出院准备度研究的文献计量学分析

玄力娟，蒋晓莲

四川大学华西护理学院/四川大学华西医院,四川610041

1979年，英国学者Fenwick首次分析了出院准备度(readiness for hospital discharge)的概念，是对病人在生理、心理和社会方面是否做好出院准备的一种判断[1]，包含生理稳定、心理应对能力、疾病知识及信息和社会支持4个属性[2]。出院准备度既是衡量住院治疗结果的一个指标，也是出院后结局的预测因素[3-5]。研究表明，出院准备度不足会增加出院后30 d非计划再入院风险、急诊就诊率和院后应对困难[6-9]。因此，保证照护质量，提高病人出院准备度，预防出院后不良结局，对于优化医疗卫生资源配置至关重要。文献计量学是指运用数学和统计学方法，对相关领域的科学文献在数量和质量两方面进行分析和评价，揭示该领域发文规律、研究趋势和热点的一种综合性研究方法[10-11]。通过查阅国内外文献，尚未发现对出院准备度的文献计量学研究。本研究旨在通过文献计量学的方法，借助Web of Science数据分析和VOSviewer软件的可视化功能，对国际上出院准备度研究状况进行全面分析，以期为我国学者提供信息和参考。

1 资料与方法

本研究严格按照PRISMA流程进行文献检索和筛选，最终纳入符合条件的文献。

1.1 检索策略

通过高级检索方式对PubMed、Web of Science和MedLine数据库进行检索，以readiness、preparedness和discharge为检索词，具体检索式以PubMed为例：(readiness) OR preparedness) AND discharge;以Web of Science及MedLine为例：TS=(readiness OR preparedness) AND TS=discharge;截至2019年6月30日，语言为英语，研究对象为人类。同时，由研究者对相关文献的参考文献列表进行人工检索，以防止漏检。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：①研究主题或主要结局指标为出院准备度；②探索医院和社区医疗人员、病人及其亲属对出院准备度的观点及经验；③发表在同行评审期刊上。排除标准：①研究对象为日间手术病人及麻醉观察室送回病房的病人；②仅能检索到题目，不能查找到摘要或全文的文献；③文献类型为会议论文、摘要、评论、致编辑者的信、消息、书籍、勘误和撤稿的文献；④干预方案构建类文献。

1.3 文献筛选及资料提取

首先，将检索到的文献导入到文献管理软件Endnote，剔除重复文献；然后，由2名研究人员根据纳入、排除标准对剩余文献分别进行筛选，并请第三方专家对筛选结果进行审查，排除争议，确定最终纳入文献；最后，提取最终纳入文献的标题、作者、发表时间、发表期刊、研究方法等信息，输入Excel电子表格中，文献分布国家/地区、被引次数、作者发文量等借助Web of Science数据分析功能分析统计。

2 结果

2.1 检索结果与发文量分析

共检索到相关文献1997篇，去除重复文献并按纳入与排除标准排除无关文献，最终纳入分析文献343篇。文献筛选流程与结果见图1。第1篇研究出院准备度的文献发表于1966年，结合年发文量及其趋势(见图2)，将出院准备度研究大致分为3个阶段：1966年—1988年为萌芽期，年均发文0.8篇；1989年—2012年为苏醒期，年均发文4.9篇；2013年—2019年为快速增长期，2013年后呈跳跃式增长，年均发文量为31.8篇，约为苏醒期的6.48倍。从整体发展趋势来看，2013年以后出院准备度的研究得到快速发展，仅2019年半年发文量达到30篇，预测今后还会保持快速增长趋势。

图1 文献筛选流程图

图2 1966年—2019年出院准备度年发文量

2.2 国家/地区分布

统计显示，343篇出院准备度的文献来自33个国家和地区。表1统计了发文量排名前10位的国家和地区，发文量为268篇，占全部发文量的78.134%。发文量排名第一的是美国，发文173篇，占总发文量的50.437%。位居其后的分别是加拿大、澳大利亚，发文量分别为31篇(9.038%)和24篇(6.997%)。中国排名第5位，发表6篇文献，占1.749%。比较结果分析得出，美国在出院准备度方面的科学研究遥遥领先于其他国家和地区。

表1 发文排名前10位的国家/地区

2.3 作者及合作度分析

发表论文4篇及以上的作者有12位，共计发文73篇，占总文献量的21.28%。其中，10位作者来自美国，另外2位分别来自加拿大和瑞士(详见表2)。发文数最多的作者是Weiss M E，共发表19篇(5.54%)，总被引次数643次，篇均被引次数为33.84次。总被引和篇均被引次数最多的作者是Martin S，发表论文4篇，总被引次数为901次，篇均被引次数为225.25次。进一步研究发现， Martin S的一篇题为 “A reengineered hospital discharge program to decrease rehospitalization:a randomized trial” 的论文，自2009年发表以来被引次数高达865次。该论文表明，通过护士与药剂师联合实施干预和随访可有效降低病人出院后30 d的再入院率和急诊就诊率[12]。

表2 发文量在4篇及以上的作者

合作度(C)及合作指数(CI)是文献计量学中通常用来描述研究者合作程度的指标，计算方法如下：合作度=合著论文数(Nm)/总论文数(NT)，合作指数=合著论文作者数(Am)/合著论文数(Nm)[12-13]。343篇文献共涉及作者1 703人，平均每篇论文作者数4.97人，并且随着时间呈增长趋势(见表3)，从1966年—1975年篇均作者数1.22人增长至2016年—2019年的5.75人。独著论文数为39篇(11.37%)，其余为合著论文304篇(88.63%)，即出院准备度的论文合作度为88.6%。合作指数随时间呈增长趋势，由1966年—1975年为2.0增长到了2016年—2019年为5.9，即合著论文平均每篇论文作者数为5.5人。

表3 出院准备度论文作者合作情况

2.4 论文被引分析

文献被引用表明论文的研究发现被融入现有知识体系，被引次数代表了论文的影响力和可及性[14]。总被引次数排名前10位的论文见表4，截至2019年6月30日，343篇文献的H指数为33，共被引次数为5 220次，平均每篇论文被引次数为15.22次，去除自引后共被引次数减少到4 584次，即他引次数占比87.82%。总被引次数和年均被引次数最高的论文均是由Jack B W发表的“A reengineered hospital discharge program to decrease rehospitalization：a randomized trial”，总被引865次，年均被引78.40次；被引次数排名第2的论文是“There′s no place like home--an evaluation of early supported discharge for stroke”，总被引次数为162次，年均被引8.10次，该研究揭示了病人达到医疗出院标准后及时出院，并在出院后给予个性化的家庭康复和护理服务，可缩短住院时长，帮助病人更快地恢复日常活动，提高其承担家庭和社会角色的信心[15]。

表4 总被引次数排名前10位的文献

2.5 研究方法

本研究将出院准备度的研究方法分为量性、质性和混合性3种，其中量性研究又可分为实验性和观察性研究。通过统计发现，343篇文献的研究方法包括观察性研究164篇(47.8%)、实验性研究93篇(27.1%)、质性研究44篇(12.8%)、混合性研究6篇(1.7%)，其余为文献综述、Meta分析和叙述性研究36篇(10.5%)。

2.6 关键词共现分析

关键词能够在一定程度上反映文献研究对象与主要研究内容等信息。本研究借助可视化分析软件VOSviewer绘制关键词共现图(见图3)，并结合文献内容，分析得出出院准备度的研究对象与内容主要涉及四大类群体及疾病：①精神疾病病人(22篇)：主要为精神分裂症；②新生儿及其父母(66篇)，主要为早产儿、低出生体重儿和先天性心脏病新生儿；③老年病人(51篇)，涉及的疾病主要是脑卒中、心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、肿瘤、糖尿病等老年人常见的慢性病；④手术病人(59篇)，涉及的手术主要有髋关节/膝关节置换术、结直肠手术、心脏搭桥手术、支架植入术、喉切除术。关键词共现图见图3。

图3 关键词共现图

图中展示了出现频次15次以上的关键词。相同颜色代表共现，比如aged、length of stay、patient satisfaction、outcome assessment颜色均为红色，表示这些词常一同被列为关键词，关系更为紧密。圆形的大小代表出现频次的高低，即圆形越大，出现的频次越高。

2.7 标题聚类及研究热点分析

可视化分析软件VOSviewer具有强大的数据挖掘能力，可对文本进行术语拆解再进行聚类分析，从而可以聚焦得到某一领域论文的研究热点[16]。343篇出院准备度论文的标题聚类图见图4，结合文献内容，可以得出出院准备度的4个研究热点：①出院准备度量表的开发、改编及信效度检验。最初的出院准备度量表是测量精神病病人出院准备度的专科量表[17]，之后Fenwick等[1,18]分别开发了普适性量表，其余专科性量表还有产后出院准备度量表[19]、住院患儿父母出院准备度量表[20]、老年病人出院准备度量表[21]、全髋关节置换术后出院评分量表[22]。②不同疾病病人出院准备度现状及影响因素研究、出院准备度与出院后再住院风险、非计划急诊就诊风险、应对困难等关系研究。③通过质性研究了解病人及家属出院感受与经验，探索出院至返家过渡期遇到的困难，分析需求，从而为临床干预提供线索和思路。④出院准备度干预研究：通过实施出院计划、加速康复项目、多学科团队协作出院指导等评估病人需求，有针对性地进行干预，以期提高病人出院准备度，减少住院时长，降低出院后不良事件发生率以及出院后近期(出院后30 d)再入院率。

图4 标题聚类图

图中展示了在标题中出现频次8次以上的词。颜色相同的代表一个群集，圆形的大小代表出现频次的高低，距离代表联系紧密度,即距离越近，关系越紧密。

3 讨论

3.1 出院准备度研究近年来发展迅速，合作度提高，我国发展相对滞后

1966年，Hogarty从医院社工角度调查影响慢性精神分裂症病人出院准备度的影响因素，开发了精神专科量表Discharge Readiness Inventory[23]，从而开启了出院准备度研究的大门。迄今，出院准备度研究已有54年历史，经过发展相对缓慢的萌芽期和苏醒期，2013年开始，出院准备度研究进入快速增长期，年均发文31.8篇，到目前为止6年时间发文量占总发文量的60.35%。我国第1篇英文出院准备度论文发表于2015年，从发文量来看，我国虽然排名第5，但总发文量仅6篇(1.749%)，表明出院准备度研究在我国发展起步晚，研究力量相对薄弱。

从合作度方面来看，合作度与合作指数均随时间有所增长，合作范围从同一单位多成员合作发展至多中心联合协作，合作对象从医生、护士到医护、药剂师和理疗师的多学科团队，合作深度及广度均提升。而我国尚停留于护理人员为主对出院准备度的研究阶段。因此，我国可以借鉴国际上发展经验与成果，逐步开拓和深入出院准备度的研究。

3.2 出院准备度研究逐步由调查分析向实践应用过渡

出院准备度的研究经历了概念界定、量表开发、现状调查、影响因素探索、临床实践干预并进行效果评价5个发展阶段。概念界定与测评工具开发是出院准备度研究的基础。随着对出院准备度概念与内涵研究的深入与挖掘，出院准备度的评估逐步完善到包含生理和功能、心理应对、疾病知识和信息、家庭支持和社会资源等维度[2,19]。出院准备度测量工具日趋成熟，其影响因素逐步确定，出院准备度对实践的指导意义越来越清晰，其临床实践研究逐步增多。出院准备度临床实践关注病人过渡期安全因素及再入院风险，在此基础上开展了有关住院期间的出院指导干预[24]、以病人及其照护者为导向、延伸至出院后家庭访视的出院计划项目[25]、专门负责评估病人及家属出院需求并协调院内和社区医疗资源的出院协调员岗位[26]等临床干预研究。

3.3 出院准备度研究发展趋势

出院准备度不仅关注病人现时问题，同时关注病人出院后的结局。研究出院准备度的最终目的是保证病人在适宜的时间出院、有计划的随访和延续性护理，同时最大限度地合理配置医疗资源。近年来互联网高速发展，依托互联网为病人提供延续性护理服务，用大数据算法开发出院准备度预测程序的研究相继出现。Schneider等[27]借助互联网技术开发病人个人信息门户网站，在病人出院后提供出院指导强化、随访提醒和个性化风险因素提示服务，以期在病人达到生理稳定后尽早返回家中进一步康复，加快医院床位周转；McWilliams等[28-29]用电子病历作为数据库进行文本挖掘，事先设定出院标准，通过机器学习算法开发分类器，用以识别达到出院准备度的病人，保证病人安全及时出院。随着医疗信息化建设的推进，出院准备度研究与互联网、大数据技术的逐步融合将成为未来发展新趋势。

4 小结

通过对出院准备度文献的计量学分析，本研究全面反映了该研究领域的发展历程，揭示了出院准备度研究关注的群体和研究热点，预测了出院准备度的未来发展趋势，可为我国学者提供借鉴和参考。为了反映出院准备度研究国际发展趋势，本研究主要纳入了英文文献，今后可扩展至多语言的检索，以期更综合全面地分析出院准备度的发展历程与研究现状。