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基于CNKI的中医药防治新冠肺炎载文特点及主题聚类分析

2021-02-21张宇张华敏刘思鸿纪鑫毓李小锋佟琳

中国中医药图书情报 2021年1期
关键词:文献计量分析新型冠状病毒肺炎可视化分析

张宇 张华敏 刘思鸿 纪鑫毓 李小锋 佟琳

摘要:目的  通过对新型冠状病毒肺炎(以下简称“新冠肺炎”)中医药研究现状的分析,寻找目前该领域研究热点与趋势,为新冠肺炎的中医药研究及防治提供数据和情报支撑。方法  以中国知识资源总库(CNKI)为数据源,时间范围2020年1月10日-2020年8月31日,运用文献计量学方法和CiteSpace5.6.R4软件,对中医药防治新冠肺炎载文数量、载文期刊、发文作者、发文机构、主题热点等指标进行统计分析。结果  研究共纳入1098篇中文文献,载文量位于前5位的期刊分别是《中医杂志》《中草药》《上海中医药杂志》《天津中医药》《中医学报》,占全部论文的18.58%(204/1098);发文量居前5名的机构占全部论文的35.15%(386/1098)。中西医结合、网络药理学、数据挖掘等9个高频关键词与其他关键词共形成9个聚类。病因病机、中医证候、辨证论治、数据挖掘、网络药理学是目前中医药防治新冠肺炎研究的热点。结论  中医药防治新冠肺炎研究载文期刊较集中,发文作者较分散,发文机构间联系不够密切。研究热点主要集中在新冠肺炎的中医病因病机、中医证候、预防与辨治、中药的作用机制、抗病毒药物的筛选及中西医结合的探讨。

关键词:中医药;新型冠状病毒肺炎;文献计量分析;可视化分析;CiteSpace软件

中图分类号:R22;R24    文献标识码:A    文章编号:2095-5707(2021)01-0001-06

在中华民族与传染病斗争的历史中,中医药积累了丰富的经验,在此次新型冠状病毒肺炎(以下简称“新冠肺炎”)疫情中,中医药也发挥了作用。截至2020年8月19日,国家卫生健康委员会联合国家中医药管理局发布了8个版本的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》,从第三版开始,新增入中医内容,且中医药防治新冠肺炎的研究主题和内容也不断发生变化。

文献计量学是以文献体系和文献计量特征为研究对象,采用数学、统计学等计量方法,研究文献情报的分布结构、数量关系、变化规律和定量管理,进而探讨科学技术的某些结构、特征和规律的一门学科[1]。CiteSpace是着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识,并在科学计量学(Scientometric)、数据和信息可视化(Data and Information Visualization)背景下逐渐发展起来的一款引文可视化分析软件[2]。在中医药领域中,CiteSpace软件被广泛应用。

本文采用文献计量和知识图谱的方法,对中医药防治新冠肺炎的重点研究力量、研究趋势、研究热点等进行统计分析和可视化展示,揭示中医药防治新冠肺炎的研究概况和热点,为今后新冠肺炎的研究及防控提供数据参考与情报支撑。

1  资料与方法

1.1  数据来源

本研究以中国知识资源总库(CNKI)全文数据库为数据来源。由CNKI数据库的分析功能可知,最早出现中医药防治新冠肺炎论文的时间为2020年1月10日[3],因此本文选择检索时间范围为2020年1月10日-2020年8月31日。检索时间为2020年9月1日。

1.2  检索策略

使用高级检索,主题为“新型冠状病毒肺炎”或“新型冠状病毒”或“2019-nCoV”或“SARS-CoV-2”或“NCP”或“COVID-19”,在检索结果基础上进行二次检索,主题为“中医药”或“中医”或“中药”或“中西医结合”或“灸”或“推拿”或“针刺”。

1.3  纳入与排除标准

纳入标准:⑴新冠肺炎中医药研究相关文献;⑵公开发表的期刊文献。

排除标准:⑴文献类型为简讯、新闻报道、报纸、声明、博硕士论文等;⑵英文文献,已撤回文献;⑶重复文献优先保留数据较完整者。

1.4  数据转换与处理

将下载的文献分别以EndNote和RefWorks格式保存,将EndNote文件导入EndNote X9软件中进行除重。并再次阅读题录手动除重,然后将经过数据清洗的文献以“135”类型保存,用Excel 2019软件打开,对发表时间、机构分布、作者分布、载文期刊等进行文献计量分析。应用CiteSpace5.6.R4軟件对合并及除重后的RefWorks格式文献进行转换和分析。在“TimeSlicing”时间分区中选择起止时间(2020-2020),“YearPerSlice”时间切片以每1年为1个时间切片(时间切片对于施引文献单元的分析最少为1年);“NodeType”节点类型分别选择Author(作者)、Institution(机构)、Keyword(关键词)为可视化对象;阈值选择k=10,g指数保持默认,分别生成中文期刊发表的关于中医药防治新冠肺炎研究的作者合作网络、机构合作网络和关键词共现网络,对研究热点和前沿进行挖掘及可视化分析。

2  结果与分析

根据上述检索策略共检索到中医药防治新冠肺炎文献1170篇,按照排除标准排除72篇,最终纳入符合标准的文献1098篇。

2.1  发文时间分布

根据中医药防治新冠肺炎领域刊发的期刊文献时间分布能够了解中文期刊对中医药防治新冠肺炎的关注度与演化进程。截至2020年8月31日,中医药防治新冠肺炎的发文数量统计见图1。发现1-3月期间发文量持续上升,3月达到高峰(337篇),之后总体呈下降趋势。

2.2  期刊发文量分析

1098篇论文共发表于224种期刊,载文量≥16篇的期刊及发文数见表1,共计521篇,占总文献量的47.45%,全部为中医药类期刊。载文量位于前5位的期刊分别是《中医杂志》《中草药》《上海中医药杂志》《天津中医药》《中医学报》,发文量分别为53、44、39、34、34篇,占全部论文的18.58%(204/1098),系统报道了有关COVID-19的辨证论治、诊疗方案、中西医结合疗法、有效药物筛选、网络药理学、数据挖掘、作用机制、防治策略等方面内容。

2.3  发文作者合作网络分析

1098篇论文中发文量≥5篇的作者有72名(指全部作者,下同),发文量≥10篇的作者有9名,分别为刘清泉、王玉光、杨丰文、刘永琦、张伯礼、张志明、苗青、张利英、张俊华,其中刘清泉发文量最多为18篇。采用CiteSpace5.6.R4分析作者合作网络,在可视化结果中,1个节点表示1个作者,网络中的连线体现了作者之间的合作关系,连线粗表示合作关系相对密切,节点大小代表作者发文量多少。图2所示是阈值设为5,即发文量≥5篇的作者。可见存在5个主要作者合作群,分别是刘清泉、杨丰文、王玉光、张伯礼、刘永琦。图中空心圆圈表示图谱中有较高中介中心性的节点,通常认为中介中心度>0.1是有意义的中心媒介。

2.4  发文机构合作网络分析

中医药防治新冠肺炎发文机构合作共现网络如图3所示,可以发现,发文机构比较分散,主要是中国中医科学院、北京中医药大学、天津中医药大学及其各附属医院发文量相对集中。该领域机构合作网络的图谱密度较低,只有0.059 4,表明机构之间的合作关系比较分散,机构之间的合作主要为中医药大学中各院所及与其附属医院之间的合作,不同地域机构之间的合作较少。图3中的圆形代表所分析的元素,圆形越大表示该元素在所分析内容中的重要性程度越高,图中圆形表示图谱中有较高中介中心性的节点。

发文量排名前5的机构分别是中国中医科学院(113篇)、北京中医药大学(98篇)、天津中医药大学(65篇)、上海中医药大学(59篇)、首都医科大学(51篇),发文量占全部论文的35.15%(386/1098)。中心性是判定网络中节点重要性的指标,是节点重要性的量化[4]。中心性数值统计排名前10的机构见表2,显示天津中医药大学与其他机构建立的合作关系相对密切。

2.5  关键词分析

关键词共现能够展示文献中关键词的出现频次和关联关系,可视化分析以揭示相关领域的研究热点和研究趋势。应用CiteSpace5.6.R4软件分析论文中的关键词,共179个网络节点,537条连线。本研究将关键词共現的阈值设置为8,即当关键词出现频次≥8时,才被纳入共现分析,形成热点关键词共现网络如图4所示。关键词频次排名前10的分别为新型冠状病毒肺炎(857次)、新型冠状病毒(178次)、中医药(136次)、疫病(75次)、中医(56次)、COVID-19(55次)、中西医结合(54次)、辨证论治(52次)、中药(52次)、中医药疗法(47次)。

本研究对纳入的期刊论文进行聚类分析,目的在于发现中医药防治新冠肺炎的主要研究内容。关键词共现网络共形成9个聚类,详见图4。聚类标签(#)的数字越小表示该聚类的规模越大。9个聚类主题及其主要关键词见表3,研究热点主要集中在4个方面:中西医结合防治新冠肺炎研究;新冠肺炎的病因病机研究;中医药防治新冠肺炎的网络药理学研究;中医药防治新冠肺炎的数据挖掘研究。

2.6  研究主题分析

中医药防治新冠肺炎的研究主题随着疫情的发展及对其认识的加深呈动态变化,前期主要是关于临床特征、传染源、致病途径的研究,发展到后期是对于治则治法、临床诊疗方案、防疫策略、中成药应用的研究(见表3)。

2.6.1  病因病机认识日渐明确  新冠肺炎的病因病机研究是一大热点,在可视化图谱中形成聚类2。该聚类涉及中医病名的确立,及围绕中医药防治方案进行的分析,反映了各医家对病因病机关注度较高。随着研究的不断深入,研究者对病因病机的认识逐渐明确。作者多结合各地气候特征分析病因病机,如范逸品等[5-6]结合2019年下半年武汉地区时气特征及新冠肺炎患者干咳、少痰等“燥邪”特点,认为此种疫戾之气是“燥”与“寒”时空环境的产物,燥甚湿化,核心病机特点为寒、燥、湿并存,“肺燥”兼见“脾湿”,但以肺燥为主。

2.6.2  证候认识逐渐清晰细化  新冠肺炎作为新发突发公共卫生事件,对其中医证候特征的认识和研究一直是热点,涉及普通型、重型、危重型等不同时期中医证候的临床分析,见聚类6和聚类8。有作者从湿毒疫角度讨论新冠肺炎的呼吸道证候,认为此次疫病早期临床表现为发热或不发热,发热者多干咳、身热不扬、乏力,伴呕恶、便溏、腹泻等消化系统病症,普遍苔腻,具有明显的湿毒裹挟之症[7]。孙宏源等[8]运用中医传承辅助平台(V2.5)对88例新冠肺炎患者中医证候特征进行关联规则及复杂系统熵聚类分析,发现早期证候以上焦肺系病症为主,重症多以痰热壅肺为主,后期多见气阴两虚及气虚痰浊、气虚血瘀等证。新冠肺炎中医证候的明确有助于辨证论治,提高治愈率,缩短疗程。

2.6.3  辨证论治,中西合参  以“中西医结合”为主题关键词形成聚类0,涉及湿毒、寒湿、湿热等病机的辨析,中医药的干预作用及中西医结合治疗皆是热点。多项研究表明,中药对病毒性肺炎和细胞因子风暴具有多靶点的免疫调节作用,早期重在祛邪,降低重症发生率;中期祛邪扶正,进而祛除炎症风暴的病理产物、促进炎症的消散和吸收;后期以益气固脱、回阳救逆等挽救患者[9]。中药在治疗新冠肺炎过程中的积极疗效,进一步推动了中西医治疗方法的结合,达到中西医协同增效的作用。国内发表的多项诊疗方案和专家共识中皆纳入了中西医结合诊疗方案即是体现。

2.6.4  中医综合疗法合理应用  中医药在新冠肺炎恢复期的治疗中也发挥了重要作用,相关内容由中医康复、针灸、诊疗方案等关键词形成聚类7。李建生等[10]采用德尔菲法对参与新冠肺炎救治工作的38名专家进行咨询,统计患者出院时的症状、实验室检查和影像学指标及常见证候的构成比与均值,结果显示影像学的部分纤维索条吸收欠佳,证候多为肺脾气虚,为康复方案的建立提供了参考。《新型冠状病毒肺炎中医康复专家共识(第一版)》[11]的内容涉及功法训练(八段锦、呼吸导引、简式太极拳和六字诀)、针灸(针刺、艾灸、耳针和穴位贴敷)、推拿/按摩(经络推拿、穴位按摩)、拔罐、刮痧、膳食指导和情志干预,且介绍了推荐要点及证据概述,为中医康复手段在新冠肺炎防治中的合理选择及规范应用提供了依据。

2.6.5  数据挖掘助力抗疫药物研发  聚类8研究主题及主要关键词见表3,其中,多篇文献以中医传承辅助系统或古今医案云平台为工具进行中医药防治新冠肺炎用药规律分析,也有以全国各地诊疗方案为数据源,应用聚类分析、关联规则、因子分析、复杂网络分析等方法,包括对常用药物、性味归经、药对、高频药物组方规律、病机、证型进行分析,总结用药特色,反映不同时期、不同地域处方的组方特点,充分体现了中医学三因制宜的原则。岳萍等[12]采用中医传承辅助平台对308首中药处方进行数据处理,结果表明,治疗期主要证型为内闭外脱、疫毒闭肺、寒湿郁肺、邪热壅肺,治疗期与预防期使用频次最高的中药分别为苦杏仁、黄芪,治疗期核心组方为麻杏石甘汤,预防期核心组方为玉屏风散;恢复期使用频次最高的中药为茯苓,核心组方为二陈汤、生脉饮。数据挖掘技术可以为抗疫中药活性成分的筛选提供指导,为研发治疗新冠肺炎药物助力。

2.6.6  注重抗疫中药作用机制研究  聚类3以网络药理学为研究主题,涵盖作用机制、抗炎作用等方面。聚类4以临床研究为主题,涉及临床特征、抗病毒等研究,多方面验证中药防疫抗疫的有效性。通过分析应用于新冠肺炎各期的方药,发现其可能的作用机制为通过降低机体炎症因子表达,抑制细胞因子风暴,减少氧化应激自由基堆积和细胞凋亡,改善机体免疫功能[13-14]。基于网络药理学和分子对接技术探讨中药方剂作用机制的文献多采用数据库进行GO富集分析和KEGG富集分析,使用Cytoscape软件进行拓扑分析,找到有效成分[15-16]。研究表明,很多中药可以调节肾素-血管紧张素系统(RAS)通路,且临床疗效可观[17-18]。围绕连花清瘟颗粒的系统评价[19]、临床观察[20]、多中心回顾性研究[21]、基于网络药理学的物质基础及其机制探讨[22],显示该方可提高治疗主症有效率,降低重型转化比例,可以有效地应用于新冠肺炎普通型患者的治疗。围绕清肺排毒汤临床疗效[23-24]及作用机制[25]的探讨,提示该方对新冠肺炎的治疗有重要意义。

3  小结

文章基于CiteSpace分析软件,以2020年1月10日-2020年8月31日CNKI刊载的中医药防治新冠肺炎的期刊论文为研究对象,结果显示,新冠肺炎中医药研究主题随疫情的发展及对新冠肺炎认识的加深呈动态变化;论文作者及机构之间的合作尚存在不足,交流有待进一步加强;研究热点以临床效果为导向,主要集中在新冠肺炎的中医病因病机、中医证候、预防与辨治、中药作用机制、抗病毒药物的筛选及中西医结合的探讨。

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(收稿日期:2020-09-20)

(修回日期:2020-11-13;编辑:魏民)

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