基于共詞聚類的消費者健康信息研究熱點分析

杜志銀 賀向前

(重慶醫科大學醫學信息學院 重慶 400016)

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?醫學信息研究?

基于共詞聚類的消費者健康信息研究熱點分析

杜志銀 賀向前

(重慶醫科大學醫學信息學院 重慶 400016)

應用共詞聚類方法對從PubMed數據庫中下載的相關文獻主題詞進行聚類，提取高頻主題詞并生成共現矩陣，依據黏合力計算公式確定各類的中心詞，探索消費者健康信息研究熱點，包括不同年齡段信息素養調查、消費者網絡健康信息、健康促進等方面。

消費者健康信息；共詞聚類分析；熱點

1 引言

為了應對不斷增長的醫療開支，自我治療、自我護理逐漸流行起來，大多數人愿意盡量自己負責自己的身體健康。在強調群體健康和預防疾病的同時，醫生越來越認識到患者及家人在醫療活動中的潛力，于是鼓勵患者積極參與到醫療活動過程中來，醫患關系由傳統的醫生家長模式(醫務人員是醫療服務和醫療知識的唯一提供者，患者只是被動接受者)轉變為患者參與模式。患者監控自己的健康狀態、參與醫療決策、協作治療等，因此作為購買醫療服務的患者(醫療消費者)對健康信息的需求也隨之急劇增長[1]。自20世紀90年代以來，迅速發展的計算機和通訊技術拓寬了人們獲取健康信息的途徑，患者通過互聯網、移動設備等均可以方便獲取相關信息，甚至可以與醫生進行在線或離線交流，為患者了解自己健康狀態、參與醫療決策和治療等提供了便利。由此可見，信息技術和消費理念促進了當代醫療環境的發展以及醫療模式的轉變，也促進了消費者健康信息學的產生與發展。

消費者健康信息(Consumer Health Information)是指潛在的有可能被用于醫療和衛生保健服務等的信息，能幫助患者參與復雜的醫療決策、實現患者與醫生的交流、獲得臨床記錄和必要的健康科學知識、理解自己的健康狀態，尤其是強調自我治療和預防疾病的方法和健康相關信息的傳播與利用[2]。近些年來，網絡健康信息已經成為影響人們對自身健康認識與評估、影響就醫行為等方面一個重要信息渠道，受到了世界各國研究者的重視[3-15]。為了對該領域的研究熱點有一個清晰的認識，本文擬采用共詞聚類方法來進行研究。共詞聚類分析方法是根據詞語在同一篇文獻中出現的頻次來反映詞語之間的密切程度，用以代表文獻的主題內容結構。本文選擇PubMed數據庫作為數據源，對從數據庫中下載的相關文獻的主題詞和副主題詞進行共詞聚類，依據黏合力計算公式確定各類的中心詞，來探索消費者健康信息研究的熱點。

2 研究對象與方法

2.1 研究對象

選擇PubMed數據庫作為數據來源，用檢索詞“Consumer Health Information”在PubMed中進行主題檢索(檢索時間：2014-06-05)，對檢索到的文獻以XML格式導出,以備用于分析。

2.2 高頻詞語選取與生成共現矩陣

2.3 系統聚類分析

3 結果與分析

3.1 年度分布

按年度文獻數量制作柱狀圖,見圖1,可以看出2006年及以前，消費者健康信息相關研究較少，從2007年開始得到快速發展。

圖1 消費者健康信息發文量年度分布

3.2 高頻詞、低頻詞界分計算

表1 高頻、低頻詞界分計算結果

注：Vn表示不同的詞語個數，n表示選取的詞的個數。

3.3 系統聚類分析

根據表1，最低頻數為81.75，取整，提取頻數大于或等于82的高頻主題詞生成詞篇共現矩陣，進行系統聚類，選取合適距離將聚類結果分為14類，計算各類中詞語的黏合力，見圖2,對各類進行命名。

圖2 消費者健康信息高頻詞系統聚類及黏合力

3.3.1 不同年齡階段的信息素養調查 該類包含2、3、5、6、8、1、4、9、12、13、14、 17、61號主題詞。健康素養是指個人獲取基本的健康信息和服務，運用這些信息和服務做出正確判斷和決定，以維護并促進自身健康的能力，對政府了解居民健康素養水平、制定健康促進計劃具有重要指導意義。例如在我國，原衛生部(現國家衛計委)早在2008年就發布了《中國公民健康素養——基本知識和技能》，各省也展開了各年齡階段居民的健康素養調查研究工作。國外對此也非常重視，例如Cunningham等[19]調查了加拿大不同種族人群對高血壓的認知等。

3.3.2 消費者網絡健康信息 該類包含7、10、11、58號主題詞，其內容包括網絡健康信息需求、搜尋行為與利用研究。例如Valero-Aguilera等[20]發現泌尿系統腫瘤患者對短期的治療措施、性生活、康復措施等信息較為關心，乳腺癌患者對治療的長期效果和對其家庭和個人生活影響的信息較為關注。患者的網絡健康信息查詢行為與療效沒有直接的關聯，但是受教育程度較高的年輕患者希望能參與醫療決策制定過程。

3.3.3 健康促進 該類包含33、55號主題詞。健康促進是指一切能促使行為和生活條件向有益于健康改變的教育和生態學支持的綜合體，通過提供健康信息、疾病預防項目和方便的醫療保健獲取等措施，鼓勵消費者采取最佳行為來優化其健康狀況(包括身體和心理健康)。健康促進項目一般是以國家為主體，如向國民倡導減少脂肪、膽固醇等攝入，增加體育鍛煉，以預防、降低血脂異常、動脈硬化、冠心病等疾病發生，對慢性病的發生起到了很好的預防作用。而各類健康相關問題的研究及其相關信息的發布已經成為非常重要的健康促進措施，也成為以國家為主導的健康促進的有效補充。

3.3.4 信息傳播與健康教育 該類包含46、49、50號主題詞。健康教育是通過信息傳播和行為干預，幫助個人和群體掌握衛生保健知識，樹立健康觀念，合理利用資源，采納有利于健康行為和生活方式的教育活動與過程。作為公共衛生的一個非常重要的內容，健康教育項目必須經過嚴格的設計、實施、評價，倡導和鼓勵健康的生活方式、政策和環境等。在實施階段，需要通過培訓、大眾媒介等進行宣傳來改變目標人群的健康知識、態度和行為等，項目結束后再進行效果評估。在信息化的今天，應用社交媒體如Twitter、Facebook等進行健康教育已經成為可能，如Scanfeld等[21]研究了通過Twitter傳播抗生素的機制及其效果分析。

3.3.5 自我治療的社會支持 該類包含31、48、53號主題詞。自我治療是患者根據掌握的醫療保健信息和可獲取的資源，自我進行治療。而社會支持主要是指親戚、朋友、同事、團體組織等為身體殘障或心理疾患的患者提供鼓勵和幫助，使其能更好地處理相關疾病。對社會支持的作用和支持強度與各種疾病(如心衰、糖尿病患者)的自我治療效果及其關系的研究成為熱點。

3.3.6 兒童健康知識 該類包含40、56、36、23、45、29號主題詞，主要包括兒童對健康及疾病的認知與態度，以及父母對兒童健康及相關疾病的認知、態度與實踐，改善兒童健康，培養健康行為，提高兒童疾病的治療效果。如兒童對口腔衛生以及肥胖知識的調查。

3.3.7 患者教育方法 該類包含24、37、47號主題詞，其內容主要涵蓋對患者及其家屬等的健康教育方法。包括傳統的健康教育方法如面對面的培訓，而在信息化的今天更多的還是要采用信息化技術，如健康教育類網站以及社交媒體等。Takoo等[22]報道了應用在線信息與交流項目來幫助懷孕母親預防和管理一些危險征兆，以及將YouTube作為腰椎間盤切除術患者教育的信息來源。

3.3.8 受教育程度與健康教育 該類包含18、22、44、57號主題詞。患者教育針對不同文化程度的人群有不同的效果。

3.3.9 年齡、性別、社會經濟因素與健康態度 該類包含34、59、26、54號主題詞，主要探索年齡、性別以及社會經濟因素對健康態度的影響。例如Moon分析不同年齡階段的高血壓流行、認知、治療和控制趨勢。

3.3.10 老年人健康素養 該類包含19、25、28、35號主題詞。老年人由于其年齡因素，思維固化、接觸社會少，尤其是80歲以上老人，其健康行為和認識與一般人不一樣，開展對這部分老人健康素養的調查顯得非常重要，如Arnold等[23]普查社區診所的老年結腸癌患者的健康素養障礙。

3.3.11 互聯網消費者健康信息利用 該類包含30、39、38、51號主題詞，其研究內容包括各類疾病的患者對互聯網工具和信息的利用、障礙及其影響因素，以及用戶網絡健康信息搜尋行為。如Bert等[24]調查了意大利孕婦的網絡應用及對其決策制定的影響；魏萌萌等[6]、李鳳萍[10]分別對國外網絡健康信息搜尋行為進行了研究。

3.3.12 醫患溝通交流 該類包含32、52、21、27、16號主題詞，其研究內容包括醫患溝通交流、患者教育以及如何通過健康信息學習讓患者參與到臨床決策過程中去。醫患關系是當前醫療活動中非常突出的話題，進行有效的醫患溝通與交流，其中非常重要的是醫患之間的等量(或對稱)信息，這樣患者才能相信醫生并參與到臨床治療決策制定過程中，徹底緩解醫患關系，而等量信息非常重要的來源就是高質量的網絡健康信息。

3.3.13 消費者健康信息標準與方法 該類包含15、23、20、42號主題詞，其研究內容主要針對具體疾病建立網絡健康信息的質量評價及其評價體系，包括健康類網站的評價，以及相關疾病網絡信息的可讀性、適用性、可達性和質量評價等。如Chong等[25]對拇囊炎網絡信息進行了評價；孫麗等[13]探索了國外網絡健康信息質量評價系統的應用現狀。

3.3.14 健康類相關網站內容組織管理與可用性 該類包含41、60號主題詞，其內容包括健康類網站框架結構的選擇與評價、探索主題詞、本體等工具在健康類網站的信息組織利用，以及如何對高質量信息添加質量標簽(如HON標簽、DISCERN標簽)來幫助消費者明確該信息的可信度。健康類網站的組織架構、內容組織方式將直接影響到用戶的使用體驗、用戶黏度和效果。

4 結語

本文應用共詞聚類分析方法對來源于PubMed的消費者健康信息文獻的高頻主題詞與副主題詞等進行了聚類分析，找出研究熱點。選取詞頻大于或等于82的前61個詞語(累積頻次達到48.56%)作為高頻主題詞，涵蓋面較為全面與合理。正是因為選取高頻詞語的原因，沒有進行分段時間的動態分析，所以不排斥一些在本研究中出現的低頻詞成為將來的研究熱點，這是本研究的局限所在。使用本研究方法是反映當前研究的熱點，如果要進行全方位的領域發展預測，還應該結合一些突發詞的檢測與跟蹤技術作為手段來進行科研跟蹤。

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Hot Spots Analysis for Consumer Health Information Research Based on Co-word Clustering

DUZhi-yin,HEXiang-qian,

CollegeofMedicalInformation,ChongqingMedicalUniversity,Chongqing400016，China

The paper carries out co-word clustering analysis on the subject headings of relevant papers downloaded from PubMed database, extracts high frequency subject headings and generate co-occurrence matrix, according to the bonding strength calculating formula, the center word for each category is determined, so as to explore the hot spots of consumer health information, including information literacy investigation for various ages, consumer network health information, health promotion, etc.

Consumer health information; Co-word clustering analysis; Hot spots

2014-10-08

杜志銀，副教授，發表論文20余篇。

R-058

A 〔DOI〕10.3969/j.issn.1673-6036.2015.01.011