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高?!绑w醫融合”研究熱點與演化的可視化分析

2022-03-07 10:54鄭盼盼盧稢
文體用品與科技 2022年5期
關鍵詞:體醫融合體醫聚類

鄭盼盼 盧稢

(浙江金融職業學院體育軍事部 浙江 杭州 310018)

前言

《“健康中國2030”規劃綱要》、《中國防治慢性病中長期規劃(2017-2025年)》、《全民健康生活方式行動方案2017-2025》等國家政策都指明了“體醫康養融合”的緊迫性和必要性,但我國醫療、體育之間的聯動不完善,體醫融合機制尚未健全。目前我國體醫康養融合的現狀如何,高校健康教育的研究熱點是什么?本文將通過中國知網(CNKI)數據庫收錄的高校健康教育、體醫融合相關研究文獻,使用CiteSpaceV文獻分析工具,對1983-2021年間312篇文獻進行分析,基于文獻發表數量趨勢、作者合作網絡、關鍵詞等情況繪制科學知識圖譜,分析高校體醫融合的研究熱點、動態及演化趨勢,發現研究中的不足,并對未來研究進行展望。

1、資料與方法

1.1、數據采集

本研究以CNKI為期刊數據檢索源進行專業檢索,檢索詞為“TKA=('高職'+'高校')*('體醫'+'醫體'+'保健體育'+'體育醫療'+'醫療體育'+'體育與醫療')”,檢索年限為1983年至2021年,再通過文獻標題和來源剔除相關度較低的文獻,最終篩選出的312篇文獻數據保存成“Xls”和“Reworks”兩種格式,導出后進行后續數據統計分析。

1.2、數據轉換

將CNKI中導出的Reworks格式文件,改成 “download_***.txt”格式,使用CiteSpaceV內置的功能進行數據轉換。

2、研究方法

2.1、文獻計量法

本研究使用CiteSpaceV、Excel軟件對文獻發表數量和時間、作者、關鍵詞等進行數據統計分析,并運用普萊斯定律等方法對統計結果進行分析。

2.2、可視化分析法

CiteSpaceV是一款基于JAVA平臺的文獻可視化分析軟件,由陳超美教授開發。自2004年推出以來,CiteSpaceV在國內外各個研究領域被廣泛使用。本文運用CiteSpaceV可視化分析軟件,對作者合作網絡、關鍵詞(關鍵詞共現、聚類、突現、時序分析)3個方面進行分析,繪制可視化圖譜,旨在分析高校體醫融合的熱點和發展趨勢。

3、結果與分析

3.1、文獻數量統計

文獻發表數量的時序變化可以間接反映該領域內研究內容的熱度及動態趨勢。從圖1可以看出,1983-2021年國內高校體醫融合相關研究發文量呈“先慢后快”的趨勢,從1983年的1篇增長到2019年62篇。在文獻發表趨勢中,有兩個“集中爆發點”,分別是2012年21篇和2019年62篇。

圖1 1983-2021高校體醫融合文獻發表數量趨勢統計

2009年前,醫療衛生系統和體育系統呈現“各自為政”的狀態,在此之前極少有相關“體醫融合”的研究出現。2009年3月17日,為提高全民健康水平,中共中央、國務院公布了《中共中央國務院關于深化醫藥衛生體制改革的意見》,簡稱“新醫改”,旨在建立中國特色醫藥衛生體系,提高全民健康水平,推動高校相關人才培養模式、課程改革方面的研究。因此在2009年后,相關研究文獻數量遞增,并出現第一個爆發點,部分高校也將“醫療體育”納入人才培養計劃。2016年10月中共中央頒布的《“健康中國 2030”規劃綱要》提出“加強體醫融合和非醫療健康干預”,這在全社會掀起了一波“體醫融合”的熱潮,體醫融合也成為了學術界關注焦點,相關研究量劇增,在2019年達到頂峰。

3.2、高被引文獻分析

1983年以來我國高校體醫融合研究中被引用頻次最高的10篇文章(見表1),主要涉及到殘疾學生、體育保健、體育文化建設、大學生運動安全幾個方面。從表1看出,高被引文獻主要為保健體育課程設置、人才培養模式為主。其中云學容的《我國高校校園體育文化建設探析》被引用次數最高,為88次。

表1 高校體醫融合高被引文獻(前10)

3.3、作者、研究機構可視化分析

通過CiteSpaceV軟件分析,所形成作者合作網絡圖譜共包含319個節點177條連線,中心度為0。根據普萊斯定律N=0.749 max(max為該研究中最高產作者文章數)。本研究中max=4,N≈1.5篇,發圖2篇以上高校體醫融合相關文章的作者即屬于高產作者。由圖2可知,該研究領域缺少具有核心影響力的作者,且作者分布高度離散,作者合作情況較少,這將限制高校體醫融合理論體系的發展和突破。再根據研究機構可視化分析(圖略)發現,相關研究機構也呈高度離散狀態,這種情況不利于學術研究之間的交流,可能會限制相關學科的發展。

圖2 高校體醫融合文獻作者可視化分析

3.4、關鍵詞可視化分析

通過對關鍵詞分析,可以了解高校體醫融合的研究熱點。在CiteSpaceV中設置時間切片(Years Per Slice)設置為1年,剪切方式采用Pathfinder法 (尋徑網絡算法),選擇合適的節點和閾值,分別繪制關鍵詞共現網絡、聚類、突現和時序演變等可視化圖譜,更直接地研究我國高校體醫融合領域的研究熱點及發展趨勢。

(1)關鍵詞共現。

關鍵詞共現可以反映高校體醫融合領域的研究熱點。運用CiteSpace V軟件,進行相近關鍵詞合并,將“體醫結合”合并到“體醫融合”、“保健體育課”合并到“體育保健課程”。經可視化分析,最終關鍵詞共現圖(見圖3)共包含384個節點,834條連線。每個節點的標示為十字記號(Cross),節點越大,關鍵詞頻次越高。連線的粗細表示關鍵詞之間的關系,連線越粗,關系越密切,不同顏色對應節點第一次出現的時間。

高頻關鍵詞可以反映該領域近年來的研究熱點,關鍵詞的中心性代表了其在網絡中的關鍵程度以及和其他節點之間的相關性。表2為高校體醫融合頻次排名前10的高頻關鍵詞,期中“體醫融合”、“體育教學”、“高?!?,頻次分別為 73、30、30,中介中心性為0.31、0.31、0.23,關鍵詞中心性都大于0.1。一般將中介中心性超過0.1的節點稱為關鍵節點,表2中絕大多數關鍵詞在高校體醫融合領域中的影響較大。

表2 高校體醫融合高頻關鍵詞(頻次前10)

(2)關鍵詞聚類可視化分析。

關鍵詞聚類能展示關鍵詞之間的內在聯系,因此在關鍵詞共現基礎上,進一步進行關鍵詞聚類圖片可視化分析(見圖4)。采用LLR算法,共形成16個聚類,前10個聚類為體育保健、高校、體育教學、體醫融合、終生體育、教學、傳統保健體育、健康中國、大學生、優化,這10個聚類反映了我國高校體醫融合研究內容的主要類型。

圖4 高校體醫融合關鍵詞聚類

(3)關鍵詞時序圖可視化分析。

關鍵詞時序圖可以更清晰地描繪研究熱點的分布和演化,能更直觀展現研究領域熱點及動態發展。

將關鍵詞選擇用TimeZone呈現關鍵詞時序圖圖譜,從圖5可以看出,該領域的演變主要分為三個階段:①第一階段以“體育保健課”為主的研究,1983年以來高校體醫融合的研究熱點為體育保健、競技體育、運動量方向;②第二階段逐漸轉向高校體育教學的對策研究及課程內容優化、醫學院校的體育課程改革、人才培養等;③第三階段隨著全民健身的開展、健康中國戰略上升為國家戰略,高校體醫融合的熱點逐漸向健康管理、體醫融合的可行性和改革方面發展。

圖5 高校體醫融合關鍵詞時序圖

(4)關鍵詞突現可視化分析。

利用“突變偵測算法”從大量的關鍵詞中探測突現,可以發現不同時期該研究領域的熱點,更清晰地分析高校體醫融合的演變歷史。從圖6關鍵詞突現圖可以看出,變化率最高的為“體醫融合”(20.79)、“健康中國”(6.13),這兩個關鍵詞所涉及到的是高校體醫融合最重要的前沿領域。如 “體醫融合”在2019-2021值達到20.79,呈現出爆發式增長,這表明,體醫融合在近3年來受到的關注度較高,是該研究領域的熱點。

圖6 高校體醫融合關鍵詞突現圖

4、結論

(1)我國高校我國體醫融合文獻的數量“先緩慢增長后快速增長”的趨勢,2012年和2019年為兩個重要的時間節點;

(2)我國體醫融合領域,缺少具有核心影響力的作者,且作者之間呈高度離散狀態,相互合作交流較少,為保持該研究領域的可持續發展,應加強不同作者、機構之間的合作交流,通過不同視角,拓寬我國高校體醫融合的發展;

(3)關鍵詞方面,該領域的研究主要分為三個時期,① “體育保健課”為主的體育保健、競技體育、運動量方向;②高校體育教學的對策研究及課程內容優化、醫學院校的體育課程改革、人才培養;③健康管理、體醫融合的可行性和改革方面。高校體醫融合的發展,經歷了從“治已病”到“防未病”的轉變,以健康促進和疾病預防;

(4)由于中國知網數據庫的局限性,CitespaceV軟件只能對中國知網的文獻進行作者、機構、關鍵詞的分析,無法做文獻共被引分析,也無法進行各個國家研究熱點的對比,因此無法對相關領域進行進一步的探討。在今后的研究中,可以進一步對CSSCI、Web of Science等其他數據庫進行更深入的研究。

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