國內房顫治療領域研究熱點主題分析

房顫是最常見的心律失常之一，其患病率在普通人群中為0.4%[1]，且隨著年齡的增長而增長，約占住院心率失?；颊叩?/3[2-3]，全球至少3350萬人受房顫影響[4]。隨著人口老齡化的加速，房顫的發病率、致殘率和致死率逐漸增加。雖然治療技術在不斷進步，但房顫的危害仍未得到有效控制，因此房顫的治療已經成為當今心血管領域巨大的挑戰。本文通過分析國內房顫治療領域的研究熱點，為臨床工作、基礎科研工作提供有意義有價值的參考。

1 數據與方法

本文以中國知網期刊數據庫、萬方期刊論文數據庫、維普中文科技期刊數據庫為數據來源，使用關鍵詞“(房顫OR心房顫動OR心房纖顫OR心房撲動)AND治療”進行精確檢索，時間跨度為檢索時間(2018年5月25日)之前，共檢出初始數據3 707條。將其題錄分別按照NoteExpress格式導出后導入系統，人工判讀處理不相關及重復文獻后，得到與房顫治療領域相關原始文獻題錄共計1 675篇。

基于文獻調研，分析房顫治療研究領域文獻的數量增長、核心作者及來源期刊分布情況；基于共詞分析，采用因子分析和聚類分析的方法，將高頻關鍵詞進行聚類并根據粘合度值來確定房顫治療各類團的研究主題；采用社會網絡分析法，對核心作者和研究主題的關系網進行分析，揭示房顫治療研究領域學者之間的科研合作及研究主題關系；采用戰略坐標分析法，分析各研究主題的目前研究情況，如核心研究內容、內外部結構等，并預測其變化趨勢。

2 數據處理

2.1 數據清洗

將1 675條與房顫治療有關的文獻題目和目錄從文獻管理軟件NoteExpress中導出，然后將其導入Bicomb 2.0[5]書目共現分析系統對文字段落進行比對和提取，同時對其內容進行數據清洗操作，主要包括檢查數據是否具有一致性，處理一些無效或缺失的數據，最終完成對數據的整理和清洗。

2.2 數據統計

使用Bicomb 2.0書目共現分析系統對提取的與本文研究相關字段數據進行匯總統計，并選取一定“頻次閾值”的符合需求的數據，導入Excel文件，為下一步數據分析做準備。

2.3 構建矩陣

通過Bicomb 2.0可直接得到關鍵詞詞篇矩陣、核心作者詞篇矩陣，利用Excel將關鍵詞詞篇矩陣轉置得到關鍵詞篇詞矩陣，Excel自編公式構建核心作者-關鍵詞矩陣，作為待分析數據。

3 結果與分析

3.1 房顫治療研究的發文情況

對國內房顫治療領域論文歷年發布情況進行統計，結果顯示我國關于房顫治療在1973-1998年的發文量極少，而在1999-2018年其關注程度持續增加，這可能與1998年中國第一例房顫導管消融治療的順利開展、患者數量增加、技術不斷進步、新藥物研發等因素有關。

布拉德福定律是關于專業文獻在刊登該文獻的期刊中的數量分布規律。該定律認為如果將一定時間內的期刊按照某種學科的載文量進行降序排列，則可以將期刊分為核心區、相關區和外圍區，這3個區假設都包含同等數量的論文，且3個區的期刊數量關系為1∶n∶n2，這一系數稱為布拉德福系數[6]。據此，可將該領域的科學期刊劃分為核心期刊區(載文量大于或等于11)、相關期刊區(載文量大于3且小于11)、外圍期刊區(載文量小于或等于3)。這3個區包含的期刊數量分別為27、91、393，基本都為3的倍數且具有增長的關系，因此可以合理推出其布拉德福常數大約為3。核心期刊區中，《中華心律失常學雜志》(53)、《中國醫藥指南》(33)、《實用心腦肺血管病雜志》(32)、《中華心血管病雜志》(30)、《中國心臟起搏與心電生理雜志》(27)位列前5，累計載文175篇，前27種期刊共載文538篇，說明目前房顫治療領域的文獻相對集中，已經形成自己的核心期刊。

3.2 房顫治療的研究主題分析

當兩個關鍵詞同時出現在同一篇文獻中時，它們中間即存在一定的內在聯系，次數越多關系越密切[7]。通過對文獻高頻關鍵詞進行統計分析，可以挖掘某一領域的核心研究主題。

3.2.1 關鍵詞聚類分析

3.2.1.1 選取高頻關鍵詞

楊愛青[8]將詞頻g指數定義為：某個研究主題關鍵詞的數量分值為g，當此關鍵詞總量N中有g個關鍵詞時其累計出現頻次不少于g2次；當此關鍵詞總量N中有g+1個關鍵詞時其累計出現頻次少于(g+1)2，詞頻g指數在共詞分析主題詞選取中具有簡便性、有效性和科學性且敏感度較強[8]。因此，本文選取詞頻g指數作為選取高頻關鍵詞的方法。

本文在研究中除去“心房顫動”和“治療”等一些與主題內容無關的詞，根據上述方法計算出本文高頻詞的閾值為61(表1)。

3.2.1.2 構建關鍵詞詞篇矩陣

用Bicomb 2.0統計上述高頻關鍵詞在每篇文獻中出現的情況，生成行為高頻關鍵詞，列為文獻記錄號的61*1 570的高頻關鍵詞詞篇矩陣(表2)。矩陣中的數字“1”表示出現，否則用“0”表示。

3.2.1.3 關鍵詞因子分析

首先，需要判斷選取的數據指標有無結構效度、是否適合進行因子分析。本文采用KMOS檢驗和Bartlett球型檢驗，選取KMO檢驗的值>0.5且Bartlett球形檢驗中顯著性值<0.05的數據指標，這一部分指標為符合要求的指標。

表1 前61個高頻關鍵詞詞頻列表(部分)

表2 高頻關鍵詞詞篇矩陣(部分)

注：因文獻記錄號4未對應上述關鍵詞，故文獻記錄號不連續

運用上述詞篇矩陣，通過轉換找到出現頻率較高的關鍵詞篇詞矩陣，將其導入SPSS 22.0中，對61個高頻關鍵詞的數據進行KMOS檢驗和Bartlett球型檢驗，輸出結果如圖1所示。這2種檢驗需要結合協方差矩陣分析的方法，同時也會用到因子分析功能。其中KMO值為0.611(>0.5)，Bartlett球形檢驗中顯著性值為0.000(<0.05)，因此房顫治療領域主題研究的高頻關鍵詞適合進行因子分析。

圖1 KMO檢驗和Bartlett球形檢驗結果

然后，將1 570*61的高頻關鍵詞篇詞矩陣導入SPSS 22.0中，對樣本的協方差矩陣進行檢驗分析。主要運用主成分分析方法進行因子分析，共有18個公因子被提取(表3)，其累計方差貢獻率為65.754%。根據“所提取的因子應能概括總體信息的60%以上”[9]原則，結合表3中的數據(前15個因子的累計方差貢獻率約60.416%)可知，將這61個高頻關鍵詞分為15-18類都是合理的。

表3 各指標相關矩陣特征值和方差累積貢獻率

3.2.1.4 關鍵詞聚類

將前述的高頻關鍵詞詞篇矩陣全部導入SPSS 22.0，運用Ochiai系數和組間平均連接方法構造相似矩陣，根據聚類結果并參考因子分析的因子提取個數，最終確定本文的聚類數為15。將結果中的聚類類目成員列表和聚類樹狀結構圖結合，最終得到聚類樹及類目成員圖譜(圖2)。

圖2 基于SPSS的關鍵詞聚類樹及類團成員圖譜分析

3.2.2 各類團主題的確定

主題的確定需要參考關鍵詞粘合度。關鍵詞粘合度既可用來衡量類團內各關鍵詞對類團的貢獻度，也可用來衡量其代表的主題在促進類團聚類的過程中的作用是否有效或者有效的程度大小。中心詞，顧名思義是對某一類團中心思想的表達和體現。按照關鍵詞擬合度的理解，其擬合度也應該是最大的，最能促進類團聚類。本文對類團中心詞粘合度的計算采用了鐘偉金[10]學者的方法：

式中，N(Ai)表示關鍵詞Ai的粘合度，F(Ai→Bj)表示關鍵詞Ai與同一類團其余關鍵詞的共現頻次[11]，n為類團中關鍵詞的總數。

通過上述公式計算關鍵詞粘合度，其中值最大的即為該類團的中心，是該類團研究的主要內容。本文以類團12為例，通過計算得到該類團中的關鍵詞“手術治療”“射頻導管消融術”“迷宮手術”“外科治療”的粘合度值分別為2.67、2.33、4.67、2.33，可見此類團研究的主要主題是迷宮手術。

以此類推，按照同樣的計算方法和原理得出類團1-15的研究主題依次為抗凝治療、心律失常、陣發性心房顫動、冠心病、胺碘酮、心力衰竭、穩心顆粒、心動過速、治療方法、射頻消融術、導管消融術、迷宮手術、心電圖、病因、預激綜合征。

3.3 研究主題與核心作者的社會網絡分析

研究主題與核心作者之間的社會關系網絡可體現該領域中各研究主題的受關注程度及核心研究力量。首先，使用Bicomb 2.0提取31位核心作者及其文獻信息，導出核心作者-文獻矩陣。然后，采用Excel自編公式將高頻詞的詞篇矩陣與核心作者-文獻矩陣結合進行計算得到核心作者-高頻關鍵詞矩陣，以聚類的結果作為基礎將高頻關鍵詞與所屬類團進行一一對應轉置，最終得到研究主題-核心作者關系矩陣(表4)。這一矩陣中的元素可以表示其對應的作者在發表的文獻中，研究主題中含有該元素的關鍵詞個數[12]。最后，將研究主題-核心作者關系矩陣導入Ucinet 6.0社會網絡分析軟件，利用其內置的Newdraw功能進行計算，最終得到研究主題-核心作者的社會關系網絡圖譜(圖3)。

表4 研究主題-核心作者關系矩陣(部分)

由圖3可以看出，圓形節點是房顫治療領域的研究主題，其大小代表該主題核心作者數量及其在領域的受關注程度，節點越大，該主題涉及核心作者數量越多；方形節點代表的是核心作者，節點大小表示該核心作者涉及的主題數量的多少，由此可看出該作者在研究中的活躍程度，節點越大，該作者對主題的貢獻越高。從圖3中還可以看出，在核心作者的節點與研究主題的節點之間有不同粗細的線段連著，這些線段表示該作者與該主題之間具有研究關系。其中越粗的連線表明作者對該主題的研究越多，研究中涉及到的關鍵詞數量在這一主題下越多，在一定程度上可以體現作者對該研究主題的貢獻程度。

圖3 研究主題與核心作者關系網絡圖譜

3.3.1 研究主題的受關注程度

圖3中有2個最大的研究主題節點，分別對應主題2“心律失?！焙椭黝}11“導管消融術”，表明這2個主題涉及的核心作者人數最多，受關注程度最高。其余受關注度較高的研究主題依次是主題1“抗凝治療”、主題5“胺碘酮”、主題10“射頻消融術”、主題8“心動過速”、主題12“迷宮手術”、主題3“陣發性心房顫動”。經計算得出，該網絡中每個主題的平均核心作者數為12.8，它們的核心作者數>12.8，是房顫治療領域中的熱門研究主題。

3.3.2 核心作者的科研影響力分布

圖3中馬長生在房顫治療領域中研究主題數量為13個，是最大的核心作者節點；其余依次是胡大一、楊新春，他們在房顫治療領域中均涉及10個研究主題，是該領域內活躍的核心作者。經計算得出，每個作者涉及的研究主題平均數為6.26，研究主題數量在6～9之間的核心作者共有9位，均為該領域中較為活躍的作者。核心作者中涉及6個研究主題、5個研究主題、4個研究主題、3個研究主題的核心作者數分別是6、6、4、3，這些作者的研究偏向某一個領域的深入研究。

3.3.3 研究主題與核心作者的相互關系

圖3中，以某一研究主題為中心來看，與其核心作者之間連線的粗細各不相同。與主題連線越粗的作者，對主題研究的貢獻程度越大，是該主題的核心研究力量。以某一核心作者為中心來看，與其所研究的主題間的連線粗細也不相同。與作者連線較粗的主題表明是該作者研究的重點主題。例如，與主題2“心律失?！钡倪B線較粗的作者節點有馬長生、胡大一、楊新春、黃從新等，為主題2的核心研究力量；再如，核心作者董建增所涉及的4個研究主題(主題1、主題2、主題10、主題11)中，主題2的連線最粗，是其研究重點。

3.4 研究主題的戰略坐標分析

戰略坐標圖可以用來表示某一領域內部關聯的情況以及領域間相互影響的情況。本文以每個主題的向心度為橫坐標、密度為縱坐標繪制戰略坐標圖，根據各主題在戰略坐標4個象限中的位置，描述該領域的科學研究結構、預測未來發展趨勢。

3.4.1 指標計算

向心度表示主題間的關聯強度，向心度越大，該主題在研究領域中越趨于核心地位。其計算方法為：某類團包含的關鍵詞與該類團外所有關鍵詞的共現頻次總和、平方和或者平方根來表示[13]。本文選取平均值。

密度表示主題內部的關聯強度，計算方法為：類團內的關鍵詞兩兩共現頻次之和，取平均值、中位數或者平均值來表示[13]。本文選取平均值。計算之前，為了消除高頻關鍵詞本身詞頻值差異較大對類團密度值的影響，將關鍵詞共現矩陣中對角線元素改為0[12]。

3.4.2 戰略坐標圖的繪制

根據聚類分析結果和關鍵詞共現矩陣，計算出各個研究主題的向心度和密度值，并以向心度為橫軸、密度為縱軸，以二者平均值的交點(81.655，23.476)為坐標原點，繪制房顫治療領域的戰略坐標圖(圖4)。此坐標軸將圖表分為4個象限，可以描述各主題的研究發展現狀及其未來發展趨勢。

圖4 國內房顫治療領域主題的戰略坐標

戰略坐標圖中，向心度的值越大，在X軸的方向越靠右，表明該類團與其他類團關聯十分緊密，是該領域內的核心主題，占有重要地位；密度值越大，在Y軸方向越靠上，說明該類團內部的關鍵詞之間相互聯系非常緊密，在該領域中它已經相對成熟。

3.4.3 核心研究主題

圖4中，高密度、高向心度的主題位于第一象限的外緣，說明主題類團內部的研究主題之間相互聯系緊密，研究比較成熟，是研究的中心，研究力量相對集中、受關注程度較高。同時，它們與外部其他類團主題聯系廣泛且密切，是該領域的核心研究主題?！翱鼓委煛薄鞍返馔薄靶穆墒С！蔽挥诘谝幌笙?，它們的向心度和密度都遠高于其他主題。心律失常藥物治療中胺碘酮屬于Ⅲ類，是選擇地延長復極過程的藥物，而心律失常導致的房顫往往需要抗凝治療。三者之間關系緊密，受關注度較高、研究力度較大，且形成自己的研究體系，是近幾年來房顫治療領域中的研究核心主題。

3.4.4 獨立研究主題

圖4中，高密度、低向心度的主題位于第二象限。此象限中的主題，雖然類團內部關鍵詞聯系緊密，但與其他主題的聯系相對較弱，研究相對獨立。這類主題雖然已被研究，但由于與其他主題聯系不密切，生命力不強，繼續研究可能會因為其局限性而消失。本文中第二象限暫無主題，說明房顫治療領域的研究還未出現既成熟又相對獨立的研究主題，與房顫治療相關的研究目前還處于快速發展，仍需繼續深入研究、完善體系的階段相一致。

3.4.5 邊緣研究主題

圖4中，低密度、低向心度的主題位于第三象限，研究主題的新熱點一般會出現在此象限。該象限中主題類團內部結構松散，受關注程度較低，說明研究不成熟；同時與其他類團主題聯系不廣泛，屬于所在研究領域的邊緣區域。第三象限包含心電圖、穩心顆粒、病因、預激綜合征、治療方法、迷宮手術、心動過速等7個研究主題，對這些主題進行研究還有待加大人力物力的投入，以便其向第一象限發展。

3.4.6 潛力研究主題

圖4中，低密度、高向心度的主題位于第四象限。該象限中的主類團內部關鍵詞之間聯系不緊密，不能自成一體，受關注度較低，但是與其他主題聯系緊密，在整體研究中表現活躍。第四象限中包含5個主題，分別是射頻消融術、冠心病、心力衰竭、導管消融術、陣發性心房顫動。這些主題屬于房顫治療領域中的交叉研究主題，具有強大的生命力，處于各研究主題的中心，但研究主題尚不成熟，只要對其關注度有所提高，加大研究力度，就會向上移動成為核心研究主題。

科研過程中，很多因素會導致研究主題向心度和密度的值發生變化。如領域內研究作者團隊及內容的變化、新的知識點的出現、相關技術的進步等，都會引起各研究主題在各象限之間的移動或替換為新的主題。如房顫治療領域中處于第三象限的研究主題“心動過速”在原點位置附近，隨著其研究的不斷深入與發展，它有可能會進入第一象限。

4 結論

本文主要利用文獻計量分析、關鍵詞聚類分析、社會網絡分析、戰略坐標圖的方法，從多角度分析國內房顫治療領域主要研究主題及研究現狀，包括研究主題的內容、受關注程度、核心期刊分布、研究力量分布、研究主題的內外部結構及其發展趨勢，爭取為其今后研究提供借鑒和參考。

房顫治療領域仍有未深入研究的主題，作者間仍需加強合作和發展。戰略坐標圖中，該領域只有3個研究主題處于第一、二象限(研究成熟度區域)，大部分主題位于學科研究的第三、四象限(邊緣且成熟度較低的區域)，說明該領域的研究總體還不夠成熟深入，仍有很大的發展空間，應引起更多領域內學者的關注并加大科研投入，以便其更好地發展。

5 結語

由于數據源僅限于期刊論文，未涉及其他類型的數據以及國外房顫治療領域的相關數據，結論存在一定的局限性，難免有不完善的地方。在后續研究中將進一步分析國內外房顫治療領域相關文獻，以便更好地了解國內外房顫治療領域研究的異同和進展。