骨皮質切開術研究的文獻計量分析

王 鳳

骨皮質切開術是指僅對牙齒周圍的骨皮質進行切開，不傷及松質骨，用來加速移動牙齒的一種手術。骨皮質切開術安全有效地加速正畸治療，縮短正畸周期，越來越多地被用于正畸治療中并獲得了成功[1]。一些文獻對骨皮質切開術輔助正畸的基礎、臨床應用、生物機制等相關研究都進行過綜述[2，3]?？茖W知識圖譜，是一種有效總結現在，預測未來趨勢的手段[4]。本研究基于citespace 和VOSViewer軟件，對目前這一促進正畸領域的新興熱點，進行了文獻定量學分析，繪制了科學知識圖譜，以期全面評估其臨床應用、研究方向、最新熱點等信息。

資料與方法

1.來源：以湯姆路透（Thomson Reuters）出版集團的Web of Science 數據庫全部合集，與中國學術期刊全文數據庫（CNKI）為檢索文獻來源。

2.數據整理及研究方法：將Web of Science 數據庫核心合集中檢索的文獻導入Endnote X7 軟件7.0 版本（Thomson Research Soft）中，進行數據整理工作。統一知網數據庫來源中的外文，將其與Web of science 數據庫來源中的重復的刪除。對知網數據庫來源文獻，特別是部分中文文獻的英文摘要部分，統一單位和作者本人。例如：The ninth’s hospital,shanghai 和shanghai ninth’s hospital 統一為上海市第九人民醫院。例如，Wang Bo 查詢文獻及詢問業內人士后統一為王博。按照上述的標準整理文獻，選擇以全紀錄純文本格式導入Citespace 軟件6.1.R3 版本（Chaomei Chen,Drexel University）[5]，按照教程建立project、data、input、output 四個文件夾，以“download_.txt”格式進行命名并在CiteSpace 軟件中進行格式轉換并進行后續運算。外文文獻采用VOSViewer 軟件1.6.18 版本（Van Eck,Waltman,The Centre for Science and Technology Studies）[6]處理，其他文獻信息采用Microsoft Excel 整理并總結。

結果

在按照上述標準檢索后，初始獲得知網文獻555 篇，Web of science 文獻160 篇。在按照上述標準進行整理后，得知網文獻137 篇，web of science文獻156 篇，以此進行下一步統計和定量分析。相關檢索策略、納入及排除標準、各步驟所得結果數見圖1。

圖1 檢索策略、納入及排除標準、流程及結果（A 知網數據庫，B Web of science 數據庫）

1.年度文獻發文量分布：如圖2A 所示，國內文獻關于骨皮質切開術從2007 年首次披露，2010 年3篇開始起步，12～14 年仍然處于相對較少期，但從2015 年開始迅速增長，且增長速度明顯，在2019 年達到頂峰24 篇，2020、2021 年屬于平臺期，和國外文獻發表數量接近，2022 年截止4 月是4 篇。因此，骨皮質切開術這個熱點，在國內屬于上升期。

圖2 相關文獻年度發表圖（個數為該年度發表數量）

如圖2B 所示，國際文獻關于骨皮質切開術從2008 年首次披露，2010 年3 篇、2011 年1 篇，屬于初露頭角期，但從2015 年開始迅速增長，且增長速度明顯，在2019、2020、2021 快速上升，2021 年達到頂峰31 篇，2022 年截止4 月是7 篇。因此，骨皮質切開術這個熱點，是最新的熱點，吸引著口腔正畸醫師們的興趣。此技術在國際研究中尚屬于新興時期，發表的文獻量快速擴大，預計在后面5 年將會有更多的文獻突破。且本熱點的趨勢，國內與國際的趨勢基本保持一致，證實國內醫師引進和采用該技術的時間非?？?，國內患者對如何加速正畸的興趣日益激增，因此可以看出，本熱點在國內外均屬于快速上升期。

2.作者、機構及國家：如圖3A 所示，中文文獻作者圖譜中共430 個節點，886 條連接，網絡密度為0.0096，本次研究有39 位作者發文量≥3 篇。隱去發文量1 篇的作者后，如圖3 所示，本領域的研究作者明顯形成了比較主要的3 個團隊。以徐莉、徐莜為中心的合作網絡節點最多，以嚴斌、趙春陽、程磊的團隊合作人數也較多，以房兵、于洪波、王博團隊為主的次之，但上述國內團隊之間，較少存在合作，多為獨立團隊發文，圖3 中可見無明顯跨團隊的連接線。

圖3 知網文獻作者團隊（連線代表了合作關系，作者團隊之間以緊密連線展示）

外文文獻作者588 人，其中不小于2 篇文獻的作者有58 人，對這58 人進行了展示，見圖4。前十位發文量作者，見表1。從圖3 可見，本領域的研究作者形成了團隊，比較主要的有Charavet,Carole 作者和Lambert,Fran 作者團隊、Ferguson,Donald J團隊、Dibart,Serge 團隊等。和國內研究類似，上述團隊之間，尚無緊密的合作。

表1 Web of science 文獻前10 位發文量作者

圖4 Web of science 文獻作者團隊（連線代表了合作關系，作者團隊之間以緊密連線展示）

機構之間，知網文獻顯示，北京大學口腔醫學院、國家口腔疾病臨床醫學研究中心發表靠前（4篇）。而上海交通大學醫學院附屬第九人民醫院、濟南市口腔醫院、南京醫科大學附屬口腔醫院、安徽醫科大學、首都醫科大學附屬北京口腔醫院、廣東省福山市中醫藥等單位均為3 篇。

機構之間，Web of science 文獻顯示，一共有208 個機構參與發文，大于6 篇發文量的機構有Boston University（13 篇）、University of Damascus（9篇）、University of Hospital Liege（7 篇）、Case Western Reserve University（7 篇）、King Abdulaziz University（7 篇）、University of Liege（6 篇）、European University of Coll（6 篇）。緊隨其后的為上海交通大學醫學院（4 篇）。

本研究納入的Web of science 文獻中，涉及國家42 個，其中，不小于2 篇發表的國家有25 個，不小于3 篇發表的國家有14 個，前十位國家見表2，其中可見，中國（大陸）發文量占據第三位，而且其引用量也屬于較高水平，說明我國骨皮質切開術的研究質量較高，值得引用。對發文量不小于3 篇的國家之間，采用SCImago Graphica 軟件1.0.18 版本（GitHub Incorporation）進行國家間聯系展示，見圖5。

表2 骨皮質切開術的發表國家級引用

圖5 主要發表國家間合作及聯系（連線代表國家之間合作，圓形大小代表了發表數量）

3.關鍵詞：關鍵詞代表了論文的核心觀點，是對論文主要研究的高度概括[7]。在文獻計量學研究中，常用于挖掘該領域的研究熱點和核心內容[8]。

在本次研究中，基于citespace 軟件，對137 篇CNKI 數據庫文獻的關鍵詞進行可視化分析，知網研究關鍵詞在citespace 軟件內得到由155 個節點、248 條連線、密度0.0208 構成的關鍵詞共現圖譜，如圖6 所示。除了與本研究相關的“牙齒移動”、“正畸”等文獻檢索詞匯，包括了骨密度、牙槽骨、錯牙合、尖牙回收、牙根吸收等臨床常見詞匯。

圖6 知網文獻關鍵詞展示（圓圈大小代表發表數量，連線代表關鍵詞之間聯系）

對156 篇web of science 文獻，英文關鍵詞在VOSviewer 軟件內得到知識共現圖譜，如圖7 所示，可見4 個明顯的簇，簇1（紅色）由53 個關鍵詞組成，主要為 ：Class -Ⅰ malocclusion、Class -Ⅱmalocclusion、Class-Ⅲmalocclusion、beam-computed tomography 等，代表了目前骨皮質切開的主要應用，為1-3 度錯牙合畸形，以錐體束CT 為觀察手段。簇2（綠色）包含了40 個關鍵詞，以carine retraction、distraction、alveolar decortication 等為主，代表了骨皮質切除術對尖牙回收等的作用。簇3（藍色）包含了30 個關鍵詞，以cell、rats、lower-laser 等為主，代表了目前骨皮質切除術在體內動物水平和體外細胞水平基礎研究中的應用，低強度激光可能是較好的比較組。簇4（黃色）包含了25 個關鍵詞，以bone augmentation、fibroblasts、bone turnover、thickness、platelet rich fibrin 等對骨和纖維改變的一些觀察。

圖7 Web of science 文獻關鍵詞知識圖譜（圖中圓點大小代表出現次數，連線代表關鍵詞之間聯系，不同種類的關鍵詞構成不同顏色的簇）

圖8 可見時間疊加的Web of science 文獻關鍵詞知識圖譜關鍵詞知識圖譜，其中不同的顏色表示了不同的平均時間，紫色越遠，黃色越近。主要的關鍵詞基本上從2017 年起，證實骨皮質切開術，是一項非常前言的研究熱點。而平均時間2021 年左右關鍵詞為黃色部分，則為最新研究關鍵詞，如bone modeling、platelet rich fibrin 等。

圖8 Web of science 文獻關鍵詞知識圖譜時間視圖（圖中圓點大小代表出現次數，連線代表關鍵詞之間聯系，顏色代表該關鍵詞主要發表時間）

Web of science 文獻關鍵詞知識圖譜密度視圖見圖9，其中黃色為主要密度關鍵詞，可見主要的關鍵詞為piezocision、corticotomy、root resorption，證實微創骨皮質切開已經成為了密度較高的研究，具有取代傳統骨皮質切開術的可能。

圖9 Web of science 文獻關鍵詞知識圖譜密度視圖（顏色越黃色，代表該關鍵詞出現頻率越高）

4.關鍵詞聚類研究：對國內文獻，采取LLR 算法對關鍵詞進行聚類，有前5 個類別進行展示，聚類情況見圖10，同時對聚類明細內容進行歸納，見表3。模塊聚類模塊值Q＝0.7757（＞0.3），說明聚類網絡社團結構顯著，聚類平均輪廓值S＝0.9467（＞0.7），說明此次聚類有效合理。研究證實，2013 年起國內骨皮質切開起步，2016 年起研究逐漸興盛，大部分研究熱點持續至今，主要有錯牙合治療等臨床應用，大鼠模型等基礎研究，CBCT 等影像學研究。大部分研究目的是加速骨生長或移動，而有限元分析占據了重要部分。

圖10 CNKI 文獻關鍵詞聚類分析時間軸（從左到右為時間遞進關系）

通過對突現詞的分析可以更加直觀地幫助研究者判斷該領域的前沿熱點與發展趨勢。如圖11 所示，當γ 值設置為0.1 時，獲得9 個突現詞，根據其能量，依次為牙齒移動、正畸、錯牙合、牙根吸收、區域加速、頭姿、骨增量、加速正畸、微創。其中，牙齒移動、正畸和錯牙合展示最多，證實目前的骨皮質切開術，基本上以錯牙合的正畸治療為主，以促進牙齒移動為目的。而2019 年起的骨增量研究，則成為了新近的研究熱點，其熱度持續到目前，并未減退，可能成為未來幾年的研究熱點。近年來的熱點，特別是2019 年以來的熱點，則停留在微創、加速正畸上，證實隨著科技的進步，微創的骨皮質切開術成為大多數人的選擇。

圖11 CNKI 文獻突現詞（按照強度排列，紅色標簽為主要出現時間）

Web of science 文獻研究中，如圖12 所示，當γ值設置為0.1 時，獲得35 個突現詞，根據其能量，前10 位依次為osteotomy、corticotomy、clinician、biology、movement、nonextraction、Periodontally Accelerated Osteogenic Orthodontics、alignment、removal、distraction。近3 年來突現詞，以gingval crevicular fluid、apical root resorption、digital dentistry、interdisciplinary treatment、stability，說明國際研究開始關注骨皮質切開術與其他學科的融合，值得國內研究學習。

圖12 Web of science 文獻突現詞（按照強度排列，紅色標簽為主要出現時間）

討論

傳統的綜述研究，對文獻報道由自己選擇，多帶有個人主觀的意見。本研究中，與傳統綜述不同，采用Citespace 和VOSViewer 軟件，對骨皮質切開術的近20 年文獻進行了文獻定量分析，統計出了目前國內外做骨皮質切開術的主要研究團隊、研究熱點，總結了既往研究，預測了可能的趨勢。

年度發表趨勢分析證實，國外研究在快速上升期，國內研究也緊跟趨勢，因此，預測在未來5～10年內可以產生更多的骨皮質切開術的相應研究。研究團隊、機構與國家等內容顯示，國內研究中，骨皮質切開術的研究存在一定的團隊之間合作很少，特別是跨團隊、跨機構之間的合作很少，這可能一定程度上限制了骨皮質切開術的發展，如果能夠拓展機構、團隊之間的合作，應該可以增加骨皮質切開術的研究數量和質量。而國外研究團隊中，雖然主要團隊如Dibart,Serge 和donald j 等存在著一些合作，但其數量很少，發表文獻仍然以自身團隊為主，在圖3 中可見大部分團隊之間沒有合作的連線，因此，加強國內外骨皮質切開術的團隊交流和合作，著實關鍵。

研究內容中的關鍵詞研究顯示，錯牙合畸形，特別是輕度骨性Ⅱ類錯牙合畸形，是骨皮質切開術的一個主要應用方向。較多研究報道[9～11]，骨皮質切開術有效減少了正畸的時間，促進了前牙回收至正常位置，促進患者容貌恢復，實現了患者前牙的整體內收。牙根吸收是骨皮質切開術的研究熱門關鍵詞之一。CBCT 是評估骨皮質厚度的重要方法[12]。文獻證實，以CBCT 定量分析兩種骨皮質切開術的正畸治療的牙根吸收，可發現骨皮質切開術對牙根吸收微乎其微[13]。但也有認為，骨皮質切開術后盡管牙根有輕度吸收，但是比正畸治療對照組牙根吸收量明顯減少[14]，即骨皮質切開降低了牙根吸收。因此，對其的作用尚未定性，有專家指出了目前的總結，骨皮質切開術很少認為加重牙根吸收[15]。同時，骨皮質切開術可增加牙槽骨寬度，縮短治療時間，提高治療后的穩定性，是被稱為區域加速現象的一種骨愈合模式[16]。對于牙槽骨而言，其容積增加，邊界增加，原來的拔牙矯治適應癥轉為非拔牙矯治，促進和增強牙齒移動，病例完成時牙槽容積增加，提供更完整的牙周組織，減少拔牙需要，促進突破現有牙槽骨邊界的牙移動。對牙槽骨和牙根吸收的影響，也可見實驗報道中，如國內研究采用比格犬的動物實驗，骨皮質切開術可以降低牙槽骨高度，減少壓低過程中的壓根吸收[17]。

突現詞分析中，骨增量是一個重要的分析點。骨皮質切開術對牙槽骨重塑，使牙槽骨總骨量及牙槽骨厚度顯著增加，同時加入骨移植材料，可以繼續增加牙槽骨厚度，骨皮質切開術配合骨增量，可以有效加速正畸[18]。近三年的突現詞中，可以發現gingval crevicular fluid（齦溝液）等詞匯，gingval crevicular fluid（齦溝液）是評估牙周組織狀況的一個重要指標，在Manu Bhaskaran 等的研究中，富含血小板血漿促進了成骨細胞活性，促進牙齒的移動和生長，是骨皮質切開術的有效組合治療手段[19]。同時，現有研究證明骨皮質切開沒有對牙齦組織等牙周組織產生差異性后果[20，21]。另外，突現詞分析證實，digital density（數字化牙科）可能是骨皮質切開術的另一熱門方向，已有研究團隊將牙齒的X 線和數碼照片進行了保存[22]，其后如果能基于數字化圖像開展交流或者是大數據挖掘，必將對骨皮質切開術臨床應用及分析總結產生較好的幫助。

除臨床實驗外，骨皮質切開術在基礎科研領域也取得了一定的進展。關鍵詞知識圖譜中的簇3 以cell、rats 等關鍵詞為主，這證實骨皮質切開術的基礎研究，圍繞著細胞和大鼠模型開展。骨皮質切開后，機械力導致的骨改建由一系列負反饋機制調控，包括成骨細胞分泌促炎性細胞因子白介素－1、白介素－6 以及炎性細胞通路蛋白-核激活因子KB 受體活化因子配體（RANKL）的相關調控，在這種調控的基礎上，自分泌或旁分泌的形式調控各種因子、酶及骨鈣素等相關活性物質的表達，從而促進新骨面積增加，促進成骨分化[23]。骨皮質切開術對巨噬細胞群有著較大的影響力，可提高巨噬細胞表面標記物CD11b和CD68 表達水平[24]，促進RANKL，Osteoprotegerin(骨保護蛋白)表達從而促進骨改建[25]。同時，骨皮質切開術對大鼠牙齦成纖維細胞（Rat gingival fibroblasts，RGFs）的細胞間黏附分子（intercellular adhesion molecule，ICAM）-1、血管細胞黏附分子（vascularcell adhesion molecule，VCAM）-1，則具有提高其mRNA 表達水平和蛋白表達水平的雙重作用[26]。部分mRNA 在骨皮質切開術促進骨重建的機制中扮演了重要作用，如抑制mir-21 的大鼠，其骨皮質切開術促進骨改建的能力被削弱[27]?？傮w而言，骨皮質切開術基礎研究，主要圍繞巨噬細胞、成纖維細胞開展，集中于炎性因子及相關通路蛋白、黏附分子等的表達及機制研究。并由此可以展望，圍繞著促炎性細胞因子的相關調控熱點，如NLRP3 炎性小體的研究已經成為炎性疾病研究的新熱點，具有調控牙槽骨的功能[28]，可能成為骨皮質切開術研究的新熱點。

本研究是國內外首次對骨皮質切開術的臨床應用進行了客觀、系統的文獻定量學分析，取得了該領域的知識圖譜，預測了可能熱點。但本研究也存在著一定局限性?？陀^而言，相比內科領域藥物或外科技術幾千的文獻量，本研究目前才納入國內外三四百篇臨床文獻，文獻量較小，這與口腔科學的研究一向團隊人數固定，規模較小有關。關于人工修正部分，國內研究機構命名不一致，可能存在一定范圍的誤差。而突現詞分析出的可能趨勢，未來受到各種影響較大，可能發生一定的改變。

綜合上述結果，基于CiteSpace、VOSviewer 軟件對骨皮質切開術近20 年的發表進行了總結，得出了國內外的主要研究團隊、主要研究機構、研究熱點和可能的研究趨勢，希冀能對未來的骨皮質切開術這一熱點領域研究提供總結和研究參考。