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基于 Cite Space可视化分析甲状腺术中神经监测技术的研究现状和发展趋势

2022-03-01韩宇家赵诣深

中国实验诊断学 2022年2期
关键词:网络分析监测技术发文

韩宇家,赵诣深,梁 楠,孙 辉

(吉林大学中日联谊医院甲状腺外科,吉林省外科转化医学重点实验室,吉林省甲状腺疾病防治工程实验室,吉林 长春130033)

甲状腺术中神经监测技术(intraoperative neuromonitoring,IONM)进入中国已有十余年,有效推动了神经保护理念的创新。但由于我国IONM起步较晚,研究的规模及影响力较先进国家仍存在差距,如何聚焦国际前沿热点、把握发展趋势、赶超先进国家亟待解决。因此,本文基于Citespace5.7.R2可视化分析软件对数据库中有关甲状腺术中神经监测技术的中、英文文献进行分析,进而构建知识图谱[1],显示IONM的发展进程与结构关系,揭示甲状腺术中神经监测技术的研究热点、预测未来发展方向,以期为神经监测技术未来的更高层次研究提供有力参考和循证依据[2-3]。

1 资料与方法

1.1 数据来源

中文文献源于CNKI,检索条件为主题词“甲状腺”AND“神经监测”,英文文献源于Web of Science 核心合集数据库,以“intraoperative neuromonitoring OR neuromonitoring OR intraoperative monitoring OR ionm OR neural monitoring”为检索式,发表时间为建库至 2021年7月6日,共检索得到中文文献372 篇、英文文献4357 篇。由研究者通过阅读文献题目和摘要进行文献筛选,根据是否为甲状腺术中神经监测领域相关内容纳入文献,并排除会议摘要、信件、编辑材料等文献后,共获得中文文献372 篇和英文文献613篇。

1.2 循证可视化的研究方法

应用Citespace5.7.R2可视化分析软件对纳入文献的研究主题和关键词、机构等变量进行提取后聚类分析。分别形成已发表文献的国家/地区网络分析图、中英文文献发文机构的社会网络分析图、英文文献关键词聚类图及时序图。聚类图谱中相同颜色的节点位于同一聚类,时序图中节点由冷色调向暖色调逐渐过渡,表示节点依时间顺序渐变。

2 结果

2.1 IONM相关文献发文情况

自1999年神经监测相关文献首次被Web of Science 核心合集数据库收录以来,相关SCI发文趋势逐年增加。1999-2008年间,年发文量在10篇以下波动;自2008年起逐年上升,在2017年达到最高峰,高达79篇。而在这其中中国人发表SCI的发文量和国人发表在中国杂志的文献量存在类似的趋势。其中,中、英文文献均以原始研究为主,约占 71%,其次为综述,约占 9%。载文量>30 篇的英文杂志是 Laryngoscope(Q1 IF3.325)(n=54,8.8%)、World Journal of Surgery(Q2 IF3.352)(n=41,6.7%)和 Gland Surgery(Q2 IF2.953)(n=31,5.1%)。载文量较高的中文杂志主要为《中国实用外科杂志》(n=24,21.43%),其次为《中华内分泌外科杂志》(n=21,18.75%)。

2.2 IONM研究分布及合作现状

为了解发文国家、机构之间的合作情况,我们进行发文国家、机构的发文量统计和聚类分析。结果显示,英文文献发文数量较多的地区以中国(n=174)、美国(n=145)、意大利(n=127)为主。社交网络分析图显示,美国、德国和澳大利亚合作紧密,且研究主题位于同一聚类;法国、日本和西班牙等地区联系紧密;意大利、中国、韩国等地区存在着合作关系(图 1A)。与此同时,德国早在 20世纪 90 年代就有文献发表,而我国约2008年以后有大量的文献发表。(图1B)。国际上发文量较大的研究机构包括高雄医学大学(中国台湾,n=152)、哈佛大学(美国,n=112)、高丽大学(韩国,n=88)等。社交网络分析图显示,国际学术机构的合作关系聚类为 2类:高雄医学大学、吉林大学、墨西拿大学为首的聚类和哈佛大学、克拉科夫雅盖隆大学、哈雷-维腾贝格大学为首的聚类。国内发文量较多的学术机构以吉林大学中日联谊医院、解放军总医院为主。且难以形成良好的合作关系聚类网络。

图1 已发表文献的国家/地区的社会网络分析图(A)和时序分析(B)

2.3 IONM研究热点聚类及趋势分析

为了解当前国际研究热点及国际研究热点的演进过程,我们进一步进行英文文献关键词聚类分析及时序分析。结果显示,基于关键词的社交网络分析图(图 2)和时序分析(图3)可知,关键词聚类可分为 12个聚类(表1)。学者们最为关注的研究方向为聚类1(喉返神经的损伤与保护)、聚类2(甲状腺手术辅助因素)和聚类3(神经监测仪器的改进),但这些方向均为神经监测技术发展初期的研究方向。而近年来,学者们开始逐渐关注聚类4(神经监测肌电图相关研究)、聚类6(甲状腺手术相关运动神经保护)、聚类12(微创外科),提示这些方向可能是未来潜在的研究热点。相对于聚类4和6,目前微创外科方向研究较少,亟待专家学者更为深入的探索研究。另外,随着神经监测技术的不断发展,亦有学者关注聚类8(连续神经监测相关研究)、聚类9(喉上神经相关研究)和聚类10(儿童神经监测),但并不是非常深入和广泛,有待于进一步多中心前瞻性大量数据的挖掘及验证。

图2 已发表英文文献关键词的社会网络分析

图3 已发表英文文献关键词的时序分析

表1 已发表英文文献关键词聚类结果汇总表

3 讨论

科学知识图谱是陈悦等人于 2005 年率先在中国命名和引入[4],具有“图”和“谱”的双重特征:既是可视化的知识图形,又是序列化的知识谱系,显示了知识单元或知识群之间网络、结构、互动、交叉、演化或衍生等诸多隐含的复杂关系,而这些复杂的知识关系正孕育着新知识的产生。

3.1 IONM技术备受瞩目、经久不息

根据Cite Space 软件分析结果显示,2008年以前,IONM的研究处于初始阶段;随着无创监测设备的引入[5]和前瞻性研究[6]的发表,人们开始探索IONM的优势和可行性。2008-2017年,神经监测技术的研究处于发展阶段,国际神经监测指南发布[7-9]以及多种随机对照实验的开展[6,10]标志着神经监测技术向标准化、多样化同时迈进;2017年至今,IONM的研究仍处于高峰阶段[9,11-12]。而国人在甲状腺神经监测领域SCI年发文量的不断增加表明中国甲状腺神经监测研究领域也在不断发展壮大。其中2016年,国人SCI年发文量由12篇增至25篇。其原因可能为中国神经监测学组于2016年成立,为我国甲状腺术中神经监测技术的发展搭建了更高的平台,使得IONM的研究更加深入和细化,是中国神经监测技术发展史上的重要节点。

3.2 国际合作欣欣向荣、国内合作亟待提善

从国际、国内的合作情况来看,高发文量地区绝大多数为欧美以及日韩等发达国家。欧美发达国家对 IONM的应用已有近 20 年[13],部分国家在甲状腺手术中的使用率超过 80%[14-15]。且欧美国家合作紧密程度较好,国际神经监测研究小组(INMSG)成立于2006年,发表了多个与喉返神经(RLN)和喉上神经(SLN)监测相关的多中心研究报告和指南[7-8]。但是,中国发文机构间的合作呈现出明显的地域性,良好的合作网络尚未形成。我国的神经监测学组已于2008年成立,但目前仍缺乏多中心联合研究,中国研究机构、研究者间的合作尚待进一步加强。

3.3 潜在研究热点揭示未来发展方向

3.3.1IONM肌电图 神经监测肌电图相关研究具有较强的实用价值,明确参数的意义以及挖掘可能成为参数的量化指标是目前的研究热点,也是未来的研究方向。例如Eimear等人[16]通过前瞻性多中心研究证实,神经监测技术可以通过识别肌电变化,预示即将发生的喉返神经损伤,使外科医生能够迅速采取纠正措施,通过逆转手术操作,保持神经功能的完整性。王铁等人[17]利用神经监测肌电图研究发现将“监测点对比法”与“潜伏期评估法”联合应用于术中探测非返性喉返神经会达到100%的敏感度和特异度。神经监测肌电信号的变化规律以及更加灵敏且有意义的监测指标仍有待发掘。

3.3.2运动神经保护 甲状腺术中神经监测技术不仅仅只应用于喉返神经,越来越多学者尝试将IONM应用到其余运动神经中,包括喉上神经外支、迷走神经、副神经、舌下神经、面神经下颌支、臂丛神经等[18]。Marcin Barczyński[19]通过对210名甲状腺全切术的随机对照试验表明,IONM的使用显著提高了甲状腺切除术中EBSLN的识别率,并降低了甲状腺切除术后早期发音改变的风险。而RLN的解剖变异,如喉外分支、扭曲的RLN、RLN与甲状腺下动脉分支缠绕、非喉返神经等,也可以应用IONM在术中验证RLN的功能和解剖完整性,早期识别神经,减少由视觉识别错误引起的RLN损伤[20]。IONM的拓展化应用依然会是未来的研究热点。

3.3.3微创外科 随着人们对于美容需求不断增加,甲状腺微创外科领域正在蓬勃发展,2016年,Yong Wang[21]第一个报道IONM在经口内镜甲状腺手术中的临床应用的研究。2019年,中国机器人甲状腺及甲状旁腺手术中神经电生理监测临床操作专家共识[12]发布。但相对于聚类4和6,目前微创外科方向研究较少,适用于甲状腺微创手术的术中神经监测设备及置入方法等诸多问题亟待专家学者更为深入的探索研究。

虽然,当前社交网络图尚不能完整预测未来甲状腺术中神经监测技术的潜在研究热点及方向。但是,根据已发表文章分析结果,结合临床的迫切需要,基于甲状腺神经监测技术开展神经电生理研究,完善神经保护理念、进一步提高肌电信号稳定性、发掘更加敏感且具有实际意义的术中监测指标、特殊情况下的神经监测应用等依然会是未来可能的研究热点和方向。

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