黃連溫膽湯研究熱點和前沿可視化分析

朱爽 ，劉文娜 ，李新龍 ，趙欣然 ，呂行 ，張瑜

1.北京中醫藥大學東方醫院，北京 100078； 2.北京中醫藥大學東直門醫院，北京 100700

黃連溫膽湯由溫膽湯化裁而成，首見于清代陸廷珍所著《六因條辨》，方由黃連、半夏、陳皮、竹茹、枳實、茯苓、生姜、甘草組成，具有清熱化痰、降逆止嘔、理氣化濕等功效。黃連溫膽湯原方主要用于治療中暑傷暑，因配伍得當、用藥精良，后世醫家對其適應病證進行了推廣，并在臨床中廣泛應用。目前黃連溫膽湯研究較分散，缺乏系統整理。本研究通過檢索相關文獻，利用VOSviewer軟件進行分析及可視化展示，梳理該領域研究現狀和熱點，為相關研究提供參考。

1 資料與方法

1.1 數據來源與檢索策略

在中國知識資源總庫（CNKI）、中文科技期刊數據庫（VIP）、中國學術期刊數據庫（萬方數據）、中國生物醫學文獻數據庫（CBM）中，以“黃連溫膽湯”為主題詞進行檢索，檢索時間范圍自建立數據庫至2021年12月31日。

1.2 文獻篩選標準

納入標準：研究主題與黃連溫膽湯相關，包括期刊論文、學位論文等。

排除標準：重復發表的文獻，保留信息最全或發表時間最早的文獻；剔除綜述、系統評價、文獻計量研究等非原始研究文獻。

1.3 數據預處理

文獻篩選：檢索文獻中包含標題、作者、發表年份、關鍵詞、摘要等信息，導出后采用文獻管理軟件NoteExpress3.0進行剔重處理，通過閱讀文獻的標題、摘要及關鍵詞等信息進行初篩，剔除與黃連溫膽湯方劑無關的文獻及非原始研究文獻，無法判定時查閱文獻全文。

數據庫建立：將符合篩選標準的文獻題錄以Excel格式導出，采用Excel2019 for Mac 16.47構建包含文獻題目、作者、發表年份、期刊、關鍵詞、摘要等題錄信息的數據庫。

作者單位預處理：①同一所大學或科研院所附屬醫院合并為該大學或科研院所，如將“黑龍江中醫藥大學附屬第一醫院”合并至“黑龍江中醫藥大學”；②單位歸屬有調整者更新為目前所屬單位，存在曾用名單位更新為目前規范名稱，如將“黑龍江中醫學院”更新為“黑龍江中醫藥大學”；③剔除單位信息中關于省份、郵編等信息；④部分單位信息不全者，查閱原文補充。

關鍵詞預處理：①進行最小完整意義拆分，保留具有實際意義的最小完整詞匯，如將“失眠痰火內擾”拆分為“失眠”“痰火內擾”；②關鍵詞分析時剔除主題詞相關通用表述或無特定含義的詞匯，如“黃連溫膽湯”“影響”“中醫治療”等，以便獲取具體研究內容；③將同一含義的關鍵詞統一為多數研究采用的表述，如將“不寐”“目不暝”“入睡難”等關鍵詞統一為“失眠”；將英文名稱及縮略詞統一為相應的中文表述。

1.4 關鍵詞分析及可視化

數據格式轉換：將符合要求文獻題錄導出為可視化軟件VOSviewer可讀取的文件形式“.txt”。

作者及作者單位、關鍵詞可視化網絡構建：將題錄文件導入VOSviewer1.6.15軟件，構建其可視化網絡，并對納入關鍵詞進行聚類分析。由于該軟件無法直接處理中文題錄中的作者單位信息（AD），故先分析作者、關鍵詞，再分析作者單位。作者單位分析前進行標識詞替換：剔除原始題錄中的關鍵詞標識（KW），并將原題錄中單位信息標識（AD）替換為關鍵詞標識（KW），再按關鍵詞分析方法分析作者單位。

關鍵詞時間疊加網絡：在上述共現網絡基礎上，以出現時間為依據，構建關鍵詞時間疊加網絡，并選擇導出該網絡為“.png”格式。

2 結果

2.1 一般情況

初檢得到文獻4 323篇，剔除重復文獻2 375篇，通過題目及摘要人工篩選剔除不符合納入條件284篇，最終共納入文獻1 664篇。納入文獻發表于1976－2021年，發文量總體呈逐年增加趨勢，2021年發表最多（182篇）。發文量時間分布情況見圖1。

圖1 黃連溫膽湯研究文獻發文時間分布

納入文獻涉及2 665位作者，對發文量≥3篇的作者進行分析，構建反映合作關系的共現網絡，見圖2。可知黃連溫膽湯研究領域形成了以劉莉（38篇）、張衛華（9篇）、馬伯艷（8篇）、張可（5篇）、花海兵（5篇）、竇金金（4篇）、張國梁（4篇）為核心的研究團隊。

圖2 黃連溫膽湯研究文獻作者共現網絡（發文量≥3篇）

納入文獻作者來自864家研究機構，共出現1 699次，前10位機構分別為黑龍江中醫藥大學（73次，4.3%）、南京中醫藥大學（65次，3.8%）、河南中醫藥大學（57次，3.6%）、山東中醫藥大學（57次，3.6%）、中國中醫科學院（39次，2.3%）、廣州中醫藥大學（32次，1.9%）、陜西中醫藥大學（29次，1.7%）、江西中醫藥大學（25次，1.5%）、北京中醫藥大學（24次，1.4%）、天津中醫藥大學（21次，1.2%）。對頻次≥3的機構進行共現分析，構建具有合作關系的機構共現網絡（見圖3）。

圖3 黃連溫膽湯研究文獻發文機構共現網絡（頻次≥3）

2.2 關鍵詞分析

納入文獻包含1 226個關鍵詞，共出現5 242次，出現頻次前20位的關鍵詞（見表1）共出現1 971次（37.6%）。對頻次≥10的82個關鍵詞構建可視化網絡并進行聚類分析，結果見圖4。構建時間疊加網絡，結果見圖5。

圖4 黃連溫膽湯研究文獻關鍵詞共現聚類網絡（頻次≥10）

圖5 黃連溫膽湯研究文獻關鍵詞共現時間網絡（頻次≥10）

表1 黃連溫膽湯研究文獻關鍵詞分布（前20位）

納入關鍵詞分為4個聚類，聚類1以“失眠”為主要關鍵詞，包括痰火內擾、抑郁、清熱、化痰、化濕、焦慮、腦梗死、兒科疾病、腦卒中等；聚類2以“療效觀察”為主要關鍵詞，包括高血壓病、眩暈、2型糖尿病、冠心病、代謝綜合征、半夏白術天麻湯、胰島素抵抗、高脂血癥等；聚類3以“名醫經驗”為主要關鍵詞，包括辨證論治、醫案研究、慢性腎衰竭、濕熱內蘊、病因病機、數據挖掘等；聚類4以“慢性胃炎”為核心關鍵詞，主要包括脾胃濕熱、幽門螺桿菌、慢性非萎縮性胃炎、膽汁反流、痞滿、半夏瀉心湯等。

由圖5可知，辨證論治、名醫經驗、慢性胃炎、慢性腎衰竭、膽汁反流等關鍵詞為2014年之前研究熱點；高血壓病、半夏白術天麻湯、高脂血癥、網絡藥理學、信號通路、同型半胱氨酸等關鍵詞為近年研究前沿。

3 討論

本研究通過檢索有關黃連溫膽湯研究的文獻，利用VOSviewer軟件進行可視化分析，梳理該領域研究現狀和熱點分布。可知該領域發文量整體呈逐年增加趨勢，表明黃連溫膽湯相關研究越來越受到重視，但從發文量來看，仍有較大發展空間。該領域研究初步形成了較穩定的研究團隊，少數研究團隊如劉莉、竇金金等研究者存在較多學術交流，而大部分團隊間交流較少且規模較小。考慮到中文作者存在同名不同人、同人不同單位等情況，一定程度上影響了作者分布及其合作網絡的分析。從作者單位間的合作關系來看，地理區域相近的單位具有更高的合作傾向，如京津地區的北京中醫藥大學、中國中醫科學院、天津中醫藥大學和天津中醫藥研究院，江蘇地區的南京中醫藥大學、中國藥科大學及江蘇省中醫藥研究院等；同時也有部分單位間合作突破了地域的限制，如浙江與廣東，北京與河南、福建之間形成了較緊密的合作關系。

研究中發現，納入文獻關鍵詞的設置存在較大隨意性，不同文獻對含義相同的關鍵詞存在多種表述，故本研究在關鍵詞共現及聚類分析前，按照前期研究方法[1]對其進行拆分、剔除、統一等預處理，以更準確反映黃連溫膽湯方劑研究現狀及熱點分布。關鍵詞共現及聚類分析表明，黃連溫膽湯的研究主要分布在以失眠、抑郁為主的神經-精神系統，以慢性胃炎、膽汁反流為主的消化系統，以高血壓病、2型糖尿病、代謝綜合征、冠心病為主的循環代謝系統疾病的臨床研究和以名醫經驗介紹、醫案研究為主的基礎研究共4個方向。在黃連溫膽湯適應證候及病機分析方面，以失眠、抑郁、焦慮為主的神經-精神疾病以“痰火”為核心病機，以慢性胃炎、膽汁反流等為主的消化疾病以“濕熱”為核心病機，以2型糖尿病、代謝綜合征、高血壓病、冠心病、高脂血癥等為主的代謝、循環疾病以“痰濕”“痰濁”為核心病機，由此，黃連溫膽湯治療病證的核心證候要素為“痰”“濕”“熱（火）”。關鍵詞共現時間網絡顯示，循環代謝疾病研究如高血壓病、高脂血癥、高同型半胱氨酸血癥、胰島素抵抗仍是近3年研究熱點，多項臨床研究及系統評價表明黃連溫膽湯具有調節血壓、同型半胱氨酸及血脂水平，縮小和穩定動脈粥樣硬化斑塊，調節血糖、改善胰島素抵抗等作用[2-5]。另外，信號通路、網絡藥理學等關鍵詞在近3年出現頻次較高，信號通路在疾病的發病機制研究、診斷治療等方面發揮重要作用，網絡藥理學是藥物研究的前沿交叉學科，通過體外虛擬篩選藥效潛質、信號通路與靶點，初步探究藥物治療疾病的作用機制[6]，多位學者通過信號轉導通路、應用網絡藥理學的方法研究黃連溫膽湯[7-10]，藥理機制研究取得新進展。

綜上所述，黃連溫膽湯的研究多集中于神經-精神系統、消化系統、循環代謝系統等內科疾病臨床研究和名醫經驗傳承，其中循環代謝疾病研究是近年黃連溫膽湯研究的熱點，而藥理機制研究的網絡藥理學、信號通路等發展趨勢較好，可能成為黃連溫膽湯方劑研究新的熱點方向。