基于Gephi和CiteS...警评分系统研究的可视化分析_黄子旋.pdf

454Nursing Practice and Research,Feb.2023,Vol.20,No.3护理实践与研究 2023年2月第20卷第3期【摘要】目的梳理近十年国内外早期预警评分系统的研究现状、比较中外相关研究热点及前沿，为后续研究提供参考。方法检索中国知网、Web of Science 核心合集 2010 年 1 月2021 年 1 月收录的早期预警评分系统相关文献，运用 Gephi 软件绘制国家或地区、作者的合作关系网，揭示该领域科研力量及地域分布趋势，运用CiteSpace V软件分析关键词、绘制共被引文献知识图谱，以反映该研究领域的热点及前沿。结果共纳入2134篇中英文文献，21.3%英文文献影响因子在4分及以上，整体发文量呈现上升发展趋势。关键词分析显示，热点集中在早期预警评分系统预警模式以及早期预警评分系统预测价值的研究，前沿集中在早期预警评分信息化系统研发及应用研究领域。结论我国早期预警评分系统研究广度及深度与国外差距不断缩小，可借鉴研究热点及前沿，深入我国特色病情预警管理体系以及早期预警信息化系统研究，加强不同研究机构间多区域、多中心合作，以完善早期预警评分系统相关研究，降低危重症患者不良事件发生率和死亡率，改善危重症患者临床结局。【关键词】早期预警评分系统；研究热点；前沿动态；可视化分析；CiteSpace 软件中图分类号R47 文献标识码ADOI:10.3969/j.issn.1672-9676.2023.03.029基于 Gephi 和 CiteSpace 对国内外早期预警评分系统研究的可视化分析基 金 项 目：重 庆 市 科 卫 联 合 医 学 科 研 项 目（编号:2019MSXM006）作者单位：400014重庆市，重庆医科大学附属儿童医院护理部第一作者：黄子旋，女，本科（硕士在读）通信作者：郑显兰，女，主任护师，教授，博士研究生导师黄子旋冷虹瑶沈巧柯淞淋易敏郑显兰危重患者早期识别不及时将延误最佳救治的时机，将被动抢救转化为院内主动监测，提前预防是各个临床单元的重要任务。据报道，急诊患者病情恶化识别不及时延迟转入 ICU 救治的发生率达59.4%1,人均救治费用增加了 99 773 美元2。20世纪末欧美国家最早提出早期预警评分系统（EWS）3,通过对脉搏、呼吸、血压、体温、意识状态等重要生理指标评分，早期识别潜在危重患者并辅助指导相应干预措施，改善患者临床结局,降低院内不良事件,促进医疗安全。国外重症监护指南推荐应用早期预警评分系统对急危重症患者进行病情风险分级4。目前欧美国家早期预警评分系统应用广泛、较为成熟，而我国早期预警评分系统研究仍处于探索期5-6。有学者从不同视角对国内外 EWS 研究现状进行总结，但都建立在对文献的定性梳理基础上，对 EWS 研究文献进行定量分析鲜有报道7-9。文献计量可视化分析通过计算机软件把文献信息转换为知识图谱，具有直观形象、清晰展现研究领域发展趋势的优点10。因此，本研究借助可视化软件Gephi 及 CiteSpace 梳理 EWS 研究现状，比较中外早期预警评分系统研究热点及前沿，探讨我国在该领域研究的优势和劣势，为我国学者对早期预警评分系统的进一步研究与应用提供参考。1资料与方法1.1数据来源及检索策略 本研究以中国知网 CNKI 以及 Web of Science（WOS）核心合集数据库为检索源。CNKI 检索式为：SU%=国家早期预警评分+改良早期预警评分+校正改良早期预警评分+重要性早期预警评分+新生儿早期预警评分+儿童早期预警评分+早期预警评分；WOS 检索式为：TS（“National Early warning score”OR“Modified Early Warning Score”OR“Vital Early Warning Score”OR“Standardized Early Warning Score OR“Neonatal Early warning score”OR“Early warning score”OR“Pediatric Early Warning Score”OR“Track and Trigger System”。检索时间为 2010 年 1 月2021 年 1 月，检索类型限制为“期刊”/“Article”，语言限定为中文/英语。1.2文献纳入与排除标准 纳入标准：与早期预警评分系统研究相关的文献。排除标准：重复发表的文献；会议论文、经验交流、经验荟萃、研究咨询、新闻报道；研究内容缺失；文献数据无法提取整合分析。1.3数据格式转化检索下载 CNKI 中文文献题录以“Refworks”格式及自定义文本格式导出，WOS 英文文献题录以455Nursing Practice and Research,Feb.2023,Vol.20,No.3护理实践与研究 2023年2月第20卷第3期21394376608311610813519531607014021028035020102011201220132014201520162017201820192020发文量（篇）时间（年）“全记录与引用的参考文献”纯文本格式导出，每条记录包括时间、作者、关键词、共被引文等信息，提取文本格式的信息转化为 Gephi.0.9.2 软件的矩阵数据格式11，对中文数据 Refworks 格式转化为CiteSpace5.5.R2 软件可直接绘图的 Converted 数据格式。1.4数据分析方法应用可视化软件 Gephi0.9.2 中 Force Atlas 布局算法以及圆形轮廓 Fruchterman Reingold 弹簧模型绘制图谱12,展现国家或区域、研究作者合作关系网络。图谱中节点大小与发文量成正比，连线数量随着合作联系越紧密越多，连线也越粗13。采用CiteSpace5.5.R2软件对关键词进行共现和突现分析，设置时间区间参数为“20102021 年”，时间跨度为 1，提取对象设置为“Top 20”。设置节点处理参数为 Keyword、Reference。选择修图参数Pruning 为 Pathfinder，绘制共现和突现图谱探讨早期预警评分系统研究热点和前沿。为进一步反映中英文文献高频关键词的关联程度及核心地位，使用SPSS 20.0 统计软件 Euclidean 度量距离模型，对中英文文献高频关键词进行多维尺度分析14。同时，通过 CiteSpace 软件对 WOS 数据库共被引文献聚类分析后绘制“时线图”展示该研究领域知识结构及其演化过程15，可视化实现过程如图 1 所示。图 1早期预警评分系统研究可视化分析流程图图 2近十年早期预警评分系统研究发文量统计2结果共检索早期预警评分系统研究中英文文献 2213篇，剔除重复发表论文（英文 15 篇，中文 20 篇）、会议论文（英文 8 篇，中文 12 篇）、经验交流等与主题无关论文（英文 22、中文 2 篇），最后纳入文献 2134 篇。2.1一般情况分析2.1.1年发文量变化趋势国内外年发文量在20102015 年处于缓慢上升期，此后年发文量均在100 篇以上。随后，国外年发文量在 2017 年前处于平稳上升期，20182020 年呈现快速增长趋势，由2019 年的 195 篇迅速增加到 2020 年的 316 篇。总体而言，国内外年发文量呈现持续上升趋势，具体信息见图 2。（英文文献 中文文献）456Nursing Practice and Research,Feb.2023,Vol.20,No.3护理实践与研究 2023年2月第20卷第3期2.1.2发表期刊分布近十年早期预警评分系统相关研究英文文献主要发表于 494 本期刊，中文文献发表于 244 本期刊。国内外发表数量最多的期刊是 RESUSCITATION（80 篇）；对 WOS 数据库收录5 篇及以上的期刊进行统计，34.3%英文文献影响因子集中在 23 分，21.3%英文文献影响因子在 4分及以上。2.2早期预警评分系统研究领域科研力量分布2.2.1国家或地区贡献20102020 年共有 107个国家或地区在 Web of Science 上发表了早期预警评分相关文章，其中发文超过 20 篇的国家或地区有 19 个，合作国家或地区关系网络的平均聚类系数为 0.851，具有较高准确度和清晰度13。中心度反映网络中节点的关键性，数值越高说明该节点越核心11；中心度排名前 3 位国家是英国、加拿大和美国，连线数值分别为 342、274 和 246，具体信息见图 3。2.2.2作者贡献图 4 左显示国内作者合作关系网络。统计分析显示，5 名及以上作者合作的研究团队有 3 个，中心度排名前 3 位的作者分别是新疆维吾尔自治区人民医院李萍（16 篇）、广西医科大学第四附属医院阮海林（10 篇）、中南大学湘雅医院彭伶丽（6 篇）；图 4 右显示国外作者合作关系图 3早期预警评分系统研究国家或地区合作网络网络，5 名及以上作者合著的研究团队有 7 个，合作联系最多的是英国伯恩茅斯大学 Smith.Gary B 与朴次茅斯市公立医院 Schmidt.Paul 研究团队，中心度排名前 3 位的作者分别是伯恩茅斯大学 Smith（28篇）、加拿大桑德贝区健康中心 Kellett（23 篇）、朴次茅斯市公立医院 Meredith.Paul（19 篇）。对比分析国内外作者合作网络，国外跨机构、跨地区作者合作强度较高，国内不同机构作者团体间合作较少、连线较稀疏、不紧密。图 4CNKI（左）和 Web of Science(右）早期预警评分系统研究作者合作网络2.3研究热点及前沿探测2.3.1关键词可视化共现分析运用 CiteSpace 5.5.R2 软件分别生成中文（图 5 左）和英文关键词共现图谱（图 5 右）。中文图谱形成 55 个节点和66 条连线，节点密度为 0.044。英文图谱形成 4 个节点和 72 条连线，节点密度为 0.050。中心度前 5位中文关键词为改良早期预警评分、急诊、早期预警评分、病情评估、临床预后；前 5 位英文关键词为 hospital mortality（死亡率）、Rapid Response System（快速反应系统）、validation（验证）、risk factors（风险因素）、Early warning Score（早期预警评分）。457Nursing Practice and Research,Feb.2023,Vol.20,No.3护理实践与研究 2023年2月第20卷第3期图 520102020 年早期预警评分系统研究关键词共现图谱2.3.2关键词突现分析通过 CiteSpace 5.5.R2 软件 Burst 指数及其持续时间分析突现关键词区域时间内爆发强度16，反映该领域研究前沿。20102015 年国际对 Medical Emergency Team（医疗急救小组）、Quality of care（护理质量）、Outcome（临床结局）、Trigger System（预检分诊系统）等较为关注，见表 1。同期，国内学者较为关注院前急救、比较 EWS 与快速急诊内科评分等研究领域，见表 2。20172021年EWS研究突现关键词中文有新生儿、儿童、不良事件、并发症以及 SBAR 沟通模式，英文有 Management（管理）、Information technology（信息技术）以及 National early warning score（英国国家早期预警评分）。表 1早期预警评分系统研究突现关键词信息（英文）英文突变词节点出现时间突变强度突变开始时间突变结束时间Medical emergency team201013.017520102014Quality of care20106.296020102017Outcome20105.557820102012Monitoring20103.533320102012Trigger system20106.2457