醫學期刊肺炎組稿策略

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一、引言

突如其來的肺炎是近百年來人類遭遇的影響范圍最廣的全球性大流行病。面對這場嚴峻的疫情，很多科技期刊通過開辟專題、稿件綠色通道等多種組稿約稿方式，收集臨床抗擊疫情的最新成果，充分利用數字出版、網絡首發、新媒體推廣等多種傳播方式，以最快的速度發表相關文獻，為臨床一線醫生戰勝疫情提供了強有力的學術支持，做出了卓越的貢獻［1］。知識圖譜是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系［2］。知識圖譜可以把復雜的知識領域通過數據挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制顯示出來，揭示知識領域的動態發展規律，搭建起從數據挖掘到知識發現之間的橋梁，為科學研究提供切實、有價值的參考［3-4］。本文擬從數據挖掘的角度，對疫情期間發表的肺炎診治相關的中文文獻進行可視化分析，從中發現國內肺炎研究領域的熱點及發展趨勢，以期為中文醫學期刊在后疫情時代的肺炎相關稿件篩選組織工作提供參考。

二、疫情期間醫學期刊發表肺炎相關論文情況

國內疫情從3月份開始得到有效控制，國內新增病例數量顯著降低，綜合考慮醫學期刊出版時滯，本文將3月31日作為時間節點，分別統計了2020年1月1日至2020年3月31日、2020年4月1日至2020年7月31日兩個時間段的醫學期刊出版情況。（一）檢索條件采用專業檢索方式在中國知網中進行檢索。首先，采用檢索式SU=（'病毒肺炎'+'肺炎'+'’+'COVID-19'+'病毒'）-’教學’，檢索文獻主題為肺炎中除教學研究以外的文獻；然后采用檢索式SU=（‘診斷’+’治療’）在結果中進一步檢索與肺炎診斷或治療相關的文獻。兩個檢索時間范圍分別是2020年1月1日至2020年3月31日和2020年4月1日至2020年7月31日。文獻類型為期刊；語言為中文；文獻分類為基礎科學、醫藥衛生科技。（二）兩個時間段文獻機構分布比較經檢索，2020年1月1日至2020年3月31日和2020年4月1日至2020年7月31日兩個時間范圍分別檢出795、900條文獻，發文數量基本相當。1～3月文獻分布機構排名前10位的依次是：華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院、華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院、四川大學華西醫院、上海中醫藥大學、武漢大學中南醫院、四川省醫學科學院•四川省人民醫院、中國中醫科學院、北京中醫藥大學、復旦大學附屬中山醫院、武漢大學人民醫院；4～7月文獻分布機構排名前10位的依次是：華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院、四川大學華西醫院、湖北中醫藥大學、浙江大學醫學院附屬第一醫院、湖北省中醫院、武漢大學人民醫院、華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院、北京中醫藥大學、上海中醫藥大學、武漢火神山醫院。比較兩個時間段文獻機構分布情況可以發現，疫情期間發表肺炎診治相關文獻的機構多分布在湖北、四川、北京、上海，但與1～3月相比較，4～7月的高發文機構中，中醫藥大學或中醫藥大學附屬醫院的數量有所增加，排名也有提高，并且在前10位的高發文機構中，湖北地區機構占比更大。

三、基于Citespace的肺炎文獻可視化分析

將文獻檢索時間范圍合并為2020年1月1日至2020年7月31日，共檢出1695條文獻，分別排除無作者文獻，最終納入1590條文獻記錄，以Refworks格式導出，將篩選出的文獻記錄導入Citespace5.6.R3軟件轉換為Wos格式。根據檢索條件，選擇時間跨度為2020—2020年，時間節點為1年，閾值設置為Top50perslice（每部分前50名），根據研究目的分別選擇author/institute/keyword（作者/機構/關鍵詞）作為分析內容進行分析。（一）作者合作知識圖譜。以“author”為網絡節點，獲得85個節點，81條連線，密度為0.0227的作者合作知識圖譜，見圖1。圖中每個節點代表一個作者，連線代表作者間的合作關系，節點字體越大、顏色越深說明該作者發文量越多，作者合作關系的聚集也揭示了科研團隊的構成和團隊合作情況。如邊原、張伯禮、王玉光、劉清泉、張志明等均為高發文作者，從圖中也可以看到張伯禮、劉清泉的團隊之間連線較多，說明這兩個團隊之間的合作較多，而張志明團隊的團簇與其他團隊幾乎沒有連線，說明他們和其他團隊的合作較少。（二）中文文獻合作機構網絡。以“institute”為網絡節點，獲得57個節點，35條連線，密度為0.0219的機構合作網絡。由圖2可見，肺炎診治中文文獻的發文機構表現為以中醫藥類高校及其附屬醫院/中醫醫院居多（如湖北中醫藥大學、湖北省中醫院、天津中醫藥大學、中國中醫科學研究院中藥研究所、首都醫科大學附屬北京中醫醫院等），而且這些機構之間也建立了比較廣泛的合作，呈現了一個中醫中藥治療肺炎研究的合作網絡。（三）研究主題分析。以“keyword”為網絡節點，獲得51個節點，50條連線，密度為0.0392的關鍵詞共現知識圖譜，并對其進行聚類分析，見圖3。Citespace中的每個聚類是由多個緊密相關的詞組成的，聚類中包含的關鍵詞越多，則聚類編號的數值越小。因此，圖3中的7個聚類代表了目前中文文獻中關于肺炎診治的7個主要研究方向，依次為“網絡藥理學”“診斷”“COVID-19”“中藥”“體層攝影術”“肺炎”“病毒”。

四、后疫情時代醫學期刊肺炎組稿策略建議

為了做好選題策劃，科技期刊應把握新聞熱點，以新聞熱點導入，從科學深度挖掘選題熱點［5］。肺炎無疑是2020年生物醫學界研究的熱點并將在未來較長時間內繼續保持熱度。在疫情突發背景下，大批學者為爭取發表速度，在對研究數據進行基本分析之后就決定投稿，許多期刊也紛紛跑馬圈地，通過開設綠色投稿通道或者專題專欄等方式加速稿件的審稿和錄用，縮短出版時滯，為抗擊疫情貢獻了力量［6-7］。因此，疫情期間關于肺炎研究的科研也呈現了井噴式增長。盡管如此，仍然有很大一部分研究成果以英文形式發表在了國外期刊上，如果這些文章能以中文形式發表在國內期刊上，無疑將對科學傳播和醫學知識普及發揮出更大的價值［8］。在后疫情時代，參與抗擊疫情的臨床一線工作人員將有更多的時間去充分整理、分析前期積累的數據，實驗科研人員將更加深入地對病毒作用機制進行研究，開發抑制病毒的疫苗、藥物。在后疫情時代，關于肺炎的研究不會停止，只會更加深入，將揭示更多關于這個疾病的未知面，所以，對肺炎科研論文的組稿仍然是醫學期刊的重點工作。可以預見后疫情時代肺炎相關的科研速度將會逐漸下降，發文數量將有所減少，論文質量會顯著提高。編輯可以通過分析現有文獻信息，從眾多論文中發掘肺炎的研究熱點和前沿，從而更加精準地制訂組稿策略。從1695條文獻的可視化分析結果可見，關于肺炎診斷或治療相關的中文文獻研究主題以中醫中藥防疫、中西醫結合診治、網絡藥理學等居多，這與疫情期間中西醫結合治療肺炎取得明顯療效，疫情期間在湖北也啟動了“中西醫結合防治病毒肺炎的臨床研究”等情況相符合；在機構、作者共現方面，也是呈現出以中醫藥類高校及其附屬醫院/中醫醫院居多的趨勢，與關鍵詞網絡聚類分析結果相符。這提示醫學期刊在后疫情時代進行肺炎組稿過程中，可以結合期刊特點和優勢，考慮將中西醫治療肺炎、中藥/天然藥物研發等作為組稿的重點方向進行深度挖掘。在臨床研究方面，可繼續將湖北作為重點組稿地區，因為疫情期間他們積累了大量的臨床數據，這是其他地區不具備的優勢。另外，還可以通過分析團隊間的合作關系，篩選出組稿的重點作者、重點團隊，從一個組稿對象入手，通過合作網絡挖掘更多的組稿對象，獲取更豐富的稿源。另一方面，我們從以上分析結果中遺憾地發現，中文文獻中關于肺炎的基礎醫學研究、臨床隊列研究、藥物治療研究等較少，而陳瑩等［6］統計的2019年12月1日至2020年2月29日WOS數據庫檢索結果顯示，中國是COVID-19相關外文發文量第一的國家，這說明有相當一部分有關病毒的科研文章選擇了在外文期刊上發表。因此，在后疫情時代，在國家倡導“把論文書寫在祖國大地上”的背景下，國內醫學期刊可爭取這部分稿件資源，使其在國內疫情防控和科學知識普及中發揮更大的作用。

我們處于一個信息爆炸的時代，對信息的駕馭能力也成為編輯必須不斷提高的技能，利用信息分析工具，對文獻進行數據挖掘、可視化分析不失為一個幫助編輯梳理信息、挖掘熱點的好選擇，可以輔助編輯實現更加精準的選題策劃和組稿。

作者:鄧麗莉 豐瑞兵