移動醫療研究現狀和趨勢的文獻計量學分析

（安徽醫科大學生物醫學工程學院醫學信息工程系，安徽 合肥 230032）

中國互聯網網絡信息中心（CNNIC）統計報告顯示，截止2019 年6 月，我國網民規模達8.54 億，互聯網普及率達61.2%，手機網民規模大約8.47 億[1，2]。伴隨著移動互聯網的大范圍普及，醫學領域也因此面臨重大變革。2018 年9 月，國家衛生健康委員會出臺《互聯網診療管理辦法（試行）》、《互聯網醫院管理辦法（試行）》和《遠程醫療服務管理規范（試行）》文件，為中國快速發展的“互聯網+醫療”指明了方向，我國移動醫療也趁這次機會得到了長足發展。世界衛生組織WHO 把移動醫療定義為通過手機、個人數字助理PDA、電腦或其他病人監護設備，為醫療和公共衛生服務提供支持，目前已采用的方式包括短信、視頻短信、錄音、電話、網站以及手機應用等[3]。與傳統的健康服務相比，移動醫療可以同步實現醫療資源的即時訪問、臨床數據的即時傳輸以及醫患的即時溝通[4]，提高了醫院運作效率，優化了醫院的資源配置，提高了患者的就診滿意度[5]，不受時間和地域的限制，實現隨時隨地進行醫療信息互動，擁有更好的方便性和靈活性[6]。本研究對移動醫療相關文獻進行文獻計量學分析，探討移動醫療的發展現狀和發展趨勢，為該領域后期的進一步研究提供理論參考和數據支持。

1 資料與方法

1.1 數據來源 以中國知網CNKI 的核心期刊、CSSCI、CSCD 數據庫為數據來源，統計了自2005 年4月～2020 年2 月有關移動醫療研究的核心或統計源文獻。

1.2 檢索策略及納入標準 利用CNKI 期刊高級檢索中的專業檢索，來源類別選擇核心期刊、CSSCI 和CSCD，檢索式為：“SU=（“移動健康”+“移動醫療”）OR SU=（“移動護理”+“移動監護”）AND SU=（“醫療”+“健康”+“衛生”+“醫院”+“護理”）”，根據作者、年份、標題去除重復文獻，并手工剔除會議報道、文獻摘要、與研究內容不相關的文獻等。

1.3 統計學分析 將檢索篩選后文獻的發文時間、來源期刊、研究機構和關鍵詞導入Bicomb2，并對文獻中的關鍵詞詞意相同但表達形式不一致的統一替換。將關鍵詞逐一整理后進行數據統計，進行共現矩陣的構建。運用Ucinet 對高頻關鍵詞進行社會網絡分析，用Netdraw 構建以高頻關鍵詞為核心，共現關系為連線的知識網絡圖譜。運用SPSS 對高頻關鍵詞進行聚類分析。

2 結果

從2005 年4 月～2020 年2 月近15 年來在核心期刊發表的文獻共有256 篇，檢索時間為2020 年3月3 日，手動剔除不相關的文獻后剩下212 篇相關文獻。從時間趨勢、來源期刊、研究機構、高頻關鍵詞、知識網絡圖譜和聚類分析等方面分類統計。

2.1 時間趨勢 從時間上來看近15 年來每年的文獻數量，見圖1，在2005 年～2012 年移動醫療相關文獻較少，在8 年時間中僅有10 篇論文發表于核心期刊上。文獻數量在2013 年～2019 年呈爆炸式增長。

圖1 2005 年～2020 年有關移動醫療研究文獻年發文量

2.2 來源期刊 近15 年來與移動醫療有關的212 篇文獻分布于87 種核心期刊上。其中載文數量最多的期刊是《護理學雜志》，發表了23 篇移動醫療相關文獻，占總文獻量的10.8%。載文量前10 名的期刊合計載文量占總文獻量的51.89%，載文量前10 名的期刊中前7 篇為醫學相關期刊，見表1。

表1 來源期刊出現頻次表（n，%）

2.3 研究機構 對212 篇文獻的研究機構進行統計分析，顯示武漢地區的武漢大學信息資源研究中心和華中科技大學同濟醫學院醫藥衛生管理學院發文量最高，均為5 篇，排名前12 的研究機構發表文獻數量總和占總文獻量的11.52%，見表2。

2.4 高頻關鍵詞 在檢索出的212 篇文獻中，手工對關鍵詞進行整理和統計，由于檢索出的文獻均與移動醫療有關，去除無意義或意義過于廣泛的詞語，如“移動醫療”“場景”和“解讀”等，合并同義詞以標準化關鍵詞，如“移動App”和“應用程序”合并為“應用程序”。最終得到429 個關鍵詞，總共出現的頻次為748 次。對關鍵詞進行排序后，選取前24 個關鍵詞，見表3，這些關鍵詞代表移動醫療相關研究文獻的熱點內容，以這些關鍵詞為基礎進行構建知識網絡圖譜和聚類分析。

2.5 知識網絡圖譜 對高頻關鍵詞構建共現矩陣，導入Ucinet 中進行網絡社會分析，用Netdraw 可視化后得到以高頻關鍵詞為核心，共現關系為連線的知識網絡圖譜，見圖2。圖中的節點連線頻次越高，連線越密集，代表該節點在網絡中的作用越大、對應關鍵詞的研究數量越多，與其他核心關鍵詞的關聯性越緊密[7]。由此可見應用程序和信息系統處于兩個中心點，與其他節點的關系最緊密；其次為慢性病、信息化、護士等。有關這些關鍵詞的研究為近十五年國內移動醫療研究的主要方向。

2.6 聚類分析 以橫坐標5 做垂直線劃分，應用程序、慢性病、信息系統、綜述、健康管理和遠程醫療6個關鍵詞單獨成一類，護士、移動護士工作站、移動護理、滿意度、智能手機、護理、PDA 和信息化8 個關鍵詞為一類，使用意愿和影響因素2 個關鍵詞為一類，干預、依從性、老年人、智慧醫療、健康教育、互聯網、自我管理和延續護理8 個關鍵詞為一類。在較短連接距離下被聚為一類的關鍵詞，具有明顯的關鍵詞之間的關聯性。以護士、信息化這一類關鍵詞為例，可以將其概括為移動醫療在護士護理上的應用。6 個單獨成類的關鍵詞則可以看作本文檢索的移動醫療相關文獻的共同特征。

表2 研究機構出現頻次表（n，%）

表3 高頻關鍵詞出現頻次表（n）

圖2 知識網絡圖譜

圖3 高頻關鍵詞聚類分析樹

3 討論

本文通過對2005 年～2020 年移動醫療相關文獻的時間趨勢、來源期刊、研究機構和高頻關鍵詞四個方面數據進行整理分析，發現目前我國移動醫療相關研究呈現出以下3 個特點。

3.1 移動醫療成為國內研究的熱點 2013 年之所以能成為移動醫療相關文獻大幅度增長的起點，是因為我國的4G 通信技術在2013 年開始投入使用，4G通信技術的平穩落地極大地推動了移動互聯網相關研究的進步。國務院于2015 年下半年印發《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》和2018年上半年印發《國務院辦公廳關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》更是推動了互聯網在醫療健康領域的研究。因此，2016 年和2018 年移動醫療研究文獻量相較于2015 年和2017 年有明顯增長。

3.2 目前移動醫療研究方向 關鍵詞作為一篇論文的必要組成部分，能夠簡潔明了地概括出論文的核心內容，在大量同專業論文的關鍵詞集合中，隱含著該學科的發展現狀、發展趨勢和發展規律等線索[7]。通過對關鍵詞進行數據整理、構建知識網絡圖譜和聚類分析，目前我國的移動醫療相關研究主要集中在：移動醫療在護士護理上的應用、對移動醫療服務的使用意愿和病人出院后的延續護理和自我管理。對于護理人員，移動護士工作站和個人數字助理PDA 的使用可減少護理人員的重復性勞動，提高護理工作效率。移動護士工作站和個人數字助理PDA作為醫院信息系統向病房的擴展和延伸，實現床邊患者信息查詢、生命體征錄入、醫囑實時更新、護理工作量記錄、條形碼掃描，具有先進的智能決策和糾正功能[8]。對于患者，他們可以通過醫院推出的醫療服務App 或者支付寶、微信等第三方平臺進行網上預約掛號、繳費、查詢病情報告等移動醫療服務。而且移動醫療因其便攜性、經濟性、廣泛適用性等特點，非常適合用于慢性病的延續護理和自我管理，通過應用程序實現的用藥提醒功能，可以提高患者出院后的服藥依從性[9]。

3.3 目前問題和未來趨勢 雖然我國移動醫療目前發展迅速，但相關研究仍處于較為初級階段，研究機構較為分散，尚未形成核心研究群，且綜述類文獻數量在總文獻數量中占有較高比例。不過得益于我國堅實的移動互聯網基礎建設，受惠于我國互聯網行業高速發展的紅利，在“互聯網+”的時代大環境下，“互聯網+醫療健康”無疑是當代社會繞不開的話題。2019 年作為“5G 元年”，其高速度、大容量、低延遲的特點，可以使移動醫療邁上一個全新的階段。

由于本研究僅對CNKI 知網的核心期刊、CSSCI、CSCD 數據庫進行了檢索，并未對普通期刊、外文期刊以及萬方數據知識服務平臺等其它平臺的文獻納入統計分析，因此無法全面反映近15 年來移動醫療的發展情況。但通過對核心期刊、CSSCI、CSCD數據庫的分析，可以基本把握我國移動醫療相關研究的主要脈絡，即以應用程序和信息系統為載體為護理工作者和患者提供服務，并為今后的移動醫療相關研究提供方向參考。由于我國幅員遼闊、人口眾多、地區間醫療資源不均衡但移動互聯網基礎設施較為發達與完善的特點，移動醫療作為提高醫療資源利用效率的潤滑劑，勢必會引來外界的高度關注與投入，相關的技術研究也將持續發展下去。