摘要:目的通过对近10年脑出血手术治疗相关文献进行可视化分析,总结并探讨脑出血手术治疗相关领域研究现状､热点及趋势｡ 方法检索并筛选中国知网和Web of Science数据库2014年1月1日至2024年4月1日脑出血手术治疗相关中､英文文献,采用CiteSpace､VOSviewer等软件对发表文献数量､作者､国家､机构等进行可视化分析,并结合关键词聚类网络分析图谱､ 关键词突现强度和关键词时间线图谱内容分析脑出血手术治疗相关领域的研究热点和趋势｡ 结果(1)经检索与筛选,共纳入脑出血手术相关中､英文文献3456篇,其中中文文献2173篇,英文文献1283篇｡2014 年至2021 年,脑出血手术相关中文文献年发表数量高于英文文献,但自2016年起,中文文献发表数量开始有所下降｡英文文献发表数量总体呈现增长趋势｡(2)英文文献共检索出6367位作者,其中以Mocco J､Hanley Daniel F､Ziai Wendy C､You Chao､Tang Zhouping等研究者为代表的合作网络最为突出;中文文献共检索出6522名作者,其中以王丽琨､蔡强､库洪彬､ 张山､朱遂强等作者为代表的合作网络较为突出｡(3)对发表英文文献的国家进行分析,结果显示,共31个国家参与脑出血手术治疗相关研究,其中中国发表文献数量位居首位(505篇),美国与德国分别位列第2位(330篇)和第3位(106篇);中心性排名前3的国家依次为美国(0.32)､中国(0.16)和加拿大(0.11)｡英文文献发表量排名前3的机构分别为约翰斯·霍普金斯大学(51篇)､ 俄亥俄州立大学(39篇)和哈佛大学(38篇);国内四川大学(32篇)､华中科技大学(30篇)､首都医科大学(27篇)等机构发表多篇英文文献;武汉大学人民医院(15篇)､贵州医科大学附属医院(13篇)､延安大学附属医院(13篇)等发表了多篇中文文献｡英文文献研究机构间合作较为密切;中文文献研究者多以所在医疗单位建立研究团队,团队间合作相对较少｡(4)脑出血手术治疗相关研究主要围绕手术方式､并发症及围手术期综合治疗展开｡研究热点包括高血压脑出血､微创手术技术及围手术期的管理和治疗,其中“神经内镜”是中文文献最近一次突现的关键词,中心性较高, 突现强度最大;“随机试验”是英文文献突现强度最大的关键词｡人工智能与微创技术相融合､脑出血手术的治疗和管理策略优化､危险因素分析和影像学价值探讨可能是未来的研究趋势｡ 结论近10年,脑出血手术治疗相关研究的文献发表数量处于稳定发展阶段,研究内容涉及手术技术､诊疗､评估､管理等方面｡核心作者群所在的科研团队为发表文献的主力｡手术技术优化､并发症管理､多中心大样本临床试验､人工智能与微创技术融合等可能是该领域研究热点和趋势｡

脑出血是卒中第二常见类型,占我国卒中患者的23.4% ,是病死率最高的卒中类型｡外科手术是治疗脑出血的重要方法｡脑出血手术相关研究一直是神经外科学的重点研究内容之一｡

CiteSpace是一款能对学术文献进行多元､分时段､动态和可视化共引网络分析的应用程序,有助于了解学科的未来发展趋势;VOSviewer是一款用于构建和查看文献计量图谱的软件,常用于绘制作者､期刊和关键词的共现图谱,其聚类算法精确且结果易于解读｡本文旨在通过CiteSpace 及VOSviewer软件,采用文献计量学､数据挖掘技术和可视化分析,对已发表的脑出血手术治疗相关中､英文文献进行梳理｡通过对发表文献国家､机构､作者和关键词的综合分析,了解该领域的研究现状,明确当前的热点问题,探讨未来可能的研究方向及趋势｡

1 资料与方法

1.1 数据来源与检索策略

检索中国知网及Web of Science数据库2014年1月1日至2024年4月1日已发表的脑出血手术治疗相关中､英文文献｡

中国知网检索限定“国家/地区”为中国,语种设定为中文,检索式SU% = (脑出血+颅内出血)AND SU% = (手术+血肿清除术+血肿引流术)｡

Web of Science数据库检索语种设定为英文,检索式TS = ((Cerebrum Hemorrhages OR Cerebral  Parenchymal Hemorrhages OR Intracerebral Hemorrhages OR Cerebral Hemorrhages OR Cerebral Brain Hemorrhages)AND (surgery OR evacuation of intracranial hematoma OR hematoma removed OR hematoma evacuation OR surgical removal OR operative therapy ))｡

1.2 文献纳入与排除标准

纳入标准:脑出血手术治疗相关的基础研究､临床研究､论著､综述等文献｡排除标准:(1)会议论文､资讯､书籍等非期刊文献;(2)无法获取作者､单位､年份等相关信息及撤稿文献｡

由2名研究人员通过阅读文献题目和摘要独立进行文献筛选,并交叉核对｡对于存在分歧的文献,咨询神经外科医师后讨论决定是否纳入。

1.3 研究工具与方法

将检索的文献以Refworks格式保存,使用文献管理软件Zotero 6. 0.37对已纳入的文献进行筛选与去重｡

采用Python 3.9编程语言中的Matplotlib 绘图库绘制中､英文文献2014 年至2024 年脑出血手术治疗相关文献发表数量的趋势图｡

将文献导入VOSviewer 1.6.20,选择“full counting”计算方法,对关键词､作者(包括第一作者､通信作者以及其他合著者)进行共现聚类分析｡共现聚类分析可通过统计多个元素在同一文献中出现的频次,识别各元素间的关联关系,并将元素聚类,从而反映研究内容的结构和演变趋势｡

运用CiteSpace 6.3.R1对文献进行格式转换, 设置时间切片为1,节点数量Top N阈值为50,修剪方式为“Pathfinder”,对发表文献国家和机构进行分析,并计算合作机构网络密度及发文国家中心性｡ 网络密度是网络分析图谱中节点间实际存在的连线数与可能存在的最大连接数之比,可用于衡量不同机构之间合作的紧密程度,网络密度越高,表示信息传播效率越高,机构间合作越密切｡中心性是指在网络分析图谱中,某一节点在任意两个节点组合间最短路径中充当中介的频率,是衡量节点在科研合作及知识传播网络中影响力的重要指标,中心性越高,表示该节点在科研合作及知识传播中越具重要性,其计算公式如下:

其中,s是起始节点,t是目标节点,σst是节点s和节点t之间的最短路径数,σst(v)是经过节点v的最短路径数｡通过识别高频次及高中心性关键词,可分析该领域的研究热点及各主题间的关系｡在CiteSpace的“Node Types”选项中选择“Keyword”作为分析节点,检测文献中频繁出现的关键词,并计算每个关键词节点的中心性｡在“Burstness”设置中, 将控制算法灵敏度参数γ设为1,其他参数为默认值,识别时间段内突然出现并迅速增加频次的关键词,绘制关键词突现图谱,以了解该领域研究的动态变化和趋势;选择“Keyword”作为集群标签,将关键词聚类与时间轴结合,绘制关键词聚类时间线图谱,展示研究领域的发展历程及研究主题的演变过程｡

2 结果

2.1 发表文献数量

根据检索策略,经筛选后共纳入3456篇脑出血手术治疗相关文献,其中中文文献2173篇,英文文献1283篇｡2014年至2021年,脑出血手术相关中文文献年发表数量高于英文文献,但自2016年起,中文文献发表数量开始有所下降｡2014年至2017年,英文文献发表数量平稳增长,于2018年有所下降后再次呈现增长趋势,2022年英文文献发表数量超越中文文献,达到近10 年峰值｡中､英文文献发表数量趋势见图1｡

2.2 发表文献作者

经VOSviewer处理,英文文献共检索出6367名作者,最终获得了2014—2024年脑出血手术治疗相关文献的142名作者的社会网络分析图谱(图2),其中以Mocco J､Hanley Daniel F､Ziai Wendy C､ You Chao､Tang Zhouping､Wu Guofeng等作者为代表的合作网络最为突出;中文文献共检索出6522名作者,最终获得了2014—2024年脑出血手术治疗相关文献的109名作者的社会网络分析图谱(图3),其中以王丽琨､蔡强､库洪彬､张山､朱遂强等作者为代表的合作网络较为突出｡

2.3 发表文献国家及机构

使用CiteSpace对发表英文文献的国家进行分析,共检测出31个国家参与脑出血手术治疗相关研究,其中,中国发表文献数量位居首位(505篇)､美国与德国分别位列第2位(330篇)和第3 位(106篇);中心性排名前3的国家依次为美国(0.32)､中国(0.16)､加拿大(0.11)｡见表1｡

通过CiteSpace对发表文献的机构进行分析,英文文献共纳入130个机构,417条连线,网络密度为0.0497(图4);中文文献共纳入125个机构,4条连线,网络密度为0.0005(图5)｡英文文献发表数量排名前3及中心性较高的机构分别为约翰斯·霍普金斯大学(51篇)､俄亥俄州立大学(39 篇)和哈佛大学(38篇),国内四川大学(32篇)､华中科技大学(30篇)､首都医科大学(27篇)等发表多篇英文文献;武汉大学人民医院(15篇)､贵州医科大学附属医院(13篇)､延安大学附属医院(13篇)等发表了多篇中文文献｡

2.4 关键词

2.4.1关键词共现:通过CiteSpace对2014—2024年脑出血手术治疗相关发表文献关键词进行共现检测,对前10位高频关键词进行汇总,除去检索主题词“intracerebral hemorrhage”“脑出血”,英文文献主要关键词包括“initial conservative treatment” “management”“stroke”“minimally invasive surgery”;中文文献中,高频关键词包括“高血压”“预后”“神经内镜”等｡见表2｡

2.4.2关键词聚类:通过VOSviewer对关键词进行聚类分析,英文文献形成了4个具有代表性的聚类图谱,如图6所示,红色部分为最核心的聚类,主要包括卒中､脑出血管理及手术治疗等相关内容;绿色部分主要包括血肿清除的微创技术,如内窥镜､立体定向抽吸术等及相关的临床试验;蓝色部分包含治疗药物(如尿激酶)以及围手术期护理和医疗保健等｡黄色部分包括早期手术､疗效､预后及病死率等相关内容｡

中文文献关键词共包含107个节点,1182条连接线,形成了7个具有代表性的聚类图谱(图7),高血压脑出血是频次最高的关键词｡对聚类研究内容进行归纳,大致可分为4个主题:(1)脑出血手术方法,包括神经内镜手术､微创钻孔引流术和开颅手术等;(2)手术治疗的时效性与效果,包括不同术式对患者神经功能恢复的影响;(3)围手术期的管理,涉及再出血､肺部感染及颅内感染的治疗和管理策略等;(4)患者神经功能的恢复,包括药物治疗和康复训练等｡

2.4.3关键词突现:通过CiteSpace对2014—2024年脑出血手术治疗相关发表文献进行关键词突现检测,图8､9 所示分别为中､英文文献突现强度前20位的关键词｡英文文献的突现关键词大致可分为研究方法､治疗手段和疾病管理3类,“随机试验”是突现强度值最大的英文文献关键词,由2014年持续至2018年｡“神经内镜”是中文文献最近一次突现的关键词,出现在2022年,且突现强度最大｡

2.4.4关键词时间线:通过CiteSpace绘制2014—2024年脑出血手术治疗相关发表文献关键词时间线图谱｡中､英文文献关键词聚类时间线具有一定相似性,“神经导航”“CT定位”“内镜治疗”等关键词在2014—2024年均有分布;“开颅手术”“保守治疗”仅在2014—2018年出现;“机器人”“精准医疗” “机器学习”“预测模型”等关键词在2020—2024 年逐渐显现｡见图10､11｡

3 讨论

3.1 脑出血手术治疗相关文献发表情况

2014年至2016年,中文文献年发表数量近300篇, 处于稳定发展阶段;2016年至2023年,英文文献发表数量以年均百篇态势稳步上升,随年份的推移, 中､英文文献发表数量差距逐渐缩小,提示脑出血手术治疗研究受到国内外研究者的广泛关注｡微创手术结合重组组织型纤溶酶原激活剂治疗脑出血(minimally invasive surgery plus rt-PA for intracerebral hemorrhage evacuation,MISTIE)系列临床试验是近年来脑出血手术治疗领域的重要研究项目,覆盖了从初步概念验证到大规模多中心随机对照试验的完整过程｡MISTIE Ⅱ和MISTIE Ⅲ的结果分别在2013年和2019年公布,证实了微创手术结合rt-PA在降低脑出血患者病死率和改善功能结局方面的潜力｡该系列试验促进了国内外研究机构对微创技术和后续相关研究的开展,一定程度上推动了微创手术在神经外科领域的应用｡同时,随着药物研发水平日益提升,治疗手段的多样化及新兴疗法涌现,脑出血手术治疗相关研究文献的发表情况也在不断变化｡

研究者､研究机构及国家分布方面,美国､中国和加拿大是脑出血手术治疗研究中心性较高的国家,国际合作关系密切｡国外研究者Mocco J､ Hanley Daniel F等高产作者团队与不同机构之间合作较为密切｡首都医科大学､四川大学､华中科技大学等机构脑出血手术治疗方面在国际上科研产出较多,贡献了大量来自中国的研究数据｡但中文文献核心作者群主要集中于学科带头人所构成的科研团队,团队间合作度较低｡这可能是由于技术平台和数据共享机制的限制,在一定程度上阻碍了信息交流和资源共享｡合理调配医疗科研资源,建立跨学科､跨单位及国际合作的新模式,或可有助于推进团队间高水平､多样化合作｡

3.2 脑出血手术治疗相关研究热点

关键词聚类结果显示,中文文献对脑出血手术治疗相关研究主要集中于围手术期并发症管理､神经功能恢复及预后影响因素等方面｡关键词“高血压”“基底节区”在中文文献中出现频次较高,基底节区因其丰富的血供和特殊血管结构,成为高血压脑出血的高风险区域｡流行病学调查显示,我国高血压病发病年龄呈年轻化趋势,高血压脑出血发病率高,病情凶险,即使幸存,患者也可能罹患严重后遗症｡关键词的高中心性及高血压脑出血聚类节点的突出,反映了对该类患者研究的紧迫性和重要性｡英文文献脑出血手术治疗相关研究更侧重于通过临床试验对手术方法进行比较,尤其关注手术时机､创新医疗技术的探索｡

新辅助治疗和微创技术在脑出血手术领域逐渐展开,“软通道”“神经导航”“立体定向”“疗效”等关键词逐渐涌现,越来越多的指南和专家共识对微创手术治疗脑出血做出积极评价,认为其可以有效减轻血肿压迫､缓解颅内高压,进而减少血管源性和细胞毒性脑水肿等继发性脑损伤的风险｡但目前微创技术在术后神经功能改善方面的获益尚无一致性定论｡本研究中,关键词“神经内镜”在脑出血手术相关研究展现出高中心性及高突现强度｡随着内镜器械的研发和改进,内镜下治疗可为颅内血肿清除提供更深､更广的手术视野,有效提高血肿清除率,减少正常脑组织受损｡内镜手术相关研究或将成为脑出血领域潜在的研究热点｡“随机试验”作为突现强度最高的关键词,强调了其作为临床研究中一项关键方法｡基于不同患者基线状况,开展各类动物实验及药物联合手术的临床试验,深入探究病理机制和信号通路,有助于寻找新的治疗靶点并开发创新治疗技术,改善术后患者功能结局｡ 脑出血手术治疗相关研究并不仅局限于手术本身,“并发症”“颅内感染”“预后”“神经功能”等关键词在近几年突现,且共现频次较高,提示脑出血手术治疗相关研究领域逐渐向围手术期拓展｡探究并优化围手术期的管理和治疗方案,精细化并发症监测,多学科合作推进术后康复,促进神经功能恢复或将成为该领域的研究热点｡

3.3 脑出血手术治疗相关研究趋势

脑出血手术治疗相关研究展现出显著的时间演化特征,从早期开颅手术和保守治疗研究逐渐深入至新辅助技术的治疗选择､危险因素分析和影像学价值探讨等方面｡关键词“预测”“影响因素”“机器学习”“预测模型”等在近5年关键词时间线中逐渐显现｡人工智能作为计算机科学的重要分支,已在医学领域得到广泛应用｡通过将人工智能与MR相结合,能够实现对脑出血影像数据的自动识别､分割及病情评估｡刘捷等提出的亥姆霍兹鸟笼传感器利用其高场强的均匀磁场,可有助于检测脑出血出血量,并监测出血速率的变化｡此外,使用算法对脑血管和神经进行三维重组,检测医学影像,通过特定分割算法对解剖体积进行定位和量化,评估CT图像中的血肿体积,对血肿扩大进行预测,均有助于辅助临床及时干预与管理,改善患者预后｡应用机器学习和预测模型对脑出血患者临床数据进行自动识别和判读,有助于筛选高风险指标,识别高风险患者,减少相关并发症的发生｡未来通过人工智能与微创技术进一步融合,优化脑出血手术的管理和治疗策略,或将成为该领域的研究趋势｡

本研究采用文献计量学方法,对近10年脑出血手术治疗相关文献进行可视化分析,一定程度上展示了该领域的主要研究现状､热点及未来发展趋势｡ 但本研究文献检索数据库仅限于中国知网和Web of Science数据库,并对语种进行了限定,存在文献检索不全及其他语种重要研究的遗漏｡另外,文献计量学方法对研究内容的分析深度有限,需要结合定性分析和专家评审,深入理解研究的实质内容和具体贡献｡随着时间的推移,脑出血手术治疗相关研究逐渐从传统手术技术过渡到以微创､围手术期管理及多学科辅助治疗为主的模式｡研究重点从最初的可行性和安全性评估转向更为复杂的效果评估和优化｡未来进一步优化手术技术,将人工智能融入脑出血手术治疗和管理策略中,或将成为该领域的研究热点和发展方向｡