2型糖尿病病人自我管理研究熱點的文獻計量學分析

李 曲，路雪芹*，李蕾蕾，汪 敏，閆朝霞

1.河南大學護理與健康學院，河南 450001；2.河南大學淮河醫院；3.河南大學第一附屬醫院

2型糖尿病是終身代謝性慢性疾病，其并發癥具有較高的致殘率、致死率[1]，嚴重影響糖尿病病人的身心健康。目前，糖尿病尚無有效的根治方法[2]，主要治療方法為通過使用降糖藥物、飲食控制、運動療法等控制血糖水平，以預防或減緩糖尿病并發癥的發生發展，這就對糖尿病病人的自我管理水平提出了較高的要求[3]。自我管理是指應對慢性疾病的過程中發展起來的一種管理癥狀、治療、生理和心理社會變化，并做出生活方式改變的能力[4]。世界衛生組織(WHO)在2003年指出，改善慢性病病人的自我管理狀況對于提高病人的健康水平具有重要意義[5]。文獻計量學方法起源于20世紀初[6-7]，是一種借助文獻的各種特征數量，采用數學與統計學方法來描述、評價和預測科學技術的現狀與發展趨勢的圖書情報學分支學科。本研究通過對近10 年Web of Science、中國知網(CNKI)發表的相關文獻進行定量分析，了解當前國內外2型糖尿病的研究動向，為我國科研人員進一步開展相關研究提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

外文文獻以Web of Science數據庫為平臺，以主題詞“diabetes mellitus，type 2” 及其自由詞生成檢索條目#1，“self-management”生成檢索條目#2，用AND合并條目#1、#2，生成最終檢索結果。檢索時限：2011年1月1日—2020年12月31日，共篩選出英文2型糖尿病自我管理相關研究文獻2 456篇。中文文獻檢索以中國知網為平臺，以關鍵詞2型糖尿病和自我管理進行檢索，文獻或者關鍵詞中出現上述檢索詞均納入；檢索時限：2011年1月1日—2020年12月31日；同時手工查找檢索文獻的參考文獻；剔除與本研究無關的、無法找到鏈接的以及重復發表的文獻，共篩選出300篇文獻。

1.2 研究與統計方法

使用COOC、Vosviewer軟件工具對近 10 年Web of Science 、中國知網中發表的2型糖尿病病人自我管理相關研究文獻的年度發文量趨勢、關鍵詞聚類分析、演進趨勢分析等方面進行回顧與分析。

2 結果

2.1 文獻量趨勢分析

2.1.1 Web of Science 數據庫發文量趨勢圖分析

從國外文獻量趨勢分析圖可看出，Web of Science數據庫2型糖尿病自我管理相關文獻發表量呈逐年增長趨勢，但上升趨勢平緩，表明世界各國科學家對這一領域均有一定的關注度，但近10年尚未有相關領域的重大突破，2型糖尿病病人自我管理相關研究是目前各國研究的熱點。詳見圖1。

圖1 Web of Science數據庫2型糖尿病病人自我管理研究的文獻量變化趨勢

2.1.2 中國知網發文量趨勢圖分析

中國知網發文量變化趨勢顯示，2型糖尿病自我管理文獻相關發文量具有一定波動性，但總體趨勢與Web of Science 相似，相較于國外，我國相關文獻發表量較少。2020年發文量較前一年有所下降。詳見圖2。

圖2 中國知網2型糖尿病病人自我管理研究的文獻量變化趨勢

2.2 關鍵詞研究熱點聚類分析

文獻中的關鍵詞是對文章主題的高度概括和集中描述，即出現頻次較高的關鍵詞可以反映2型糖尿病病人自我管理相關領域的研究熱點和重要問題研究趨勢，是文獻計量分析的重要組成部分。故本研究利用COOC軟件統計各數據庫關鍵詞出現的頻次并進行總結，對關鍵詞出現頻次進行分別統計，以降序排列，得到高頻次關鍵詞表，然后利用Vosviewer軟件繪制出國內外2型糖尿病自我管理領域研究熱點社會網絡圖。

2.2.1 Web of Science 關鍵詞研究熱點

對于Web of Science中2 456篇文獻進行關鍵詞統計，共得到8 145個關鍵詞。本研究應用Donohue推導出的高頻低頻詞界定公式進行高頻關鍵詞統計[8]，計算得出Web of Science 數據庫高頻關鍵詞位居前68位關鍵詞(由于篇幅局限僅列出前20位，見表1)，并繪制出社區聚類知識圖(見圖3)。由于在文獻檢索時使用diabetes mellitus，type-2(908次)、 self-management(576次)作為檢索詞，所以在進行熱點分析時不再對上述關鍵詞進行分析。

表1 Web of Science 數據庫2型糖尿病研究居前20位高頻關鍵詞(n=8 145)

圖3 Web of Science 高頻關鍵詞社區聚類知識圖譜

2.2.2 中國知網關鍵詞研究熱點

應用Donohue推導出的高頻低頻詞界定公式進行高頻關鍵詞統計[8]，計算得出中國知網高頻關鍵詞排名前20位關鍵詞及社區聚類分析圖(見表2、圖4)。

表2 中國知網數據庫2型糖尿病研究排名前20位高頻關鍵詞(n=1 247)

圖4 中國知網數據庫高頻關鍵詞社區聚類知識圖譜

2.2.3 Web of Science數據庫高頻關鍵詞及聚類知識圖分析

由表1可知，國外前20位高頻關鍵詞及聚類分析圖可大致分為4個方向：研究方法、干預手段、評價指標及信息化醫療。研究方法包括系統評價(systematic-review)、質性研究(qualitative-research)、隨機對照試驗(randomized-control trial)，干預手段包括糖尿病自我管理教育(diabetes self-management education)、初級診療(primary-care)、糖尿病知識教育(diabetes-education)。評價指標包括自我效能(self-efficacy)、生活質量(quality-of-life)、血糖控制(glycemic-control)、糖化血紅蛋白(HbA1c)。信息化醫療包括移動健康(M-health)、遠程醫療(telemedicine)、電子健康(e-health)。

2.2.4 中國知網關鍵詞及聚類知識圖譜分析

中國知網相關文獻發表主要集中于老年人、社區護理、健康教育相關方面，糖化血紅蛋白、自我效能、生活質量、焦慮抑郁等評價指標均在排名前10名之列。同伴支持、授權教育、動機性訪談、看圖對話等均為健康教育的不同模式，是我國目前相關領域研究的熱點，延續性護理模式為我國借鑒的一種慢性病病人健康教育的新型模式。互聯網平臺雖也在中文高頻關鍵詞之列，但文獻數量相對國外發文量較少。

2.3 累計時區演進圖

累計時區圖中每一個圓圈代表一個關鍵詞，圓圈越大表明關鍵詞頻次越高，且關鍵詞一旦出現即固定在首次出現的年份，如果后來的年份又出現了該關鍵詞，那么該關鍵詞會在首次出現的位置頻次加一，通過該圖能夠反映領域研究主題隨著時間發展的變化趨勢。

2.3.1 Web of Science數據庫關鍵詞累計時區演進圖分析

Web of Science數據庫近10年2型糖尿病自我管理領域發表文獻主要集中于糖尿病病人健康教育(diabetes-education)的研究，評價指標主要以“depressed”“mechaical-control”“HbA1c”“quality-of-life”及“self-efficacy”為主。近10年，國外關鍵詞演進最為明顯的為國外信息技術的發展。2012年出現M-health(移動健康)、smartphone-interation (手機干預等)關鍵詞，2014年—2020年信息技術在2型糖尿病自我管理中的應用研究逐漸加深，如2014年,mobile-App(手機應用軟件)、2015年telemonitoring(遠程監測)、2018年digital health(數字健康)至2020年artificial-intelligence(人工智能)、flash glucose monitoring(即時血糖監測)等關鍵詞相繼出現，互聯網信息技術、人工智能已成為國外研究熱點，也是國外未來的研究趨勢。2016年—2020年國外對于糖尿病病人的精神心理狀態關注明顯增多，除研究較多的depress(抑郁)外，stress(壓力)、 mental-illness(精神疾病)、psychological-aspect(心理方面)等關鍵詞也相繼出現。Web of Science 數據庫近10年2型糖尿病病人自我管理相關關鍵詞的研究熱點及演化過程呈現詳見圖5。

圖5 Web of Science高頻關鍵詞累計時區演進圖

2.3.2 中國知網關鍵詞累計時區演進圖

近10年，我國一直處于對糖尿病病人自我管理模式的探索之中，2013年—2020年先后出現同伴教育、授權教育、移動護理、延續性護理模式等干預模式。專科護理門診、簽約式服務等慢性病管理模式是我國目前的研究熱點與趨勢。我國對于信息技術在2型糖尿病病人自我管理中的應用研究相對國外較晚，但也在不斷地更新和發展中，2014年—2019年相繼出現短信平臺、計算及輔助個性化干預、互聯網平臺、手機軟件及信息化護理等關鍵詞，表明隨著互聯網信息技術的發展，其在糖尿病病人自我管理中的應用也在不斷深入，是未來糖尿病病人健康管理的必然趨勢。除焦慮抑郁外，國內對于糖尿病病人心理、精神方面研究文獻發表相對國外較少。中國知網數據庫近10年2型糖尿病病人自我管理相關關鍵詞的研究熱點及演化過程呈現詳見圖6。

3 討論

3.1 國外研究熱點趨勢及不足

2型糖尿病健康教育、互聯網信息技術、人工智能、數據健康是國外研究的熱點及趨勢。國外對糖尿病自我管理的研究起步較早，已具有較完善的糖尿病自我管理行為評估工具[9]， 且在多學科理論的指導下已形成較為成熟的糖尿病自我管理模式。但由于糖尿病病人病情復雜、個體差異大，其用藥、飲食、運動需持續管理[10]，互聯網信息技術為人工智能的發展奠定了基礎。人工智能可有效監測病人血糖水平，為病人提供飲食運動信息，降低不良事件(如低血糖)的發生，可減輕糖尿病病人自我管理負荷，提高自我管理依從性及健康結局[11-12]。人工智能雖然可以為糖尿病病人的自我管理提供便利，但不能提供人與人之間交流所產生的情感關懷，減少了護患間的情感溝通，病人易產生孤獨、焦慮等情緒[13]。人工智能的應用同樣存在諸多不容忽視的問題和風險，主要體現在技術突破、價格困境和倫理問題3方面，未來仍需不斷改善和探索。

3.2 國內研究熱點趨勢及不足

血糖控制、健康教育是我國的研究熱點。由于我國對于糖尿病管理的探索起步較晚，目前我國尚未形成成熟的糖尿病管理模式。研究表明我國糖尿病病人的自我管理能力處于中下水平，血糖控制不佳[14]。同伴支持、授權教育、延續性護理等是我國借鑒的國外較為先進的干預模式，且在相關干預研究中被證實可有效提高2型糖尿病病人的自我管理水平[15-17]。但由于我國醫療資源分布不均、相關專業人員短缺，故難以保證病人得到持續健康教育支持[9]，我國2型糖尿病病人中老年人所占比例較大，此類病人中移動用戶較少，對于移動信息的處理能力較弱[18]，且我國的醫療信息系統尚未系統建立，故目前互聯網優勢在我國糖尿病病人管理中的發揮具有一定局限性。簽約式服務、專科護理門診是目前糖尿病自我管理領域研究的熱點和未來發展趨勢，此類服務模式可推進分級診療制度實行、優化醫療資源配置，使社區慢性病病人能夠得到個性化健康指導和診療，目前部分地區雖已實行，但存在病人知曉率低、信任度低、人才短缺、信息化程度低等缺點[19]，未來需要進一步完善相關制度、加強宣傳力度。情緒、心理對于糖尿病病人的血糖影響越來越被相關領域學者重視，國外相關指南已將心理、情緒的管理列入糖尿病病人自我管理的重要內容之一[20]，而我國對于相關問題研究相對國外較少，我國醫療資源有限，僅靠醫務人員對糖尿病病人進行監督和管理，不僅占用巨大的醫療資源，而且受時間和地點的限制，對于提高病人的自我管理能力長期效果不佳。未來可加強相關研究，給予糖尿病病人情緒、心理狀態更多關注，全方位提高2型糖尿病病人的自我管理水平及生活質量。

4 小結

本研究利用COOC、Vosviewer 2款軟件，基于Web of Science、中國知網開展對國內外2型糖尿病病人自我管理領域研究規律的可視化分析，為我國醫護工作者提供國內外相關領域的研究軌跡、熱點和未來發展趨勢信息。由于本研究僅檢索了Web of Science 、中國知網的文獻，分析結果具有一定的局限性，未來可進一步增加國內外數據庫的檢索，全面揭示國內外2型糖尿病病人自我管理護理研究的軌跡和發展趨勢，為我國2型糖尿病病人自我管理模式的發展提供參考。