癥狀監(jiān)測研究領域發(fā)展態(tài)勢分析*

程 瑾，張 群，楊志濱，王 磊，張曉燕，楊曉茹，鄭 濤，孫建中

1)解放軍醫(yī)學圖書館 北京 100039 2)軍事醫(yī)學科學院生物工程研究所 北京 100071

基于診斷信息的臨床病例監(jiān)測和實驗室網絡監(jiān)測屬于傳統(tǒng)的疾病監(jiān)測，是一種被動監(jiān)測。鑒于患者從出現(xiàn)癥狀、到就診、再到病例的臨床和實驗室診斷存在滯后，所以傳統(tǒng)的疾病監(jiān)測方法對生物威脅事件預警的及時性和敏感性存在缺陷[1]。癥狀監(jiān)測(syndromic surveillance)，也被稱為癥候群監(jiān)測、前驅癥狀監(jiān)測、診斷前監(jiān)測等，是指不依賴特定的診斷，對人群中特定臨床癥候群的發(fā)生頻率進行持續(xù)監(jiān)測，以便盡早發(fā)現(xiàn)疾病發(fā)生發(fā)展的跡象并據此做出公共衛(wèi)生應對，強調以非特異的癥候群和(或)其他相關指示數(shù)據為基礎[2]。癥狀監(jiān)測正是為了彌補傳統(tǒng)疾病監(jiān)測方法的不足而應運而生。2001年發(fā)生的“9·11”恐怖襲擊和炭疽粉末事件大大促進了世界范圍內對癥狀監(jiān)測的研究和應用，一些癥狀監(jiān)測系統(tǒng)的效果已經在許多系統(tǒng)評估研究中被證實，并在2004年雅典奧運會、2005年蘇格蘭八國集團首腦會議等大型活動中得到了初步驗證[3-7]。而我國在該領域的研究起步晚，多是學習借鑒國外的一些小范圍探索性研究，研究者比較單一，缺乏跨學科、跨專業(yè)的協(xié)作交流，缺乏深入研究和創(chuàng)新性研究。作者從科學計量學的角度，對癥狀監(jiān)測研究領域的研究熱點和發(fā)展趨勢進行了分析，以期為該領域內的深入研究提供有價值的依據和參考。

1 數(shù)據來源與分析方法

1.1數(shù)據來源

1.1.1 外文數(shù)據 來源于美國科技信息研究所(ISI)科學引文索引數(shù)據庫(Science Citation Index， SCI)，湯森路透Web of Science平臺下SCI-Expanded和科學會議錄索引數(shù)據庫(Conference Proceedings Citation Index-Science，CPCIS)。通過關鍵詞途徑檢索，檢索策略為：主題=(syndromic surveillan*)OR主題=(syndrome surveillan*)OR主題=(symptom-based surveillan*)OR主題=(pre-diagnosis surveillan*)OR主題=(prodrome surveillan*)OR主題=(prodromic surveillan*)。文獻出版日期截止到2012-12-31。為保證2012年記錄的完整性，多次獲取更新數(shù)據，最新數(shù)據獲取日期為2013-04-26(數(shù)據庫更新日期為2013-04-24)。去除掉新聞、通信等類型文獻，納入分析的文獻類型包括期刊研究性論文和綜述性文獻、會議文獻、軟件評述等，再通過逐篇瀏覽去除非癥狀監(jiān)測相關領域的文獻，最終得到的外文分析數(shù)據集納入了689篇文獻記錄。

1.1.2 中文數(shù)據 進入Web of Science平臺、萬方數(shù)據知識服務平臺和中國知網CNKI總庫，在題名、關鍵詞和摘要字段檢索“癥狀監(jiān)測”或“癥候群監(jiān)測”的相關文獻。萬方數(shù)據知識服務平臺和中國知網CNKI總庫兩個數(shù)據庫的檢索結果接近，鑒于兩個數(shù)據庫數(shù)據結構不同，最終以萬方數(shù)據知識服務平臺的數(shù)據作為中文數(shù)據來源，數(shù)據的獲取日期為2013-04-26，逐篇瀏覽后最終得到116篇中文文獻記錄。

1.2分析方法采用湯森路透公司開發(fā)的數(shù)據分析工具TDA(Thomson Data Analyzer)進行分析。采用的分析方法主要有主成分分析法、自相關分析法、交叉相關分析法。在開展分析之前，進行了數(shù)據清洗。通過TDA工具生成反映研究主題的混合關鍵詞字段，即將作者關鍵詞和將論文標題、參考文獻標題進行自然語言處理后得到的短語組成混合關鍵詞字段，來表示研究主題；抽取癥狀監(jiān)測研究領域的高頻次關鍵詞，進行關鍵詞共現(xiàn)聚類分析；對研究主題的時間分布和變化規(guī)律進行年代序列分析。

2 結果

2.1外文文獻分析結果

2.1.1 總體情況 所分析的689篇文獻，被引頻次總計為6 122次，施引文獻有4 129篇，去除自引的施引文獻有3 717篇，篇均被引次數(shù)為8.89次，H指數(shù)為36。與其他生物醫(yī)學專業(yè)領域(比如內科、普通外科、眼科、骨科、麻醉專業(yè)等)[8]相比，癥狀監(jiān)測研究領域的篇均被引次數(shù)和H指數(shù)較高，說明該領域研究機構或研究者的科研生產力和影響力較高。2001年以前的研究很少，2001年以后，該領域的發(fā)文量和施引文獻量均呈逐年較快增加的趨勢(圖1)。

圖1 發(fā)文量(上)和施引文獻量(下)隨年份變化趨勢圖

2.1.2 主要研究機構和研究者分布 排名前15位的科研機構見圖2，該領域的關鍵研究者均來源于這15家機構。研究機構的自相關分析結果表明，英國健康保護部和英國West Midland郡健康保護局是合作最緊密的機構，其次是美國哈佛大學、波士頓兒童醫(yī)院和麻省理工學院3家機構，以及美國斯坦福大學和加拿大麥吉爾大學。研究機構的互相關矩陣表明美國哈佛大學、波士頓兒童醫(yī)院、麻省理工學院、約翰霍普金斯大學、Walter Reed軍事研究所、美國CDC、加拿大麥吉爾大學、澳大利亞新南威爾士大學等主要機構的研究主題有交叉重合。

圖2 世界前15位科研機構的發(fā)文及其被引用情況

2.1.3 研究熱點和趨勢 以混合關鍵詞來表示研究主題，抽取癥狀監(jiān)測研究領域的高頻次關鍵詞，通過關鍵詞共現(xiàn)聚類分析，分別得到關鍵詞聚類矩陣圖(圖3)和Aduna聚類分析圖(圖4)，同時分別繪制了癥狀監(jiān)測技術類研究主題(比如異常檢測算法、癥候群分類、數(shù)據標準等)和其他研究主題的年代序列圖(圖5和圖6)。

圖3 關鍵詞聚類矩陣圖

圖4 關鍵詞Aduna聚類分析圖

圖5 癥狀監(jiān)測技術類關鍵詞-年代序列圖

圖6 癥狀監(jiān)測其他關鍵詞-年代序列圖

2.2中文文獻分析結果我國癥狀監(jiān)測領域的研究起步晚，相關的研究機構和人員分布都比較分散，沒有明顯集中分布和合作研究趨勢，大部分研究單位都是國家和各省(市)疾病預防控制中心，國內的研究群體是比較單一的疾控人員，而國外的癥狀監(jiān)測研究人員及其所屬機構均屬于多學科領域。國內研究熱點主要集中在腦炎/腦膜炎癥候群監(jiān)測、學校癥狀監(jiān)測、大型活動癥狀監(jiān)測、流感樣疾病或不明原因肺炎癥狀監(jiān)測的實踐探索。

3 討論

癥狀監(jiān)測是指不依賴特定的診斷，對人群中特定臨床癥候群的發(fā)生頻率進行持續(xù)監(jiān)測，從而對疾病暴發(fā)進行早期預警和態(tài)勢感知，具有及時性和敏感性的突出優(yōu)勢。以美國為主的主要發(fā)達國家(美、英、加、法、澳)在癥狀監(jiān)測領域的研究與實踐中占有絕對優(yōu)勢。

該研究結果顯示，2001年之前，對癥狀監(jiān)測的研究很少，2001年以后，該研究領域的發(fā)文量和施引文獻量均呈逐年較快增加的趨勢。這與癥狀監(jiān)測的發(fā)展歷史非常吻合。最早的癥狀監(jiān)測思想可以追溯到20世紀80年代，法國巴斯德研究所的Hannoun等提出可以聯(lián)合使用傳統(tǒng)的特異性指標(確診病例)和非特異性指標(醫(yī)生診療次數(shù)、藥品銷售、缺勤等)來預測流感暴發(fā)，這種利用非特異性癥狀指示性數(shù)據的監(jiān)測方法，其實就是癥狀監(jiān)測的雛形[9-10]。但是當時受到信息技術和統(tǒng)計分析技術的限制，這種方法未得到重視和發(fā)展。2001年美國先后發(fā)生了“9·11”恐怖襲擊和炭疽粉末事件，標志著恐怖襲擊發(fā)展到一個新階段，應對生物恐怖襲擊也迅速在世界各國得到了前所未有的重視。之后發(fā)生的西尼羅河病毒感染、SARS、H1N1流感等公共衛(wèi)生事件表明，全球性的重大傳染病疫情呈現(xiàn)上升趨勢，進一步促進了世界各國重視生物威脅應對的研究與實踐。癥狀監(jiān)測具有及時性、敏感性的優(yōu)勢，可發(fā)揮生物威脅早期預警和態(tài)勢感知的作用，所以得到了快速發(fā)展。

該研究結果還顯示，該領域研究機構和人員均集中于哈佛大學、美國CDC、約翰霍普金斯大學、匹茲堡大學、英國West Midland郡健康保護局、美國波士頓兒童醫(yī)院、美國紐約市衛(wèi)生局、加拿大麥吉爾大學、美國華盛頓大學(西雅圖)、美國喬治華盛頓大學、英國健康保護部、美國加利福尼亞大學、美國Walter Reed軍事研究所、美國埃默里大學和澳大利亞新南威爾士大學等。這些研究機構的發(fā)文量和被引量均較高，并且機構間有合作、研究主題有交叉重合。研究的熱點問題包括暴發(fā)探測算法、癥候群分類和自然語言處理、對數(shù)據源的研究及其數(shù)據標準、數(shù)據可視化、系統(tǒng)評估、癥狀監(jiān)測應用及其作用的研究等[11-14]。

對中文文獻的分析結果顯示，我國開展的癥狀監(jiān)測項目仍處于探索起步階段，癥狀監(jiān)測系統(tǒng)的總體設計簡單，沒有自動挖掘和利用現(xiàn)有醫(yī)療信息系統(tǒng)中產生的實時數(shù)據，尚未建立豐富、系統(tǒng)的監(jiān)測指標，異常監(jiān)測算法相對單一，缺乏對癥狀監(jiān)測分析預警方法的深入研究，缺乏項目評估。我國急需加強癥狀監(jiān)測領域的相關研究與實踐，彌補現(xiàn)有疾病監(jiān)測系統(tǒng)的缺陷，增強對生物威脅早期預警、監(jiān)測和態(tài)勢感知的能力。

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