基于Citespace 及Vosviewer 的國內外心律失常研究熱點的可視化分析

令 娟 謝卓霖 張定華 羅向霞*

（1、甘肅中醫藥大學，甘肅 蘭州 730000；2、甘肅省人民醫院，甘肅 蘭州 730030；3、甘肅省中醫院，甘肅 蘭州 730050）

心律失常作為臨床診療過程中常見的心血管疾病，主要由心臟激動的節律、傳導的速度、起源部位及其激動次序的異常導致[1]，分為緩慢型心律失常及快速型心律失常，嚴重時還會導致心源性猝死[2]。據統計，目前我國心律失?；颊呒s2 000 萬人，且數據仍在持續增高[3]，心律失常的高發性及其并發癥，在不同程度上給國家造成了巨大的社會負擔和經濟負擔。近年來，心律失常相關領域的的流行病學、診療及其發病機制等方面的內容取得了新的突破和顯著進展，并有大量研究成果發表，但已發表的研究尚未被系統梳理分析，針對心律失常相關領域的可視化分析目前較少見[4]。

本文基于CiteSpace5.7.R2[5]和VOSviewer[6]可視化分析軟件，依據文獻計量學及可視化分析的方法，對國內外心律失常相關領域研究的科研成果進行可視化分析，探索國內外心律失常相關領域研究的核心前沿信息、研究熱點及未來發展的方向，以期為后續研究提供思路與參考。

1 方法和材料

1.1 數據來源與方法

計算機檢索中英文數據庫獲取相關文獻，包括中國知網（CNKI）及PuBmed 數據庫，具體檢索日期為數據庫建庫2022年12月10日。中文檢索策略詞為“主題=心律失?！?，共獲得文獻137508 篇；Pubmed 數據庫采用主題詞和關鍵詞相結合的檢索方式，檢索策略為"arrhythmias，cardiac"[MeSH Terms] OR "Arrhythmia"[Title/Abstract] OR "cardiac dysrhythmia"[Title/Abstract] OR "cardiac arrhythmia"[Title/Abstract] OR "Arrythmia"[Title/Abstract]，共獲得文獻233199 篇，將所有文獻全部導出作為可視化分析的數據來源。

CiteSpace5.7.R2 運行數據時，設置時間跨度分段長度（Year perslice）為一年；術語選擇（Terms Types）選擇為突顯術（Burst Terms），節點類型（node types）分別為“author”、“institution”、“keywords”等，連線強度（links）為“cosine”，圖譜中節點大小表示研究不同主題出現的次數，節點越大，該關鍵詞或主題出現的總次數越大；各節點之間的連線粗細代表每個關鍵詞或主題的聯系程度[7-9]。本研究根據研究作者、發文機構及高頻關鍵詞、爆點關鍵詞等參數的分析結果繪制圖譜，探討心律失常相關領域的研究現狀、熱點與發展趨勢。使用VOSviewer 軟件分析年共現情況（co-occurrence）、研究作者（author）、關鍵詞（keywords）、發文機構（organizations）及計數方法（Fullcouting）等。中文數據庫的文獻數據以refworks格式導入到VOSviewer 軟件中進行數據分析，Pubmed 數據庫中導出的數據直接進行可視化分析，無需進行格式轉變，節點代表分析的不同主題，節點大小反映關鍵詞的頻次，連線代表彼此合作或共現情況，節點和線條的顏色代表不同的聚類[10-11]。

1.2 統計分析

使用CiteSpace5.7.R2 及VOSviewer 軟件對納入文獻進行統計分析。根據研究作者、發文機構、高頻關鍵詞等參數的分析結果繪制知識圖譜，探討目前國內外心律失常相關領域中的現狀、前沿熱點與發展趨勢。

2 結 果

2.1 研究作者及發文情況分析

2.1.1 中文文獻發表作者群體的合作情況 中文文獻發表作者群體可視化視圖譜及發文量情況見圖1及表1。研究結果顯示，發文量前十的作者分別為張澍（182 次），華偉（94 次），陳柯萍（93 次），黃從新（87 次）、曹克將（79 次）、陳明龍（77 次）、馬長生（73次）、陳新（68 次）、姚焰（61 次）及楊兵（50 次）。作者合作團體主要分為九大聚類團體，分別以張澎、陳柯萍為中心的第一聚類團體、以黃從新為中心第二聚類團體、以胡大一為中心的第三聚類團體及以湯寶鵬為中心的聚類團體間交流合作密切，另外，以曹克將、陳明龍為中心的聚類團體、以楊延宗為中心的聚類團體、以李小梅為中心的聚類團體、以馬長生為中心的聚類團體與以蘇晞為中心的聚類團體彼此合作較少，但團隊內部合作緊密。其中，作者曹克將與各團隊聯系密切，多次合作發表，屬多產作者，其余四個團隊作者合作相對較少。

表1 中文文獻發表文獻數前十的作者

圖1 中文文獻發表作者群體的可視化視圖譜

2.1.2 英文發表文獻作者群體的合作情況 英文文獻發表作者群體的可視化視圖譜見圖2。研究結果顯示，國外關于心律失常研究文獻的發文作者可大致分為13 個聚類團體，主要以“morganroth，j”為核心團隊、“pratt，c m”、“camm，a j”、“podrid，p j”等團隊均與其保持密切合作。此外，“wellens，h j”、“coumel，p”、“fauchier，j p”、“le heuzey，j y”、“furlanello，f”、“marchlinski，f e”等團隊彼此交流頗為密切，但部分交流團隊局限于少數合作對象?？傮w而言，各學科中心團隊內部凝聚力較強，影響力較高。同時，團隊之間交流合作較為密切。

圖2 英文文獻發表作者群體的可視化視圖譜

2.2 發文機構分析

2.2.1 中文發表文獻機構合作情況 中文發表文獻科研機構合作網絡圖譜見圖3。研究結果顯示，目前國內中文合作發表研究的機構頻次較高的團體大致有10 個，排名前五的是武漢大學人民醫院心內科、南京醫科大學第一附屬醫院心臟科、首都醫科大學附屬北京安貞醫院心內科、中國醫學科學院北京協和醫學院國家心血管病中心-心血管疾病國家重點實驗室阜外醫院心律失常中心、大連醫科大學附屬第一醫院心內科。各機構間聯系合作較為分散（合作密切關機的機構用相對粗線表示），核心團隊具備一定影響力，例如武漢大學人民醫院心內科影響范圍較廣，且對外聯系緊密，其研究成果可以反映他們的研究水平、學術、學術交流和合作項目。亦有部分機構局限于地區合作，交流范圍較為受限，有待進一步實現與核心團隊的密切溝通。綜合可知醫院是心律失常研究的領先機構。

圖3 中文發表文獻科研機構合作網絡圖譜

2.2.2 英文發表文獻機構合作情況 研究結果顯示，國外心律失常相關研究機構聯系緊密，值得關注的是，核心機構間的合作不受地理位置的限制?？蒲袑嵙^強的機構主要有“Harvard Univ”、“Vanderbilt Univ”、“Johns Hopkins Univ”、“Univ Amsterdam”、“Stanford Univ”、“Univ Calif Los Angeles”、“Mayo Clin”、“Univ penn”、“Columbia Univ”（見圖4），先進科研力量集中高校研究所，核心團隊影響力強，范圍廣，認可度頗高，各機構間合作頻繁，交流密切，呈現集中合作發展趨勢。

圖4 英文發表文獻科研機構合作網絡圖譜

2.3 高頻關鍵詞的共現可視化分析

2.3.1 中文關鍵詞聚類分析 熱點關鍵詞反映科研數據的核心主題和主要內容[12]。研究結果顯示，中文文獻高頻關鍵詞主要有6 個聚類群，主要涉及內容為心律失常相關的心力衰竭分類、并發癥、基礎病因、治療藥物及護理防護等版塊內容，其中聚類1 主要關鍵詞有“心電描記術”、“心肌再灌注損傷”、“心肌損傷”等；聚類2 主要關鍵詞有“嚴重心律失?！?、“乙胺碘呋酮”、“心臟性猝死”、“心血管病”等；聚類3 主要關鍵詞有“伊布利特”、“體表心電圖”、“華法令”等；聚類4 主要關鍵詞有“meta 分析”、“qt 離散度”、“不良反應”等；聚類5 主要關鍵詞有“一級預防”、“臨床研究”、“再灌注心律失?！钡?；聚類6 主要關鍵詞有“低血壓”、“體外膜肺氧合”等?？偨Y概括，目前研究熱點有“室性心律失?！?、“心房顫動”、“心動過速”、“心臟驟?！?、“急性心肌梗死”、“導管消融術”、“胺碘酮”等（見圖5）。

圖5 中文文獻共現關鍵詞聚類知識圖譜

2.3.2 英文關鍵詞聚類分析 英文文獻高頻關鍵詞可視化圖譜見圖6。研究結果顯示，英文文獻高頻關鍵詞分析主要涉及了目前心律失常的病因、流行病學信息、診斷標準、抗心律失常的藥物及相關治療等內容，其中的主要關鍵詞有“arrhythmias”、“cardiac”、“electrocardiography”、“atrial fibrillation”、“middle aged”、“anti-arrhythmia agents”、“heart conduction system”、“ventricular fibrillation”等。

圖6 英文文獻高頻關鍵詞可視化圖譜

2.4 中英文爆點突現關鍵詞分析

爆點突現關鍵詞可以輔助判斷某一領域某時間段內的研究熱點、前沿及發展趨勢[13]，文獻年產量和增長率的數據可以從科學數據的角度反映一個特定研究領域的發展[14]。研究結果顯示，中文爆點關鍵詞在近些年主要集中為“meta 分析”、“系統評價”、“導管消融術”、“心臟驟?！奔啊皟和钡?，強度值位于前十的高頻關鍵詞有“心性”、“老年人”、“桂枝甘草龍骨牡蠣湯”、“炙甘草湯”、“護理”、“心悸”、“綜述”、“臨床指南”、“臨床經驗”及“阿片受體”等。對比中文爆點突現關鍵詞，目前近五年英文研究熱點集中于“met analysis”、“recognition”、“epidemiology”、“convolutional neural network”、“electrocardiogram signal”、“deep sleeping”、“inflammation”等，強度值位于前十的高頻關鍵詞有“sudden death”、“randomized trial”、“coronary artery”、“myocardialischemia”、“parkinson whitesyndrome”、 “infarction”、 “ischemia”、“reperfusion”、“acute myocardial infarction” 及“potassium channel”。前50 中英文爆點關鍵詞趨勢圖見圖7-8。

圖7 前50 中文爆點關鍵詞趨勢圖

圖8 前50 英文爆點關鍵詞趨勢圖

3 討 論

本研究借助CiteSpace 5.7.R2 及VOSviewer 軟件，對心律失常相關研究的中英文文獻進文獻計量學及可視化分析，并以可視化網絡的形式進行量化，以共現圖譜的形式進行呈現。

3.1 研究作者及高頻關鍵詞情況

研究結果表明，國內研究作者團體內部間合作發表聯系較為緊密，曹克將團隊對外合作聯系溝通緊密，中心團隊機構研究合作頻繁，其余團隊研究力量相對分散，相互合作較少，有待構建更為密切的協同交流網絡。相較而言，國外學者合作范圍較廣，各機構交流合作緊密，地域限制影響力小，且團隊內科研力量較強，論文認可度較高，有向多中心合作的發展趨勢。本研究建議今后研究者應加強合作，更要加強與國外研究者的密切交流，實現國內研究與國際研究的同步化進步，促進心律失常相關領域的進一步發展，研究出更高水平的文章。

高頻關鍵詞是對某一領域研究主題的高度概括，利用詞頻分析法原理明確心律失常的研究熱點、研究核心及發展趨勢[15-16]，結合可視化分析方法，可直觀展示某研究領域的主題結構和熱點問題，更有利于直觀化認識該領域的研究前沿[16]。本研究高頻關鍵詞的結果表明，目前中文文獻對心律失常的研究集中于專家共識、循證醫學支持、中醫藥治療等方面，并向射頻消融術、一線預防及搶救等方向延伸擴展，高頻關鍵詞提示，目前對于心律失常的發病機制及有效治療措施仍是我國研究的重點問題，對于其診斷及防護也十分重視。英文文獻的高頻關鍵詞主要涉及了目前心律失常相關發病機制及危險因素、分類治療及嚴重并發癥等研究。綜合分析全球范圍內的研究主流熱點，提示對于心律失常的電生理學改變及植入性裝置相關研究、消融新技術相關研究、心律失常隨訪及預后相關研究等將成為未來抗心律失常的研究的熱點問題。此外，對于高等級的循證醫學數據支持性研究也具備實際應用價值。

3.2 爆點關鍵詞情況

3.2.1 循證數據研究 近年來，“Meta 分析”與“系統評價”作為高等級循證醫學證據，在研究心律失常領域作用日益突出，但整體研究統計顯示目前國內心律失常相關研究方法學質量參差不齊，有待開展更嚴謹的科學研究[17]。同時國內對于中藥復方抗心律失常研究日益受到重視。

3.3.2 中醫藥預防心律失常研究 目前，中藥復方對于心律失常的相關研究成果頗豐，探索中醫藥防止心律失常的作用及機制具有重要意義[18]。馮慧等觀察丹參多酚酸鹽合桂枝甘草龍骨牡蠣湯對心血瘀阻證冠心病患者的臨床療效，結果顯示該方總有效率96.67%，對照組總有效率80.00%，提示該中藥復方治療心血瘀阻證冠心病患者有良好療效，可顯著改善患者血流狀態[19]。