2000—2020年中国多重耐药菌研究热点的可视化分析
近一个世纪以来,抗菌药物的应用极大地降低了多种感染性疾病的发生率和致死率,开启了抗菌治疗的"黄金时代",但进入21世纪以来,细菌耐药问题凸显,并逐渐成为全球性重大公共卫生难题之一。多重耐药菌(multidrug resistance bacteriaorganism,MDRO)指对通常敏感的常用的3类或3类以上抗菌药物同时不敏感的细菌,是现阶段我国医院感染防控面临的主要问题之一[1]。研究表明,多重耐药菌可增加多种感染发生风险、患者痛苦及死亡率,延长患者住院时间,给患者及其家属造成巨大经济负担,极大地消耗医疗和社会资源[2]。因此,分析我国多重耐药菌研究热点对于深入开展细菌耐药性研究具有十分重要的意义。
文献计量学的研究对象是文献系统和文献计量学特征,主要通过运用数理统计方法对文献信息的分布结构、数量关系和变化规律进行科学分析[3]。本研究以近20年来在中国知网上发布的与多重耐药菌相关的文献为研究对象,通过CiteSpace软件、文献计量学方法从变化趋势、关键词共现、聚类等维度进行可视化分析,以了解我国多重耐药菌研究热点等。
1 资料与方法
1.1 数据来源
以中国知网为数据源,采用高级检索方式,以"主题"为检索项、"多重耐药菌"为检索词进行检索,发表时间限定为2000-01-01至2020-11-17,共检索出5 414篇文献,剔除重复文献、会议论文、摘要汇编、培训通知、新闻报道等后共获得有效文献3 808篇。
1.2 方法
CiteSpace软件是基于共引理论和寻径算法、采用Java语言开发的用于计量特定研究领域文献的可视化软件,在寻找某一研究领域的研究进展、研究前沿及与其相对应的基础知识等方面具有较高的应用价值[4,5]。共词分析法是一种文献计量学方法,可通过对某研究领域关键词在文献中出现的总频次进行统计和分析而对该领域的研究热点和今后的发展态势进行展示[6]。本研究采用CiteSpace V5.7.R1软件完成对所获得文献高频关键词的提取,并进行共现及聚类分析,具体步骤如下:(1)采用Excel软件导出所获得的有效文献的基本信息,包括文题、作者、来源期刊、出版年、期等,以分析文献增长规律和来源。(2)将所获得有效文献的基本信息以Refworks格式导出,采用CiteSpace软件进行数据转换,分析时间跨度设置为2000—2020年,时间区分设置为1年,节点类型中选择"Keyword"进行关键词共现分析,节点阈值选择Top 50 per slice。(3)关键词共现分析对象为所获得有效文献的关键词,得出的共现关系网络能反映关键词出现频率及当前研究热点,其中高频关键词指出现频次较高的关键词;关键词中心性可反映测量节点在网络中的重要性,通过该指标可发现并衡量关键词的重要性,关键词中心性不低于0.1的节点被称为关键节点[7]。(4)设置"Burstness"(突发性节点)以展现研究热点的变化特征,并采用中心度测量方法,从标题、摘要、检索词和文献记录标识符中提取突现词以梳理出关键节点相关文献的演进,进而反映研究热点随时间变化趋势。
目前,我国尚无针对多重耐药菌研究热点的可视化研究。本研究在文献计量学的基础上融入大数据理念,借助通过CiteSpace软件、文献计量学方法对多重耐药菌相关文献进行可视化分析,利于相关领域研究者了解多重耐药菌领域研究热点、前沿进展等。
2 结果
2.1 多重耐药菌相关文献增长规律
根据所获得的3 808篇有效文献,2000—2020年我国多重耐药菌相关研究总体呈现上升趋势,其中2000—2004年为低产出期,2005—2009年为缓慢增长期,2010—2015年为快速增长期,2016—2018年为相对平稳期(增长相对平稳),2019年发文量与2018年相比明显增加,2020-01-01至2020-11-17发文量与2019年相比有所降低,为后续发展期。见图1。

2.2 多重耐药菌相关文献来源期刊
所获得的3 808篇有效文献中1 791篇(占47.03%)发表在核心期刊(入编《中文核心期刊要目总览》的期刊);发文量排在前10位的来源期刊共刊载相关文献708篇(占18.59%),其中437篇(占61.72%)发表在核心期刊。详见表1。

2.3 多重耐药菌相关文献高频关键词分析
2.3.1 关键词共现关系
通过CiteSpace软件统计高频关键词并绘制关键词共现关系网络,共识别出221个节点、302条连线,除多重耐药菌、多重耐药外,出现频次排在前20位的关键词中医院感染、多重耐药菌感染、铜绿假单胞菌、ICU、大肠杆菌、抗药性、抗生素、肺炎克雷伯菌、药敏试验、重症监护室的中心性均≥0.10(图2、表2)。


2.3.2 关键词共现聚类
通过关键词聚类分析将关键词共现关系网络聚类为15个"簇"(图3),其中模块值为0.800 5,平均轮廓值为0.668 8;进一步对15个"簇"进行划分发现,多重耐药菌研究主要围绕以下4个主题展开:多重耐药菌种(聚类#0、#1、#2、#12)、多重耐药菌感染及预后(聚类#3、#6、#10、#11)、引发多重耐药菌感染疾病(聚类#8、#9、#14)、多重耐药菌产生机制及防控(聚类#4、#5、#7、#13)。

2.4 多重耐药菌研究热点的演变
2000—2013年高被引突现词主要集中在耐药菌株、耐药性、抗生素、整合子等,2013年之后没有出现突现词(表3)。

3 讨论
2011年世界卫生日的主题为"控制细菌耐药:今天不采取行动,明天将无药可用",同年卫生部办公厅印发《多重耐药菌医院感染预防与控制技术指南(试行)》[8]以降低多重耐药菌医院感染发生风险;2016年,国家卫生计生委、国家发展改革委、教育部等14个部门联合制定了"遏制细菌耐药国家行动计划(2016—2020年)"[9]。上述文件的颁布表明细菌耐药问题已引起我国高度重视,因而分析我国多重耐药菌研究热点对于深入开展细菌耐药性研究具有重要意义。本研究根据所获得的有效文献分析我国多重耐药菌相关文献增长规律发现,2000—2020年我国多重耐药菌相关研究总体呈现上升趋势,大体分为5个阶段:低产出期(2000—2004年)、缓慢增长期(2005—2009年)、快速增长期(2010—2015年)、相对平稳期(2016—2018年)、后续发展期(2019—2020年)。
本研究结果显示,所获得的3 808篇有效文献中发表在核心期刊者仅占47.03%,而发文量排在前10位的来源期刊所刊载的相关文献仅占18.59%,提示2000—2020年刊载我国多重耐药菌相关研究的期刊分布比较分散,且核心期刊刊载量有限。因此,今后还应继续开展多重耐药菌高水平研究,以科学、有效地延缓细菌耐药的发生和发展。
CiteSpace软件是一款基于Java语言环境的可视化知识图谱分析软件,可通过对某一领域相关文献进行共现和共被引分析而呈现该领域研究现状并对其发展趋势进行预测[10]。随着信息技术的发展和大数据时代的到来,CiteSpace软件已成为科学研究的必备利器,已被国内外学者应用于多个研究领域[11,12,13]。本研究通过CiteSpace软件统计高频关键词并绘制关键词共现关系网络,结果发现,除多重耐药菌、多重耐药外,出现频次位于前20位的关键词中医院感染、多重耐药菌感染、铜绿假单胞菌、ICU、大肠杆菌、抗药性、抗生素、肺炎克雷伯菌、药敏试验、重症监护室的中心性均≥0.10;通过关键词聚类分析将关键词共现关系网络聚类为15个"簇"并进一步划分为多重耐药菌种、多重耐药菌感染及预后、引发多重耐药菌感染疾病、多重耐药菌产生机制及防控共4个主题,且聚类结构显著、聚类合理,结果可信。鉴于高频关键词可能是某领域研究热点或研究重点[14],通过共现分析得到的高频关键词可以揭示某一领域主题结构和热点问题,更利于对某一领域研究热点进行综合分析[15,16]。因此,上述研究结果也为我国今后的多重耐药菌研究提供了一定方向和思路。
需要指出的是,由于医院是发生多重耐药菌感染的主要场所,因此医院感染自然成为我国多重耐药菌领域研究热点之一,相关研究内容主要包括重点耐药菌株、常见医院感染类型、防控措施3个方面:(1)重点耐药菌株以包括铜绿假单胞菌、鲍曼不动杆菌、肺炎克雷伯菌及大肠杆菌等在内的革兰阴性菌为主,且相关研究主要集中在ICU医院感染患者病原菌的分布和变化上;(2)常见医院感染类型包括手术部位感染、呼吸机相关性肺炎及中心性导管相关性血流感染,且研究倾向于通过流行病学调查的方法来描述和分析感染现状;(3)防控措施相关研究集中于手卫生、接触隔离、环境清洁消毒、抗生素合理应用与管理等的执行效果,积极探索多学科合作的新管理模式以减少医院感染的发生、杜绝医院感染的暴发等。
此外,对抗菌药物的研究也是我国多重耐药菌领域研究热点之一,主要涉及耐药性、耐药基因及药敏试验等方面。根据研究对象,抗菌药物研究可以分为两个大类:一是以动物为研究对象,通过药敏试验结果分析常见病原菌耐药性和耐药机制,进而指导兽用抗菌药物的合理使用,帮助农、林、牧、渔业制定科学、合理的抗菌药物应用与管理策略;二是以人为研究对象,通过分析多重耐药菌的分布及其耐药性而掌握感染相关因素,规范抗菌药物在临床诊疗当中的应用。
本研究局限性:本研究以中国知网为数据来源,未纳入其他中文数据库及外文数据库相关文献,文献覆盖不全面,存在漏检相关文献的可能性。
综上所述,本研究在文献计量学基础上融入大数据理念,通过CiteSpace软件对我国2000—2020年多重耐药菌相关研究进行可视化分析,结果发现相关研究总体呈现上升趋势,医院感染、抗生素、重点耐药菌株、整合子等是研究热点,但耐药性监测方面的研究较少,建议今后在分子生物学、生物信息学及微生物检验学等多学科交叉领域对多重耐药菌进行深入研究。
本文无利益冲突。
参考文献 略
本文来源:章琦, 李宝珍, 郑雪梅, 等. 2000—2020年中国多重耐药菌研究热点的可视化分析[J]. 中国全科医学, 2022, 25(24): 2960-2964.(点击文题查看原文)

最后编辑于 2022-10-09 · 浏览 2287