基于科学知识图谱的证候演变规律研究可视化分析

2024-12-31张雪妍闫海峰李晓辉李滟郦孔维远朱翠玲

中西医结合心脑血管病杂志 2024年19期

摘要" 目的：利用可视化工具CiteSpace和VOSviewer分析证候演变规律研究的现状、未来发展趋势及存在问题，为后续研究提供可行性建议。方法：检索中国知网（CNKI）、万方数据库（WanFang Data）、维普（VIP）自建库至2022年3月关于证候演变规律的相关文献，应用VOSviewer 1.6.17和CiteSpace 5.3.R4软件绘制科学知识图谱，对发文年代、作者、机构以及关键词进行可视化分析。结果：共纳入817 篇文献，该领域自1980年起步并逐步得到重视，形成以王颖辉、傅强、黄燕、孙喜灵为代表的4个作者集群，作者间的合作较为紧密。主要研究机构以北京中医药大学为首，区域间的合作紧密，但缺乏跨地区合作。关键词聚类分析共形成9个具有代表性的聚类标签，高频关键词有证候要素、冠心病、围手术期、2型糖尿病、聚类分析等，突现词以“证候要素”最为显著。结论：通过可视化技术直观分析证候演变规律领域的研究概况，揭示了高质量临床研究、理论探索、动物实验及生物标志物研究是未来研究方向。

关键词" 中医证候；演变规律；CiteSpace；VOSviewer；可视化分析

doi：10.12102/j.issn.1672-1349.2024.19.003

Visual Analysis of Syndrome Evolution Based on Mapping Knowledge Domains

ZHANG Xueyan， YAN Haifeng， LI Xiaohui， LI Yanli， KONG Weiyuan， ZHU Cuiling

Henan University of Chinese Medicine， Zhengzhou 450046， Henan， China

Corresponding Author" ZHU Cuiling， E-mail： zhudaifu666@126.com

Abstract" Objective：Visual tools CiteSpace and VOSviewer were used to analyze the present status，future development trend，and existing problems of the research on evolution of TCM syndromes，and to provide feasible suggestions for subsequent research.Methods：Literatures of TCM syndrome evolution were retrieved from CNKI， WanFang Data，and VIP self-built databases up to March 2022，and scientific knowledge maps were mapped by VOSviewer 1.6.17 and CiteSpace 5.3.R4.for Visual analysis of the publication year，author，organization，and keywords.Results：A total of 817 articles were included in the study.This field was gradually gained attention from 1980，there were four author clusters represented by Wang Yinghui，Fu Qiang，Huang Yan，and Sun Xiling，and the cooperation between the authors was relatively close.The main research institutions were led by Beijing University of Traditional Chinese Medicine，with close inter-regional cooperation，with a little of cross-regional cooperation.A total of 9 representative cluster labels were formed by keyword cluster analysis.The high-frequency Keywords included syndrome factors，coronary heart disease，perioperative period，type 2 diabetes mellitus，cluster analysis，etc.The emergent word was \"syndrome factors\".Conclusion：The research situation in the field of syndrome evolution was analyzed intuitively by visualization technology，which revealed that high-quality clinical research，theoretical exploration，animal experiments and biomarker research are the future research directions.

Keywords" ""traditional Chinese medicine symptoms; evolvement rule; CiteSpace; VOSviewer; visualization analysis

证候是中医理论体系的核心内容，证候研究是中

基金项目" 国家自然青年科学基金项目（No.82205021）；河南省中医药科学研究专项课题（No.2023ZY2027）

作者单位" 1.河南中医药大学（郑州 450046）；2.河南中医药大学第一附属医院（郑州 450000）

通讯作者" 朱翠玲，E-mail：zhudaifu666@126.com

引用信息" 张雪妍，闫海峰，李晓辉，等.基于科学知识图谱的证候演变规律研究可视化分析［J］.中西医结合心脑血管病杂志，2024，22（19）：3470-3476.

医现代化研究的重要组成部分，是中医研究的基石［1］。证候演变规律研究是近年来证候研究的热点领域，是建立辨证论治新体系的基础，对预测疾病发展趋势、指导临床辨证论治、缩短疾病诊疗时间、提高救治率具有重要意义［2］。目前该领域研究存在研究方法多样、证候诊断标准和临床信息客观量化标准尚未统一以及数据处理方法繁杂等问题。因此，亟须对目前研究成果进行归纳分析，促进该领域进一步发展。

可视化分析，意味着分析过程支持可视化思维，即采用最优方式对信息可视化，从而展示数据变化［3］。科学知识图谱是可视化分析的表现形式，反映了科学知识之间网络、结构、互动、交叉、演化或衍生等诸多复杂关系［4］。利用科学知识图谱工具，可通过直观形象的表现形式揭示研究领域间的关联关系与发展进程［5］。目前，陈超美教授应用 Java 语言开发的可视化软件CiteSpace（CS）［6］和荷兰伊拉斯谟大学Van ECK N J与Waltman L联合开发的 VOSviewer（VOS）［7］两种可视化工具在我国应用广泛。检索数据库发现，截至2022年，运用CiteSpace、VOSviewer两种可视化软件在中医药领域发表的文献数量分别为202篇和41篇，从发文量来看，CiteSpace的应用较为成熟。二者相比，CiteSpace软件采用数据标准化算法，可反映数据间的相似性VOSviewer软件以概率思想为指导对高频词汇进行归类化处理，适用于规模较大或共现度要求较高的数据；CiteSpace软件可对名词性术语进行分析，寻找突现词，明确研究热点，而VOSviewer软件则可通过标签视图和密度视图直观反映研究领域主题［8］。二者结合，以数据库中相关文献为研究样本进行分析、挖掘，使用图谱呈现所研究领域的研究主题、研究热点，进一步认识和把握该领域发展趋势，为后续研究者提供可借鉴的研究思路。

1" 资料与方法

1.1" 资料来源与检索策略

通过中国知网（CNKI）、万方（WanFang Data）、维普（VIP）数据库检索相关文献。使用高级检索，检索式设置为：（“证候”OR “证型”）AND （“演变”OR “变化”） AND “规律”。检索时限为建库至2022年3月，获得相关文献2 594篇。经人工筛选、去重，最终获得817篇有效文献。

1.2" 研究方法

将获得文献以NoteExpress格式导入NoteExpress 3.4.0软件中进行数据清洗，处理后的数据以Refworks格式导出。基于两个可视化软件的优势，本研究使用VOSviewer 1.6.17软件进行作者合作网络分析和关键词共现网络分析；采用CiteSpace 5.3.R4软件形成研究机构合作网络视图、关键词聚类图和关键词突现图。VOSviewer软件可直接处理Refworks格式数据；CiteSpace软件需将导出题录命名为“download_**”，以文件形式保存，利用软件中内置的格式转换器将数据转换为可识别的格式。时间分区选择 1986—2022年，时间切片为 1 年，节点类型分别选择作者、机构和关键词进行可视化分析。

2" 结" 果

2.1" 发文量分析

某一学科论文发表数量可直观表现出研究者对该领域的关注程度，发文量的动态变化可反映发展速度，进一步预测未来发展趋势［9］。统计纳入文献发表时间，将年度发表数据导入Excel分析软件，得到证候演变规律研究年度发文趋势图（见图1）。观察图1发现，该领域发展过程大致可分为4个阶段。1）起步阶段（1980—2000年）：该阶段处于萌芽时期，年平均发文量0.75篇。最早文献发表为1980年王兆清等［10］有关溃疡病中医辨证分型及其演变规律的探讨，其后10年均无相关文献发布，该阶段于1995年发文量最高，年度发文量5篇。2）初始发展阶段（2001—2004年）：该阶段发文量较前缓慢增长，年平均发文量12.25篇。2001年发文量增长为11篇，后逐年呈现增长趋势，但总发文量仅55篇，仍处于初始发展阶段。3）快速发展阶段（2005—2012年）：该阶段发文量较前快速增长，年均发文量48.88篇，最高年度发文量达69篇，总发文量391篇，较之前阶段发展迅速。4）下降阶段（2013—2021年）：自2012年度发文量达历史最高后逐年下降，年平均发文量40.11篇。该阶段虽呈现下降趋势，但总发文量361篇，仍处于高发文量水平。由于检索时限截至2022年3月，未包含全年发表文献且存在未见刊等现象，故2022年发文量不纳入本次分析。

2.2" 作者合作网络分析

本研究共纳入817篇文献，将纳入文献以RIS格式导入VOSviewer 1.6.17软件，因纳入文献量有限，故将出现频次设置为3次，获得作者合作网络聚类视图（见图2）。VOSviewer软件可提供聚类视图（network visualization）、标签视图（overlay visualization）、密度视图（density visualization）3种可视化视图方式［11］。其中聚类视图以圆圈或标签的形式展现不同元素，元素的大小由节点的度、连线强度和被引量等决定，以不同颜色区分不同聚类，通过该视图可观察作者间的合作关系，分析高产作者及其文献影响力［12］。由图2可知，形成了4个以不同作者为代表的类群，其中，王颖辉和赵进喜同属红色类群，发文量均为6篇；以傅强为代表的黄色类群与红色类群联系较为密切，与赵进喜等属同一研究团队，研究方向相同；以黄燕为代表的绿色类群相对孤立，与其他类群联系较少；蓝色类群以孙喜灵为代表，偏向于证候演变规律的理论研究与阐释，与其他类群研究者合作较少。

2.3" 研究机构合作网络分析

将数据导入CiteSpace 5.3.R4软件中进行格式转换，节点类型选择机构，设置参数最低被引次数或出现频次（C）为（1，2，20），特定时间切片中共现或者共被引频次（CC）为（1，2，20），共现率或者共被引率（CCV）为（1，3，20），得到研究机构合作网络聚类视图（见图3），其Modularity Q＝0.731 4＞0.3，表示聚类结构显著，Mean Silhouette＝0.123 2＜0.5，表明节点间联系并不紧密，聚类结果有待考察［13］。由图3可知，北京中医药大学东直门医院（26篇）、北京中医药大学（19篇）、天津中医药大学（11篇）和中国中医科学院广安门医院（9篇）等为发文量较多的机构，其多数隶属于北京及其周边地区。北京中医药大学东直门医院位于中心位置，与北京中医药大学及其他附属医院合作密切。大部分研究机构为医学研究所、高校及附属医院，研究环境较好，有利于该领域进一步发展。

2.4" 关键词分析

关键词是所论述文章的中心，可凝练文章的核心内容，代表文章的主题思想，直观表现出该文章的研究点［14］。本研究使用VOSviewer软件和CiteSpace软件分别对纳入文献的关键词进行共现和聚类分析并绘制突现词明细图，把握该领域研究热点。

2.4.1" 关键词共现分析

将相关文献导入VOSviewer 1.6.17软件，节点类型选择关键词，设置出现频次为6次，得到关键词共现网络图谱（见图4）。观察图4发现，图中共有35个节点，其中出现频次较高的前10位关键词分别是：证候要素（56次）、冠心病（48次）、围手术期（24次）、2型糖尿病（23次）、聚类分析（20次）、缺血性中风（19次）、大肠癌（17次）、急性期（13次）、临床流行病学（9次）、因子分析（6次）。对高频关键词进行总结，可分为5类，1）疾病类型：冠心病、2型糖尿病、缺血性中风、大肠癌等；2）疾病阶段：围手术期、急性期等；3）统计分析方法：聚类分析、因子分析等；4）证候类型：血瘀证、气虚证、气阴两虚等；5）研究方法：临床流行病学、临床研究、文献研究等。

2.4.2" 关键词聚类分析

使用CiteSpace 5.3.R4对关键词进行聚类分析，节点类型选择关键词，分别设置参数C为（1，2，20），CC为（1，2，20）、CCV为（4，3，20），得到关键词网络聚类视图（见图5），其中Modularity Q＝0.873 2＞0.3，表示聚类结构显著，Mean Silhouette＝0.681 9＞0.5，提示聚类结果合理。由图5可知，共形成9个聚类，编号越小，所包含的节点数目越多［6］。可将目前研究方向归纳为以下几类：#0为证候要素，是近年来证候演变规律研究的主要载体；#1为围手术期，主要探讨手术发生发展过程中证候转变；#2、#4、#5、#6、#8为主要研究疾病类型，可分为慢性肾衰竭、2型糖尿病等慢性病和以传染性非典型肺炎（SARS）为代表的急性疾病；#3聚类分析是证候演变规律研究常用且具有代表性的数据挖掘技术；#7为疗效评价，是证候演变规律研究的重要意义之一。

2.4.3" 突现分析

突现词，又称涌现主题术语，是指在某一阶段出现频次激增的关键词，可直观反映出某时期某领域关注度较高的研究内容和前沿主题［15］。对纳入文献进行突现分析，共发现10个突现词，可分为以下3个阶段：1）2010年以前主要研究疾病以缺血性中风和大肠癌为主，研究目的为制定证候诊断标准，同时通过围手术期证候变化评价手术等干预措施疗效。2）2010—2015年主要疾病类型转变为糖尿病肾病和鼻咽癌，研究方法以流行病学调查为主，代谢组学技术的引入表明该领域研究者开始从微观世界探索证候演变机制。3）2015年至今冠心病证候研究成为热点，“证候要素”一词自2017年起被广泛应用于证候演变规律研究领域，其激增最为显著，突现强度为29.755 6，该词未来仍有可能是主要研究方向与热点。

3" 讨" 论

证候是中医研究的重要内容，也是中医诊断的主要依据［16］。由于证候具有复杂、非线性以及多维高阶性等特点，使得证候演变规律研究成为中医研究领域的难点和热点。本研究使用VOSviewer与CiteSpace软件对1980—2022年证候演变规律相关文献进行可视化分析，把握该领域研究现状和热点，预测未来发展趋势。

3.1" 年度发文量

该领域研究总体经历了起步、初始发展、快速发展和下降4个阶段。其中，1）起步阶段发表文献量较少，究其原因是证候领域研究不足使大多数研究者尚未注意到证候演变规律领域研究的缺失。中医文化历史悠久，证候一词始见于《黄帝内经》，证候相关理论及实质研究自新中国成立后逐步开展［17］。统一、规范、公认的证候诊断标准是证候演变规律研究的基础，症状体征等临床采集信息的客观量化是研究的桥梁，20世纪八九十年代由于证候客观化和规范化研究的不完善使得证候演变规律研究缺乏基础。2）初始发展阶段较前文献量有所增加，但仍不成熟。随着证候学研究的逐步深入，一些学者发现证候演变规律研究领域的空白，但因前期研究成果较少，研究基础薄弱，无法为本阶段研究者提供丰富的研究经验，导致本阶段研究仍处于探索阶段，缺乏大样本、多中心的临床研究，很难客观真实反映出某一证候的演变规律。3）由于证候名称、分类以及诊断标准规范化研究的不断深入以及多元统计分析和现代数据挖掘等多学科方法的支持，该领域研究进入快速发展阶段。在既往研究的基础上，基于病证结合的大规模临床研究明显增加，多采用回顾性研究、横断面研究、纵向研究等不同方式，使用频率分析、聚类分析等数据挖掘技术比较疾病不同阶段、不同时期的证候构成比及相关性［18］。同时证候要素概念的提出，也为该领域研究提供了新的方向。4）历经快速增长阶段后该领域发文量呈下降趋势，亟须新的突破口。该阶段研究增加对微观世界的探索，通过增加客观指标的相关性研究、系统生物标志物研究以及构建动物模型等，使证候演变规律研究得到现代科学阐释并更好运用于临床实践。

3.2" 作者和研究机构

3.2.1" 作者分析

从作者来看，形成了4个以不同作者为代表的合作团队，以中风、冠心病、糖尿病肾病等慢性疾病研究为主。以王颖辉、赵进喜为首的研究团队从事不同分期或中医药干预前后糖尿病肾病证候变化规律相关研究，王颖辉［19］使用频数分析、重复测量方差分析及转移概率矩阵等多种数据处理方法探索证素变化，以评价中西药疗效差异。黄燕团队主要从事脑血管相关疾病研究，其研究成果可分为有无干预措施两种类型。通过对1 418例中风病人发病全过程的观察把握不同时期证候变化规律，为临床选方用药提供依据［20］；对脑梗死血运重建、颅内外动脉狭窄支架术以及动脉瘤性蛛网膜下腔出血手术前后证候变化对比，评价干预措施疗效。孙喜灵等［21］创造性发现了中医证候内蕴的拓扑结构，提出破解证候多维高阶性的拓扑学方法，为科学研究证候动态演化规律提供方法学依据。临床研究以无干预状态下证候自然变化规律为主，同时将证候自身动态演化划分为不同的子集合，构成这些子集合的主次症可反映证候变化的共性和特性［22］。

3.2.2" 研究机构分析

从研究机构来看，以北京中医药大学及其附属医院为首的北京地区在该领域发展较快，带动了河北等周边地区发展，与天津中医药大学合作较多，在全国范围内仅与广州中医药大学及其附属医院交流合作。由此可见，该领域机构间的合作多局限于同一地理区域内部的学校及其附属医院，缺乏与其他地区机构的沟通交流，跨院校、跨地区的学术交流与合作亟需进一步开展。后续应加强学者、医院以及各研究机构间的交流合作，发挥核心机构和地区的带动作用，形成全国范围内的学习交流，有利于促进该领域发展及研究水平的提高。

3.3" 关键词

3.3.1" 研究热点

目前该领域研究热点主要有5个方面，1）研究类型：以病证结合的临床研究为主，分为观察性研究和临床试验两大类，主要采用病例对照研究、横断面研究、队列研究和随机对照试验等研究设计方法。横断面研究是目前使用较多的一种研究方法，通过分析某一时点或阶段采集到的描述性资料，得出该时点或阶段证候特征［23］。该方法理论上很难体现证候的动态变化，但若同时纳入多个时点或阶段，比较分析各时点证候的构成比变化，也可从一定层面反映证候的动态演变规律。该方法的局限在于基线资料难以保持一致，无法明确研究开始与结束时间，难以做到合理有效的分层［24］。2）分析方法：频率分析、聚类分析、因子分析等统计方法在该领域研究中应用广泛。频率分析以不同时期证候频率变化描述变化趋势；聚类分析通过衡量样本间的亲疏程度，获得构成证候的症状信息集群，从临床信息变化探究证候演变规律［25］；因子分析从个性化信息中发掘共性因子，常用于提取证候要素及其靶位［26］。3）干预措施：目前有关疗效评价的文献较多，采取的干预措施主要有中药、手术、放化疗、透析、介入以及各类中医理疗手段。手术、放化疗和介入等西医治疗手段可在短时间内改变病人生理病理状态，对证候影响较大，研究干预前后证候演变可为确定中医辅助治疗方案提供依据［2］；探索中药及各类中医理疗等干预措施证候变化有助于辨证论治、优化治疗方案、发现起效时间和停药时间。4）疾病类型：以冠心病、慢性阻塞性肺疾病、糖尿病肾病等慢性疾病为主，兼SARS、中风急性期等急性疾病。其中，慢性疾病具有病因复杂多样、起病隐匿、病程长以及缠绵难愈等特点，研究慢性疾病可发现疾病不同阶段病机变化，抓住主要矛盾，提高中医药疗效。急性病发病时间明确、病情变化迅速，同时对干预措施较为敏感，具有周期短、起始时间明确以及证候疗效评价明显等优势［27］。5）研究主体：目前有关证候要素的研究较多，证候要素是以中医病机学说为基础，由临床可采集和量化的症状体征构成的诊断单元，与生理病理等因素相关联，是证候可拆分的最小单元［28］。从证候要素角度入手可最大限度降低证候自身复杂性和灵活性带来的研究困难，是近年来证候演变规律研究的主要方向。

3.3.2" 研究趋势

总体呈现出客观化、规范化研究趋势。具体表现为：1）研究方法逐渐优化，由横断面研究逐步发展为动态多时点纵向研究。纵向研究是一种前瞻性研究，其本质是在不同时间点或阶段对某一群体的证候变化特征进行追踪调查研究，寻找证候演变、转化的契机，既能发现证候的演变规律，还可在此过程中观察影响证候变化的因素。相较于横向研究，纵向研究因在前、果在后，更易得出基于逻辑的因果判断，可描述事物的连续性变化过程，研究结果更具可靠性和科学性，是目前证候演变规律研究的最佳方法［18］。2）疾病类型及证型逐渐细化，研究内容由某一疾病逐渐细化为某一疾病的某一分型或某个阶段的某一证型，如李煜坤［29］以儿童甲型流感为主要研究内容细化了疾病类型，张忠欣［30］关于冠心病稳定期痰瘀互结证型演变规律的研究具体至证型。3）研究内容逐渐丰富，增加对影响证候演变因素分析以及证候演变与客观指标的相关性研究等。陈梅等［31］发现围手术期宫颈癌病人证候变化受年龄、手术方式等因素影响；宋艳芳等［32］对缺血性中风证候要素演变规律与客观性指标相关性研究发现痰湿证素多与C反应蛋白（CRP）、同型半胱氨酸（Hcy）相关，血瘀证则与CRP、D-二聚体关系密切。4）数据处理方法更加丰富，由最初以频数分析、聚类分析逐步引入复杂网络、神经网络、转移概率矩阵和非线性混合效应模型等数据挖掘技术，其中转移概率矩阵和非线性混合效应模型能够较好地表现出证候动态变化趋势。转移概率矩阵可计算出证候在不同时点转移的概率值，并可通过树状概率图直观表现［26］；非线性混合效应模型可处理临床采集的非线性重复测量数据，拟合证候随时间变化趋势，寻找证候演变拐点［33］。5）微观世界探索逐步增加，主要包括动物实验和生物标志物研究。其中动物实验通过构建病证结合动物模型观察不同时期证候变化及其生物学指标变化，或使用“以方测证”的方法观察不同阶段方药表现反证该阶段证候变化［34］。生物标志物研究是近年来新兴领域，主要包括基因、蛋白质、代谢物等多个层面［35］，其中代谢组学在证候演变研究领域应用广泛，通过比较不同证候代谢产物的差异，寻找能够反映某一证候的标志代谢物，并对其进行通路分析，得出可能存在的生理病理机制，为临床辨证论治提供客观化依据。

4" 小" 结

基于以上研究，未来证候演变规律临床研究应以病证结合为原则，前期通过文献研究、专家咨询及大规模临床调查等方法制定统一规范的证候诊断标准及量表，采用前瞻性的纵向研究方法，收集不同时点或阶段的临床数据，将收集到的症状与体征使用量表以数值的形式表现出来，并综合运用多种数据挖掘技术将临床症状体征与证候相关联，弥补单一方法带来的偏倚与不足，将研究结果与临床实际相结合，并通过中医理论加以阐释。同时加强基础实验研究与理论研究，不断拓展该领域研究思路，增加研究结果的客观性及临床适用性，最终形成从理论到临床，从定性到定量，从宏观到微观的整体发展趋势，实现证候演变规律研究领域科学良性发展。

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