中最高产的研究机构分别是庆熙大学(37)、中国医科大学(31)、福建中医药大学(25)、中国医科大学第一附属医院(24)、北京中医药大学(24)。表4列出了中介中心性值分布居于前5位的机构分别是香港大学(0.65)、香港浸会大学(0.53)、韩国东方医学研究所(0.45)、釜山国立大学(0.33)、香港理工大学(0.32)。研究机构合作最密切的网络是香港大学与香港浸会大学、上海中医药大学、江西中医药大学、温州医科大学、香港理工大学、九龙医院与屯门医院管理局。

表1 针灸治疗中风研究高产的国家分布

表2 针灸治疗中风研究高产的国家分布中介中心值

表3 针灸治疗中风研究高产的研究机构分布

表4 针灸治疗中风研究高产的研究机构分布中介中心值

2.3 SCI期刊的分布规律

表5中列举了针灸治疗中风的十大英文核心期刊，研究显示这些期刊的平均影响因子为2.921 7。Evidence based Complementary and Alternative Medicine期刊发表的针刺治疗中风的文献最多(2017年的影响因子是2.064; 与研究相关的出版物总数是46)，其次是Neural Regeneration Research(IF:2.234,39),Stroke(IF:6.239，28)，Journal of Alternative and Complementary Medicine(IF:1.498,24)，Acupuncture in Medicine(IF:2.275,17)。影响因子>5分的SCI期刊是Stroke与Cochrane Database of Systematic Reviews，3～5分之间的SCI期刊是America Journal of Chinese Medicine，1～3分之间的SCI期刊有6个，<1分的SCI期刊是Journal of Traditional Chinese Medicine，说明针灸治疗中风的大多数研究集中在1～3分的区间里。

图2 针灸治疗中风研究的国家分布网络图

图3 针灸治疗中风研究的研究机构网络分布图

表5 针灸治疗中风研究的期刊分布

2.4 作者与共被引作者分布规律

作者分布的知识图谱中有259个节点和447个链接，密度值0.013 4，如图4所示。表6列出了发表针刺治疗中风研究最多的作者，来自福建中医药大学的陈立典教授团队居于首位，其次是福建中医药大学的Tao J、China Med Univ的Lin JG、庆熙大学的Moon SK与福建中医药大学的Huang J。表7列出了中介中心性值居于前5位的作者分别是温州医科大学的Li HQ(0.15)、温州医科大学Zheng GQ(0.14)、中国医科大学的Zhang XG(0.13)、福建中医药大学的Li JH(0.12)、第三军医大学Zhao Y(0.10)，这些研究者是本研究领域内的活跃学者。Zheng GQ与Zhang XG、Yang WT、Lu L、Li HQ、Wang Y之间的合作关系最密切(图4A)，并对作者的研究进行聚类分析，得到研究类别7类(图4B)。

共被引作者知识图谱中有节点170、链接180，密度值为0.0125，如图5所示，居于前5位的分别是Sze FKH、Park J、Zhang SH、Johansson K、Wu P，其中的Johansson BB与Hsieh RL、Ernst E、Hunt SM、Chollet F、Weiller C、Garraway WM、Sze FKH、Lindmark B、Magnusson M之间的合作关系最为密集与复杂，还有就是福建中医药的Tao J与Xue XH、Huang J、Zhang H、Kim YR、Xu H、Wang SJ的合作关系网络(图5A)，这些研究人员是针刺治疗中风研究领域内专业的有影响力的研究者，并对被引作者的研究进行聚类分析，得到研究类别12类(图5B)。具体见表8、表9。

表6 针灸治疗中风研究活跃的研究者分布

表7 针灸治疗中风研究活跃的研究者分布中介中心值

表8 针灸治疗中风研究共被引作者分析

表9 针灸治疗中风研究共被引作者分析中介中心值

注:A代表针灸治疗中风研究的作者的合并网络；B代表针灸治疗中风研究的作者的聚类网络。图4 针灸治疗中风研究的作者分布网络图与聚类分析图

注:A代表针灸治疗中风研究的共被引作者的合并网络；B代表针灸治疗中风研究的共被引作者的聚类网络。图5 针灸治疗中风研究的共被引作者分布网络图与聚类分析图

2.5 共被引参考文献的分布规律

共被引参考文献知识图谱中有节点231个、链接277个，密度值为0.010 4。被引参考文献最多的是Wu P(2010)的Acupuncture in Poststroke Rehabilitation A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Trials，见表10。这也可以通过引文环[6]可以看出，在图6A中，Wu P(2010)的引文环最大；中介中心性值最大的是Liu Y(2010)的Electro-acupuncture protects against hypoxic-ischemic brain-damaged immature rat via hydrogen sulfide as a possible mediator，对参考文献进行聚类分析得到11个共引用簇(图6B)，这些集群由其自己的citers的索引术语标记，具体见表11。

表10 针灸治疗中风研究被引参考文献分布

表11 针灸治疗中风研究被引参考文献中介中心性值分布

注:A代表针灸治疗中风研究的共被引参考文献的合并网络；B代表针灸治疗中风研究的共被引参考文献的聚类网络。图6 针灸治疗中风研究的共被引参考文献的网络图与聚类分析图

2.6 关键词的分布规律

共现关键词的知识图谱中有节点132个、链接182个，密度值是0.021 1。基于关键词的研究主要涉及了针刺或电针治疗中风/缺血性中风的随机对照试验研究、护理管理、康复以及机制研究。其中的主要关键词是acupuncture与stroke，通过图7A中的引文环也可以看出来；并对关键词进行聚类分析，发现引用簇11个，如图7B所示。具体见表12。

表12 针灸治疗中风研究文献关键词的引文计数与中介中心性分布

注:A代表针灸治疗中风研究的关键词的合并网络；B代表针灸治疗中风研究的关键词的聚类网络。图7 针灸治疗中风研究的关键词的网络图与聚类分析图

3 讨论

本研究借助文献计量学软件Citespace，对Web of science 数据库中(时间跨度为1986—2017年)针刺治疗中风的研究的文献进行分析，其中的文献计量学研究涉及了研究合作网络、核心期刊、研究热点，并以可视化网络的形式进行量化。这些研究使相关科研人员能够准确掌握该领域的研究趋势，也为研究发现新的主题和方向提供了思路。

随着时间的推移，出版物总数的分布呈现逐渐增加的趋势，尽管在2000年、2008年、2015年出现了一定的下降趋势，但是整体的趋势是不断增长的，也是科学技术飞速发展的验证。出版针灸治疗中风研究的SCI期刊当中，Evidence-based Complementary and Alternative Medicine期刊发表的针刺治疗中风的研究最多，被认为是本领域内的核心期刊，大部分的研究的影响因子集中分布在1～3分的区间内。科研合作网络主要包括三个方面，即：作者、研究机构、国家。毋庸置疑，这也包括活跃的研究人员、主要的研究机构和主要的研究国家。其中的中国、美国、韩国、中国台湾与英格兰，虽然中国的科研产出最多，但是其中介中心性值不高，即与国际间的合作研究较少。而中介中心性值居于前五位的国家是美国、加拿大、瑞典、奥地利、意大利，中国则处于第6位，这些大部分是发达国家，这与发达国家的经济优势与SCI期刊的优势分布有一定的关系。其次是高产的研究机构，主要有庆熙大学、中国医科大学、福建中医药大学、中国医科大学第一附属医院、北京中医药大学，中介中心性值分布是香港大学、香港浸会大学、韩国东方医学研究所、釜山国立大学、香港理工大学最重要。无论从国家之间的合作关系网络还是研究机构的合作关系网络来分析，合作关系网都比较稀疏，机构之间的合作也仅仅局限于同一研究机构，或者同一国家的不同研究机构。

另一个重要的科研合作网络是作者，是社会网络的一个重要方式，并在文献中得到了深入的研究。针刺治疗中风研究最多的作者来自福建中医药大学的陈立典教授团队，但是各团队之间的合作的交互性较差，最有影响力的作者是温州医科大学的Li HQ，他们都是本领域内活跃的学者。对于研究者的研究主题词进行聚类分析发现主要涉及了以下7个方面：#15 Case report(个案报道)、#1 painful pressure(疼痛压)、#0 receptor-mediated inhibition(受体介导的抑制)、#4 stroke rehabilitation(中风的康复)、#3 controlled trial(随机对照试验)、#9 acupuncture(针灸)和#2 AKT pathway(AKT信号通路)。共被引作者当中，最活跃的是Sze FKH，最有影响力的则是Ernst E，这些研究人员是针刺治疗中风研究领域内专业的有影响力的研究者，并对被引作者的研究进行聚类分析，得到研究类别12类：#11 potential neuroprotective effect(潜在的神经保护作用)、#9 acupuncture therapy、#0 reperfusion injury(再灌注损伤)、#6 controlled pilot trial(随机对照试验)、#1 clinical literature(临床文献研究)、#7 nationwide retrospective matched-cohort study(回顾性队列研究)、#2与#5 stroke rehabilitation(中风康复)、#3 functional outcome(功能结果)、#10 clinical neurology(临床神经病学)和#8 systematic review(系统评价)。既有临床的RCT研究、队列研究，也有文献研究，还有相关的基础研究。

对于共被引参考文献的分析，集群网络促使其帮助我们快速寻找该领域最具影响力的文献。共被引参考文献当中最重要的文献是Wu P(2010)的发表在Stroke上的针灸治疗中风后康复的系统评价和随机试验的Meta分析的研究；中介中心性值最大的是Liu Y(2010)的发表在Neuroscience上的电针可以通过硫化氢作为可能的介质来预防未成熟大鼠的缺氧缺血性脑损伤，对参考文献进行聚类分析得到11个共引用簇：#10 acupuncture analgesia(针刺镇痛)、#2 relaxation threapy(放松疗法)、#6 functional recovery(功能恢复)、#1 stroke rehabilitation(中风康复)、#3 reactive astrocyte proliferaction(反应性星形胶质细胞增生)、#7 middle cerebral artery occlusion(大脑中动脉闭塞)、#4 diabetes mellitu(糖尿病)、#8 treating chronic pain(慢性疼痛的治疗)、#9 acupuncture treatment(针刺疗法)、#5 systematic review(系统评价)和#0 controlled trial(随机对照试验)，有针对病因的研究如：大脑中动脉闭塞、糖尿病，也有临床研究如：中风康复、功能恢复等临床随机对照试验，也有星形胶质细胞的基础研究，还有针对研究方法的系统评价。

关键词的研究可以分析针灸治疗中风研究的前沿，基于关键词的研究主要涉及了针刺或电针治疗中风/缺血性中风的随机对照试验研究、护理管理、康复、病因以及机制研究。其中的主要关键词是acupuncture与stroke，对关键词进行聚类分析，发现引用簇11个，包括：#4 painful pressure(疼痛压力)、#0 clinical application(临床应用)、#9 acupuncture、#7 different degree(不同程度)、#6 basic protein(基础蛋白)、#1 motor cortex excitability(运动皮层兴奋性)、#5 middle cerebral artery occlusion(大脑中动脉闭塞)、#8 systematic review(系统评价)、#10 controlled trial(随机对照试验)和#3 chronic poststroke leg spasticity(慢性中风后腿痉挛)，除了与作者、共被引参考文献共有的研究(如：疼痛压力、大脑中动脉闭塞、系统评价与随机对照试验)之外，还涉及了慢性中风后的腿痉挛、中风康复的不同程度、运动皮层的兴奋性等全新的研究方向，这些都是当下的研究热点与前沿。

综上所述，本研究可以帮助研究人员运用Citespace软件对针灸治疗中风研究的规律以可视化知识图谱的形式进行展示，这有利于我们更形象地把握针灸治疗中风的研究方向、研究趋势、研究前沿与研究热点。