基于CiteSpace的医疗不良事件报告研究热点与发展前沿分析

罗云云 陈适 潘慧

医疗不良事件是世界性公共卫生问题[1]。医疗不良事件的主动上报对于降低不良事件发生率、提升医疗质量及改善医患关系意义重大[2]。近年来，随着医药卫生体制改革与国家各项政策的推行，新技术、新材料、新药品在应用于临床时可能出现新的不安全事件。国内医疗不良事件领域发表文献众多，但质量参差不齐，目前在医疗不良事件报告领域缺乏能全面客观地总结该领域发展脉络及研究动态的研究。本研究借助知识图谱工具软件CiteSpace，以2009年—2021年中国知网收录的“医疗不良事件”文献为样本，计量分析该领域发表文献的年代分布、研究机构、核心作者、高被引文献，并进一步完成关键词共现分析、关键词突现检测，绘制知识图谱，梳理出近10余年国内不良事件领域的研究热点和发展前沿。

1.1 资料来源

本研究样本数据来源于中国知网期刊全文数据库，采用高级检索中的主题检索，将“医疗不良事件”“医疗安全事件”“患者安全事件”“不良事件”“安全事件”和“患者不良事件”作为并列主题词，“上报”和“报告”作为并列主题词，进行2项合并检索，即：“医疗不良事件”or“医疗安全事件”or“患者安全事件”or“不良事件”or“安全事件”or“患者不良事件”and“上报”or“报告”。检索年份跨度为2009年—2021年，检索时间为2022年4月1日。考虑到2009年是颁布深化医药卫生体制改革政策的开端之年，政策的颁布和实施对医疗环境和管理体系产生较大影响，故选取从 2009 年开始的数据进行分析。为保证文献质量，期刊来源类别设定为“核心期刊”“CSSCI”和“CSCD”，过滤外文文献，命中记录501条，将此检索结果进行人工筛选，通过快速浏览题目、期刊、作者等信息，逐篇删除与主题无关或无效信息的样本，如期刊会议征稿通知、卷首语、新闻，目录及作者信息缺乏的论文等，最终获得有效样本文献495篇。

1.2 数据转换与处理

将有效样本文献下载后导入CiteSpace 5.8.R3进行格式化转换，转化后的数据导入软件运行。CiteSpace参数设置：时间切片选择1年，时间跨度为2009年—2021年，节点类型分别选择机构、作者和关键词，年被引频次最高阈值为50，剪切方式为Pathfinder法，获得研究机构、作者和关键词的知识图谱，并对突现关键词进行检测。

2.1 发文量分析

经检索统计，2009年—2021年中国知网数据库核心期刊、CSSCI和CSCD刊载的“医疗不良事件上报”相关文献共495篇，该领域论文数量随时间推移呈波动态势，但基本呈现上升趋势，其中2018年、2020年和2021年发文量均超过60篇/年，见图1。

图1 2009年—2021年医疗不良事件报告领域发文量变化

2.2 主要研究机构和核心作者

2009年—2021年医疗不良事件上报领域发文量最多的机构为中国中医科学院中医临床基础医学研究所（29篇），其次为重庆医科大学药学院（11篇）、四川大学华西医院临床药学部（10篇）和北京中医药大学循证医学中心（10篇），其他排在前10位的发文机构及发文量见表1。

表1 发文量位于前10位的研究机构

发文量排名前10位的作者共计发文99篇，发文量最多的作者是中国中医科学院中医临床基础医学研究所的谢雁鸣（21篇），其次是重庆医科大学药学院的贾运涛（11篇）和四川大学华西医院临床药学部的吴斌（11篇），其余作者排序及发文量详见表2。

表2 发文量位于前10位的核心作者

2.3 高被引文献分析

在纳入的有效文献样本中，选取被引频次最多的前10篇文献，见表3。高被引文献主要集中在2009年—2015年间，其中2009年、2013年各发表了3篇高被引文献，最近的1篇高被引文献发表于2015年。被引频次最高的文献是2009年由南方医科大学珠江医院护理部的李漓发表在《中华护理杂志》上的1篇题为《护理人员对医院患者安全文化的评估分析》文献，目前已经被引用了157次。被引频次位居第2的文献是《住院患者跌倒造成伤害的风险因素分析》，由浙江大学医学院附属第一医院的冯志仙于2013年发表在《中华护理杂志》上，被引频次达125次。该研究采用回顾性调查研究的方法，分析了2009年1月1日至2012年8月8日浙江省护理不良事件上报系统中住院患者跌倒造成伤害的风险因素。

表3 总被引频次位于前10位的文献情况

2.4 关键词分析

2.4.1 高频关键词分析

关键词是文献核心的高度概括，高频关键词体现了当前医疗体系对医疗不良事件报告领域共同关注的主题，代表了该领域研究的焦点主题[3]。关键词共现统计后，生成医疗不良事件报告领域出现频次排名前20位的关键词，见表4。

2.4.2 关键词共现图谱

关键词共现统计后，绘制出高频次、高中心度的关键词共现网络，见图2。每个节点代表一个关键词，共有320个节点，414个节点连接。节点的圆环越大，表示关键词共现的频次越大，圆环上的年轮色由内及外呈现不同颜色，依次表示由远及近的出现年份，厚度与相应时间区间引用次数成正比；
节点间连线颜色对应第一次共现的时间分区。不良事件、不良反应、数据挖掘、患者安全等所示圆环较大，表明关键词频次较高，与表4的关键词频次统计结果一致。

表4 医疗不良事件报告领域出现频次排名前20位的关键词统计

2.4.3 突现关键词

突现词指较短时间内使用频次较高的关键词，可预测该领域研究的发展趋势[4]。关键词突现分析结果见图3。图3显示了2009年—2021年医疗不良事件报告领域的突现词、突现强度、突现开始年份和结束年份，共获得10个突现关键词。突现词强度越大，说明越受关注，为研究前沿。从突现图可以看出，前5年对病人安全、主动报告、医疗风险等方面研究较为关注，而近5年，数据挖掘、信号检测等成为新的研究关注点。

图3 医疗不良事件报告领域研究突现关键词

3.1 医疗不良事件报告领域发文分析

发文量是科学界对某一领域关注程度的总体表征，可一定程度上反映该领域的发展速度和发展历程[5]。我国在近10年医疗不良事件报告领域论文发表数量总体呈波动上升趋势，分析原因可能是随着我国互联网和人工智能领域的快速发展，数字化办公系统运行带来了方便快捷，促进了医疗不良事件上报领域的体系化、智能化发展。另外，近4年中有3年发表文献数量均处于60篇/年的水平之上，可预测在未来一段时间内，医疗不良事件报告领域仍将是研究者关注的热点。国内医疗不良事件领域发文研究机构分析显示，发文量最多的机构是中国中医科学院中医临床基础医学研究所（29篇），其余大部分也集中在国内各大医疗机构，分析原因可能与医疗不良事件报告被列为医院绩效考评条件之一有关。作者发文量及期刊被引频次往往能反映其在相应科研领域的学术贡献与影响力[6]。通过对纳入文献的被引分析发现“患者安全文化”是被引频次最高的文献关注点，表明其研究内容或核心观点在学界产生了较高的影响力与价值认可度。通过对核心作者分析发现，各作者之间缺乏紧密合作，建议今后加强核心作者群多中心、多区域的学术研究交流合作，加强研究深度，为研究队伍的不断壮大和该领域的可持续发展作出贡献。

3.2 医疗不良事件报告领域研究热点分析

通过高频关键词分析和关键词共现图谱分析，发现医疗不良事件报告领域的高频关键词有不良事件、不良反应、数据挖掘、信号检测等。在医疗环境体系中，不适当的诊疗和管理行为对患者引起的伤害、病情恶化、残疾、住院时间延长或死亡等未预期事件，都称为医疗不良事件，据报道，全球每年因不良事件死亡人数近4 300万人[7]。而不良事件包含不良反应，全球每年因药物不良反应导致的伤残或死亡患者达770 000例，不仅对患者造成沉重的经济负担，也对医疗卫生系统造成巨大的资源消耗[8]。另外，近年来随着人工智能的发展，大数据与医疗结合时代的到来，医疗大数据也广泛应用于医院不良事件管理，不良事件发生前的风险、发展过程及发生后的痕迹均可通过医疗大数据进行分析[9]，未来应继续发挥大数据发现信号的优势，为获取各种未知信号提供可能，为早期精准识别不良事件信号及信号之间的关联提供有效的方法和依据。另外，该领域的高频关键词还包括患者安全、护理管理，安全管理等。随着“以患者为中心”理念的不断深化，以及对患者安全管理架构及评价指标研究的不断深入，患者安全越来越受到关注。此外，护理管理也是患者安全的重要组成部分，有研究团队开展患者参与患者安全标准化管理相关的临床实施研究，总结出推进“护士主导”的患者参与患者安全中“照护性参与”[10]。

3.3 医疗不良事件报告领域研究前沿分析

结合关键词突现分析检测结果，发现医疗不良事件报告领域研究重点从前5年的患者安全、主动报告、合理用药、医疗风险等方面过渡到近5年的数据挖掘、信号检测等新的研究关注点。随着国家大数据发展战略的贯彻落实以及我国大数据与科技传播应用的发展促进,大数据与医疗领域广泛结合并不断深入，所以基于大数据分析的医疗不良事件报告管理是本领域的研究前沿。数据挖掘是发现大数据集中数据模式的计算过程，医疗大数据分析具有跟踪追溯、提升临床决策、预测分析、资源整合等功能[9]，未来应该充分利用数据挖掘、信号检测等大数据技术，从而早期精准预测医疗不良事件的发生，服务于医疗安全管理。

3.4 研究局限

本研究存在以下局限性：一是研究只纳入了中国知网的有效样本文献数据，未涵盖其他中文数据库的文献数据；
二是由于中国知网无法导出文献样本的引用文献等信息，所以未能利用CiteSpace对样本文献进行共引图谱分析，因此，可能缺乏对该领域研究基础的展示；
三是研究未纳入英文文献，无法获悉国外该领域的研究现状。未来医疗不良事件报告领域的研究可进一步关注国内外该领域的对比分析，以便全面把握该领域研究发展状况，促进医疗管理；
深入探索该领域与大数据等人工智能科技如何紧密结合，让数字科技更便捷、更智能地服务于医疗健康领域。

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