， ， ，

PubMed是世界公認(rèn)的最權(quán)威的生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，收錄高質(zhì)量期刊5 000余種[1]，生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)2 300多萬(wàn)篇，世界范圍內(nèi)免費(fèi)使用[2]，是從事生物醫(yī)學(xué)相關(guān)領(lǐng)域科學(xué)研究的必備工具之一。PubMed免費(fèi)提供數(shù)據(jù)接口服務(wù)，以便其數(shù)據(jù)能夠與其他個(gè)性化系統(tǒng)進(jìn)行交換[3-5]。

GoPubMed是德國(guó)Transinsight公司和德累斯頓工業(yè)大學(xué)合作研發(fā)的以PubMed為數(shù)據(jù)源、以GO(Gene Ontology)&MeSH(Medical Subject Headings)語(yǔ)義搜索為技術(shù)基礎(chǔ)的新一代生命科學(xué)文獻(xiàn)搜索引擎[6]。其對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行分類和可視化的數(shù)據(jù)挖掘功能能夠幫助用戶從不同維度清晰了解某一主題內(nèi)容的相關(guān)文獻(xiàn)。系統(tǒng)提供4W(what/who/where/when)欄[7]，幫助用戶從4個(gè)方面進(jìn)行分析。

我國(guó)山地、高原面積占陸地領(lǐng)土面積的59%，山地城鎮(zhèn)約占全國(guó)城鎮(zhèn)的一半，常住人口約占一半[8]。我國(guó)是地震、泥石流、洪澇、干旱等自然災(zāi)害頻發(fā)的國(guó)家，進(jìn)行高原地區(qū)災(zāi)難救援、傷病醫(yī)治是非戰(zhàn)爭(zhēng)軍事行動(dòng)的重要內(nèi)容之一，高原病是與其緊密相關(guān)的重要學(xué)科領(lǐng)域。本文應(yīng)用GoPubMed對(duì)PubMed中國(guó)內(nèi)外高原病研究的權(quán)威文獻(xiàn)資源進(jìn)行多維度的分析和展示，以了解國(guó)內(nèi)外有關(guān)高原病研究的發(fā)展情況，探尋其發(fā)展趨勢(shì)，準(zhǔn)確了解該研究領(lǐng)域的宏觀發(fā)展方向和微觀合作網(wǎng)絡(luò)。

1 材料與方法

1.1 研究對(duì)象

以PubMed收錄的國(guó)內(nèi)外高原病相關(guān)文獻(xiàn)作為研究對(duì)象，時(shí)間范圍為PubMed所有收錄年，檢索時(shí)間截至2015年12月，采用GoPubMed進(jìn)行檢索，檢索關(guān)鍵詞為high altitude medicine，系統(tǒng)自動(dòng)匹配主題詞為“Altitude Sickness”[mesh]，共檢索3 180篇文獻(xiàn)。

1.2 研究方法

通過(guò)statistics進(jìn)行分析，了解PubMed中高原病研究的主題、年代、地區(qū)分布、核心作者和可視化情況，并利用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)各因素之間的影響程度進(jìn)行分析。

結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling，SEM)分析也稱為結(jié)構(gòu)方程建模，是基于變量的協(xié)方差矩陣來(lái)分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法?；诮Y(jié)構(gòu)方程模型的數(shù)據(jù)分析方法屬于新一代統(tǒng)計(jì)分析方法，該方法在20世紀(jì)80年代就已經(jīng)成熟。結(jié)構(gòu)方程模型分析的迅速發(fā)展，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的不足，成為多元數(shù)據(jù)分析的重要工具。結(jié)構(gòu)方程模型作為基于變量的協(xié)方差矩陣來(lái)分析變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法，實(shí)際上是一般線性模型的拓展，包括因素模型與結(jié)構(gòu)模型，體現(xiàn)了傳統(tǒng)路徑分析與因素分析的完美結(jié)合。

SEM一般使用最大似然法估計(jì)模型(Maxi-Likeliheod，ML)分析結(jié)構(gòu)方程的路徑系數(shù)等估計(jì)值，因?yàn)镸L 法能夠使研究者基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行修正。目前用于結(jié)構(gòu)方程模型分析的有AMOS、LISREL和EQS等。

AMOS(Analyse of Moment Structures)是一款功能強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)方程建模工具，通過(guò)對(duì)回歸分析，因子分析，相關(guān)性分析和方差分析等傳統(tǒng)多元數(shù)據(jù)分析方法的擴(kuò)展，為理論研究提供更多的實(shí)證支持。通過(guò)AMOS可以在直觀的路徑圖中指定、評(píng)估、檢驗(yàn)以及展現(xiàn)模型，進(jìn)而驗(yàn)證路徑圖中各個(gè)變量之間的假設(shè)關(guān)系。

2 結(jié)果分析

2.1 研究?jī)?nèi)容分析(what)

排名前20位的研究主題見(jiàn)表1。

表1 文獻(xiàn)量排名前20的研究主題

由發(fā)文量的主題判斷研究?jī)?nèi)容主要集中在特定人群在高海拔缺氧狀態(tài)下出現(xiàn)的急性腦水腫或肺水腫。從GoPubMed提供的Knowledge Base的發(fā)文量統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，來(lái)自于MeSH的熱門主題顯示當(dāng)前主要研究集中在高原病的生物科學(xué)、化學(xué)和藥品、技術(shù)和設(shè)備領(lǐng)域，此外針對(duì)高原病的地理學(xué)特性、命名組和護(hù)理保健也占據(jù)重要比例；來(lái)自于GO的熱門主題顯示當(dāng)前主要研究集中在生物過(guò)程、細(xì)胞成分、分子功能領(lǐng)域。

2.2 發(fā)文作者分析(who)

發(fā)表論文統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。通過(guò)GoPubMed工具分析發(fā)現(xiàn)，作者Bartsch P發(fā)文量最多為資深作者，處于核心作者群，其他核心作者還包括Richalet J、Maggiorini M、Hackett P、León-Velarde F、Cymerman A等。

GoPubMed的統(tǒng)計(jì)分析功能可對(duì)PubMed中某一領(lǐng)域文獻(xiàn)作者的合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化展示。作者之間通過(guò)短虛線、長(zhǎng)虛線、實(shí)線、粗體實(shí)線進(jìn)行連接，連線越多、線型越多說(shuō)明該作者的研究地位越重要。

高原病的文獻(xiàn)作者合作網(wǎng)絡(luò)見(jiàn)圖1。通過(guò)可視化圖形可以清楚發(fā)現(xiàn)高原病研究中有兩個(gè)作者群的聯(lián)系非常緊密。

其一是以Bartsch P、Maggiorini M、Swenson E為核心的合作研究團(tuán)隊(duì)，其二是以Cymerman A、Rock P為核心的合作研究團(tuán)隊(duì)。

雖然Richalet J發(fā)文量居第二位，但從其合作網(wǎng)絡(luò)看，該作者與其他主要研究人員的聯(lián)系并不緊密。我國(guó)學(xué)者雖然在高原病研究相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)文量處于前列，但在合作關(guān)系圖中并沒(méi)有我國(guó)的核心研究人員的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，說(shuō)明我國(guó)從事高原病研究的科研人員處于相對(duì)獨(dú)立的研究狀態(tài)，缺乏相互間的協(xié)作與成果共享。

表2 發(fā)文排名前20位的作者

圖1 高原病文獻(xiàn)作者合作網(wǎng)絡(luò)

2.3 發(fā)文國(guó)家/地區(qū)及期刊分析(where)

發(fā)文國(guó)家/地區(qū)排名見(jiàn)表3。由表3可以看出，美國(guó)高居高原病研究的領(lǐng)導(dǎo)地位，其次是英國(guó)，我國(guó)處于第三位，印度、日本和尼泊爾排名也都靠前。特別是印度，其首都德里高居高原病研究所在城市的第二位。位于重慶、北京和西寧的研究機(jī)構(gòu)主要承擔(dān)著我國(guó)高原病研究的任務(wù)，由此判斷印度的高原病研究機(jī)構(gòu)相對(duì)集中，而我國(guó)則相對(duì)分散。

從圖2的世界地理范圍看，從事高原病研究的熱點(diǎn)區(qū)域集中在歐洲和北美洲，亞洲和南美洲次之。發(fā)文量前20的期刊見(jiàn)表4。

從表4可以看出，發(fā)表期刊排名能夠?yàn)閺氖赂咴⊙芯康目蒲腥藛T選擇合適的期刊發(fā)表研究成果提供參考。

表3 發(fā)文前20位國(guó)家/地區(qū)

2.4 發(fā)文時(shí)間分析(when)

由圖3可以看出，PubMed中有關(guān)高原病研究的文獻(xiàn)基本處于逐年增加的趨勢(shì)，說(shuō)明國(guó)內(nèi)外的研究機(jī)構(gòu)正在逐年加大高原病的研究支持力度。

表4 發(fā)文量前20位的期刊

圖3 高原病研究的發(fā)展趨勢(shì)

2.5 結(jié)構(gòu)方程模型分析

利用結(jié)構(gòu)方程模型分析工具AMOS構(gòu)建反映高原病研究論文發(fā)文情況與主題、作者、期刊等因素之間相互關(guān)系的概念模型，對(duì)模型各變量之間的關(guān)系及其相關(guān)程度進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)方程模型利用最大似然估計(jì)(Maximum Likelihood)和標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)(或載荷系數(shù))進(jìn)行模型運(yùn)算。最大似然估計(jì)也稱為最大概率估計(jì)，是一種具有理論性的點(diǎn)估計(jì)法，其基本思想是當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測(cè)值的概率最大。結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果圖中變量間線上的數(shù)字表示路徑系數(shù)，也就是影響程度。系數(shù)越大，表示因素對(duì)變量的影響越大。高原病研究結(jié)構(gòu)方程模型見(jiàn)圖4。

圖4 高原病研究結(jié)構(gòu)方程模型

由圖4可以看出，論文主題對(duì)論文發(fā)文量的影響程度最大，其次是論文作者，期刊影響力及地域分布對(duì)論文發(fā)文情況的影響程度相對(duì)較小。結(jié)構(gòu)方程模型顯示，論文主題與高原病論文發(fā)文及相關(guān)研究關(guān)系最密切，說(shuō)明進(jìn)行高原病相關(guān)主題和內(nèi)容的研究在高原病研究中的重要作用。論文作者特別是發(fā)文較多的資深作者對(duì)高原病研究也存在一定程度的影響。此外，作者之間的緊密聯(lián)系與協(xié)助能夠更好地推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域研究的不斷發(fā)展。期刊和地域的因素對(duì)高原病研究也存在一定程度的影響，期刊論文作為研究成果的載體，能夠?yàn)楦咴⊙芯刻峁﹨⒖?，反映?dāng)前所涉及研究領(lǐng)域的研究程度。地域分布能夠從一定程度上反映從事高原病研究熱點(diǎn)區(qū)域的研究活動(dòng)及影響力。

3 討論與建議

高原病研究具有很強(qiáng)地域性特點(diǎn)。美國(guó)部分城市和西歐的很多國(guó)家都是高海拔、多山的高原地貌，因此相關(guān)研究文獻(xiàn)較多。青藏高原南麓的印度和尼泊爾也都具有極強(qiáng)的高原病研究和處置能力。

基于GoPubMed對(duì)高原病研究文獻(xiàn)的分析結(jié)果，對(duì)我國(guó)承擔(dān)高原病研究任務(wù)的機(jī)構(gòu)和個(gè)人提出如下建議。一是加強(qiáng)高原病相關(guān)領(lǐng)域的研究工作，特別是熱門主題研究集中的領(lǐng)域，充分發(fā)揮高原病研究機(jī)構(gòu)的作用，加強(qiáng)對(duì)高原病當(dāng)前發(fā)展前沿信息的研究和掌握，為我國(guó)高原病研究發(fā)展提供有效支撐。二是從發(fā)文作者排名及作者合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可以看出，我國(guó)從事高原病研究的科研人員仍處于相對(duì)獨(dú)立的研究狀態(tài)，缺少相互間的合作與成果共享，更缺少與國(guó)際研究團(tuán)隊(duì)合作攻關(guān)的研究經(jīng)歷和經(jīng)驗(yàn)，雖然我國(guó)是處于總發(fā)文量的第三位，但在核心作者關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中并未出現(xiàn)國(guó)內(nèi)的研究人員。

三是結(jié)合我國(guó)高原、高山地貌比例高、高原人口較多、地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)等特點(diǎn)，建議科研決策部門持續(xù)加大對(duì)高原病研究的支持力度，繼續(xù)保持我國(guó)高原病研究的領(lǐng)先地位，將我國(guó)相對(duì)分散的高原病研究人員和資源進(jìn)行適當(dāng)集中，以便發(fā)揮大團(tuán)隊(duì)的優(yōu)勢(shì)；四是針對(duì)高原病急性發(fā)作特點(diǎn)，在進(jìn)行大規(guī)模非戰(zhàn)爭(zhēng)軍事行動(dòng)(如救災(zāi))時(shí)應(yīng)將我國(guó)的高原病救治機(jī)構(gòu)適當(dāng)向高原腹地前移，方便傷病員的及時(shí)后送和救治。