姜 卉，朱文濤

（中國(guó)科學(xué)院大學(xué)工程科學(xué)學(xué)院，北京 100049）

突發(fā)公共衛(wèi)生事件指的是突然發(fā)生，造成或可能造成社會(huì)公共健康嚴(yán)重?fù)p害的重大傳染病疫情、群體性不明原因疾病、重大食物和職業(yè)中毒,重大動(dòng)物疫情,以及其他嚴(yán)重影響公眾健康的事件［1］。近20 年來(lái)，中國(guó)經(jīng)歷了SARS、禽流感、甲型H1N1流感、新冠肺炎疫情等重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件，這些重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件嚴(yán)重威脅了國(guó)家利益與國(guó)家安全、損害了人民的身體健康、阻礙了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的正常發(fā)展。這些重大突發(fā)公共事件的發(fā)生為我們敲響了警鐘，生物技術(shù)的迅猛發(fā)展、人類生產(chǎn)、生活對(duì)自然的過(guò)度攫取、生態(tài)環(huán)境的惡化、生物恐怖襲擊甚至生物戰(zhàn)爭(zhēng)等對(duì)我國(guó)公共衛(wèi)生應(yīng)急管理體系與核心能力建設(shè)提出了新要求。新冠肺炎疫情期間，習(xí)近平總書(shū)記多次強(qiáng)調(diào)要“完善重大疫情防控體制機(jī)制，健全國(guó)家公共衛(wèi)生應(yīng)急管理體系”，同時(shí)指出將“生物安全納入國(guó)家安全體系，系統(tǒng)規(guī)劃國(guó)家生物安全風(fēng)險(xiǎn)防控和治理體系建設(shè)，全面提高國(guó)家生物安全治理能力”［2］。而這一切，均需要強(qiáng)大的科技創(chuàng)新與制度創(chuàng)新作為依托。了解并掌握該領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及研究熱點(diǎn)等問(wèn)題，可以更好的為建設(shè)國(guó)家公共衛(wèi)生應(yīng)急管理體系與核心能力，提升國(guó)家生物安全治理能力提供某種程度上的方向性引導(dǎo)。

文獻(xiàn)計(jì)量是一種可以全面地分析某一學(xué)科領(lǐng)域的現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)等問(wèn)題的研究方法。當(dāng)前，有學(xué)者采用文獻(xiàn)計(jì)量方法從不同視角開(kāi)展了突發(fā)公共衛(wèi)生事件的研究。李燕凌等［3］對(duì)突發(fā)動(dòng)物疫情公共衛(wèi)生事件的脈絡(luò)和熱點(diǎn)進(jìn)行分析，提出了該領(lǐng)域的五大研究主題；Yi 等［4］通過(guò)文獻(xiàn)計(jì)量分析了1977—2014 年埃博拉病毒的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)；Sweileh［5］分析了自然災(zāi)害與突發(fā)公共衛(wèi)生事件的聯(lián)系，并確定了聚焦這一議題的主要研究國(guó)家和研究熱點(diǎn)領(lǐng)域；王雪等［6］在前人研究基礎(chǔ)上，對(duì)WoS 數(shù)據(jù)庫(kù)和CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出了國(guó)內(nèi)外埃博拉病毒的研究熱點(diǎn)與研究趨勢(shì)。張凌等［7］利用ucinet 軟件對(duì)中國(guó)公共衛(wèi)生政策發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)的描述，并利用CiteSpace 軟件分析了國(guó)外衛(wèi)生政策現(xiàn)狀，為我國(guó)公共衛(wèi)生政策發(fā)展提供了相關(guān)指導(dǎo)。魏莉莉等［8］通過(guò)PubMed、WoS、CNKI 等多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，分析了農(nóng)村衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量及其評(píng)估機(jī)制，研究發(fā)現(xiàn)針對(duì)該類研究目前還缺少系統(tǒng)性的研究，因此可以加強(qiáng)農(nóng)村衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量跟蹤、評(píng)估及監(jiān)管機(jī)制研究，從而提高農(nóng)村衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量。韓朝升等［9］以CNKI 數(shù)據(jù)庫(kù)中2009—2018 年醫(yī)療衛(wèi)生支出相關(guān)的論文為數(shù)據(jù)，利用CiteSpace 軟件分析了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、主要研究團(tuán)隊(duì)，并給出了醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的兩個(gè)發(fā)展階段。這些研究選擇的視角通常聚焦于某一類突發(fā)公共衛(wèi)生事件，或突發(fā)公共衛(wèi)生事件的某一專項(xiàng)研究，得出的結(jié)論有利于學(xué)者或業(yè)界人士掌握該領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)與趨勢(shì)。但在當(dāng)前國(guó)家生物安全治理能力提升刻不容緩之機(jī)，急需將文獻(xiàn)計(jì)量研究的視角放在更闊大的突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域。本文將梳理國(guó)際上突發(fā)公共衛(wèi)生事件這一研究領(lǐng)域近十年來(lái)的知識(shí)基礎(chǔ)、演進(jìn)路徑、研究熱點(diǎn)與新興熱點(diǎn)，以期為我國(guó)夯實(shí)這一領(lǐng)域的科技創(chuàng)新與制度創(chuàng)新提供方向上的參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)處理

1.1 研究方法

采用科學(xué)知識(shí)圖譜對(duì)挖掘到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?？茖W(xué)知識(shí)圖譜通過(guò)圖表等可視化的形式，將科學(xué)知識(shí)展現(xiàn)在所有人面前，改變了過(guò)去只有特定領(lǐng)域的專家學(xué)者才能了解自己領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)這一狀況［10］，能夠?qū)⒅R(shí)的分布情況、研究熱點(diǎn)、演化過(guò)程、發(fā)展趨勢(shì)等以圖的形式展現(xiàn)［11］。在科學(xué)知識(shí)圖譜領(lǐng)域有著很多軟件可供研究者使用，其中CiteSpace軟件是一款學(xué)術(shù)界使用較多的知識(shí)圖譜軟件，該軟件由陳超美博士開(kāi)發(fā)，是一款數(shù)據(jù)和信息可視化軟件［12］,可以將識(shí)別的學(xué)科熱點(diǎn)、知識(shí)基礎(chǔ)、發(fā)展脈絡(luò)以科學(xué)圖譜的形式直觀的表達(dá)［13］。目前CiteSpace 的應(yīng)用主要集中在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，如管理學(xué)、社會(huì)學(xué)、教育學(xué)等學(xué)科［14］，在“突發(fā)公共衛(wèi)生事件”這種交叉學(xué)科中的應(yīng)用研究較少。本文采用CiteSpace.5.5.R2 來(lái)對(duì)挖掘到的文獻(xiàn)進(jìn)行文獻(xiàn)共被引分析、聚類分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，以探索“突發(fā)公共衛(wèi)生事件”這一領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)、演進(jìn)路徑、研究熱點(diǎn)與新興熱點(diǎn)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

本文以Web of Science（簡(jiǎn)稱WoS）數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)來(lái)源。WoS 數(shù)據(jù)庫(kù)是全球公認(rèn)的權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)，被該數(shù)據(jù)庫(kù)收納的文章代表著領(lǐng)域內(nèi)較高水平［15］。在WoS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)中分別以“public health emergencies”“public health emergency”“emergency public health events”為主題，選取時(shí)間切片為2010—2019 年的10 年內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，檢索得到6 398 篇文獻(xiàn)。人工刪除會(huì)議通知等不相關(guān)文獻(xiàn)，最后得到5 412 篇有效文獻(xiàn)，將其保存為純文本格式作為數(shù)據(jù)。

2 突發(fā)公共衛(wèi)生事件相關(guān)研究的整體分析

2.1 發(fā)文量分析

按發(fā)表年度對(duì)5 412 篇有效文獻(xiàn)進(jìn)行了歸類分析，繪制了公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域文獻(xiàn)發(fā)文量曲線及發(fā)文趨勢(shì)線，如圖1 所示。由圖1 可以看出，10 年來(lái)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量整體來(lái)說(shuō)呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)。在2010—2011 年、2016—2017 年、2018—2019年這3 個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)，該領(lǐng)域的發(fā)文數(shù)量有所下降，而 在2013—2014 年、2015—2016 年 和2017—2018年這3 個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)，該領(lǐng)域的發(fā)文數(shù)量上升較多，對(duì)比同期發(fā)生的公共衛(wèi)生事件，2010 年甲型H1N1大范圍的傳播，2014 年西非埃博拉病毒逐漸失控，2016 年寨卡病毒在巴西境內(nèi)大范圍傳播，2018 年埃博拉在剛果共和國(guó)爆發(fā)。這表明，重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生會(huì)對(duì)本領(lǐng)域的研究成果產(chǎn)生正向促進(jìn)效應(yīng)，在有重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生期間，學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域研究較多，疫情結(jié)束后，熱度會(huì)有所下降。這一方面是重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生催生了對(duì)科學(xué)研究的廣泛需求，以期確定病毒的毒株；確定病毒的溯源結(jié)果；揭示病毒擴(kuò)散、傳播的途徑與機(jī)理；制定國(guó)家、地方、社區(qū)及個(gè)體的應(yīng)對(duì)策略等。以2020 新冠肺炎疫情為例，很多學(xué)者就做出了相關(guān)研究，Chan 等［16］就通過(guò)對(duì)深圳有武漢旅游史的一家七口進(jìn)行流行病學(xué)分析，給出了新冠病毒具有人傳人的明確結(jié)論；Zhu 等［17］確定了新冠肺炎的病原體為新型冠狀病毒，與SRAS 冠狀病毒和中東呼吸癥冠狀病毒有著相似的結(jié)構(gòu)；鐘南山團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)了中國(guó)新冠肺炎的患病總?cè)藬?shù)及疫情平息時(shí)間，并指出了國(guó)家強(qiáng)有力的管控是抑制病毒傳播的重要因素［18］；這些珍貴的研究給抗疫提供了相應(yīng)的理論指導(dǎo)。另一方面，重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的發(fā)生、演化、防控為學(xué)者提供了珍貴的研究素材與數(shù)據(jù)，這吸引了相關(guān)領(lǐng)域的更多學(xué)者開(kāi)展研究工作。兩方面共同作用，產(chǎn)生合力，使得重大公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，該領(lǐng)域的研究成果會(huì)有較大幅度的攀升。

圖1 2010—2019 年突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

2.2 核心國(guó)家（地區(qū)）分析

對(duì)5412 篇有效文獻(xiàn)按作者所屬國(guó)家進(jìn)行了歸類分析，統(tǒng)計(jì)出10 年來(lái)累積發(fā)文量占總發(fā)文量80%的核心國(guó)家（地區(qū)），結(jié)果如表1 所示。發(fā)文量最多的3 個(gè)國(guó)家分別為美國(guó)、英國(guó)、澳大利亞，其中美國(guó)的發(fā)文總量占據(jù)了總發(fā)文量的52.11%，是第二名英國(guó)的5.68 倍，由此可見(jiàn)在突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域，美國(guó)是毫無(wú)爭(zhēng)議地遙遙領(lǐng)先。中國(guó)發(fā)文量排名第5，但是發(fā)文量?jī)H占總發(fā)文量的5.59%，不及美國(guó)發(fā)文量的11%，比第二名英國(guó)也少了接近1 倍的發(fā)文量。由此推斷我國(guó)在突發(fā)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域的研究成果，尚有很大的進(jìn)步空間。

表1 2010—2019 年突發(fā)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域核心國(guó)家（地區(qū)）發(fā)文量統(tǒng)計(jì)

2.3 期刊共被引分析

期刊是論文的載體，權(quán)威的期刊會(huì)吸引更嚴(yán)謹(jǐn)更具創(chuàng)新性的論文，通過(guò)期刊共被引分析可以推斷出該領(lǐng)域的權(quán)威期刊［19］。通過(guò)CiteSpace 軟件對(duì)2010—2019 年10 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，得到突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域期刊共被引圖譜，如圖2 所示。再選取被引量排名前10 的期刊繪制期刊被引頻次排名表，如表2 所示。

圖2 2010—2019 年突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域期刊共被引圖譜

表2 2010—2019 年突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域期刊排名表

圖2 圓環(huán)深色部分代表節(jié)點(diǎn)的中介中心性，深色圓環(huán)部分越大代表該期刊中介中心性值越高，重要程度越高，間接反映期刊越權(quán)威，更容易被學(xué)術(shù)界認(rèn)可。由圖2 可以看出，《The Journal of the American Medical Association》（美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)雜志，以下簡(jiǎn)稱JAMA）的中介中心性最高，可以判斷該期刊是該領(lǐng)域最權(quán)威的期刊，但是其被引頻次并不是第1，而是第3，如表2 所示。由此可見(jiàn)，判斷權(quán)威期刊的時(shí)候，不能只看被引頻次，而應(yīng)該將被引頻次與中介中心性結(jié)合在一起判斷。通過(guò)表2 可以看出JAMA 的中介中心性為1.53，位居第1，中介中心性第2 和第3 的分別是《The New England Journal of Medicine》（新英格蘭醫(yī)學(xué)期刊）、《Annals of Emergency Medicine》（急診醫(yī)學(xué)年鑒）。被引頻次排名前三的期刊分別為《Lancet》（柳葉刀）、《The New England Journal of Medicine》《JAMA》，均為醫(yī)學(xué)界頂刊。

3 突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究趨勢(shì)與熱點(diǎn)分析

3.1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域的文獻(xiàn)共被引分析

兩篇文獻(xiàn)同時(shí)出現(xiàn)在第三篇文獻(xiàn)中就是文獻(xiàn)共被引，同時(shí)出現(xiàn)1 次，記為1 次，次數(shù)越多說(shuō)明這兩篇文獻(xiàn)在學(xué)科領(lǐng)域越重要?？蒲形墨I(xiàn)的共被引分析可以清晰的分析學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)與研究熱點(diǎn)，因?yàn)閷?duì)于學(xué)科領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，引用的論文與自身研究有著密切關(guān)系，當(dāng)某幾篇論文被該學(xué)科學(xué)者多次引用，那么就可以判斷這幾篇文章在該學(xué)科領(lǐng)域的重要性，這些文章中提出的理論可以作為該學(xué)科領(lǐng)域的奠基石。

3.1.1 突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)

將節(jié)點(diǎn)類型選擇“文獻(xiàn)（reference）”，閾值選擇為top 50，剪枝方法選擇Pathfinder、Pruning sliced networks 和Pruning the merged network，再利用CiteSpace 進(jìn)行可視化分析，得到節(jié)點(diǎn)數(shù)為869，邊為1 555 的可視化網(wǎng)絡(luò)。對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類分析，其模塊化（modularity）的Q值為0.902 5，平均輪廓（Mean Silhouette），也稱S 值，為0.4242。根據(jù)陳超美的研究表明，Q＞0.3 就可以認(rèn)為結(jié)果是顯著的，S＞0.7 說(shuō)明聚類標(biāo)簽具有高度可信性。本圖總的S 值雖然小于0.7，但是只需選擇S＞0.7 的聚類模塊就可以認(rèn)為具有高度可信性［20］，最后選擇所有S 值大于0.7 的聚類標(biāo)簽進(jìn)行分析。基于以上分析可以確定我們的網(wǎng)絡(luò)具有顯著性，選擇研究的聚類標(biāo)簽具有高度可信性。以LLR 算法進(jìn)行聚類，keyword 命名聚類標(biāo)簽，最后得到文獻(xiàn)共被引聚類圖譜，如圖3 所示。

圖3 突發(fā)公共衛(wèi)生事件文獻(xiàn)共被引聚類分析結(jié)果

圖3 表明，當(dāng)前突發(fā)公共衛(wèi)生事件的研究從共被引聚類分析的角度，可概分為三大知識(shí)域，分別為#0zika virus（寨卡病毒），#1 emergency mass critical care（緊急大規(guī)模重癥監(jiān)護(hù)）和#2 surveillance（監(jiān)測(cè)），其中標(biāo)簽#1 和標(biāo)簽#2 距離較接近，反映這兩個(gè)領(lǐng)域研究聯(lián)系比較密切。最大的聚類標(biāo)簽為#0zika virus，反映該領(lǐng)域在新型病毒研究方面的側(cè)重，同時(shí)也反應(yīng)出新型病毒的棘手，才會(huì)有在該領(lǐng)域投入更多的關(guān)注。#0 zika virus 標(biāo)簽旁有一個(gè)#15ebola（埃博拉），兩者非常接近，因?yàn)閮烧叨际且l(fā)重大疫情的病毒，相關(guān)研究問(wèn)題具有一定的相似性，所以在聚類圖譜中會(huì)顯示兩者距離特別接近。

通過(guò)CiteSpace 軟件對(duì)標(biāo)簽#0 zika virus 進(jìn)行引文關(guān)鍵詞分析，發(fā)現(xiàn)#0 zika virus 的研究主要為寨卡病毒傳染的Immunoassay（免疫測(cè)定）、transmission prediction（傳播預(yù)測(cè)）、epidemic situation introduction（疫情介紹）等方面，引用最多的文獻(xiàn)為Cao-Lormeau 等人在期刊《the Lancet》發(fā)表的論文，該文分析了寨卡病毒與吉蘭巴雷綜合征之間的聯(lián)系［21］。這說(shuō)明在突發(fā)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域，當(dāng)出現(xiàn)新病毒引起的大規(guī)模疫情時(shí)，學(xué)者們一個(gè)主要的研究關(guān)注點(diǎn)是研究病毒的結(jié)構(gòu)，通過(guò)基因測(cè)序方式判斷病毒種類，后對(duì)其傳播方式進(jìn)行分析，并且分析病毒會(huì)不會(huì)導(dǎo)致某些疾病。標(biāo)簽#1 為緊急大規(guī)模重癥監(jiān)護(hù)（emergency mass critical care），該類標(biāo)簽的主要關(guān)鍵詞為critical care（急救護(hù)理）、legal protections（法律保護(hù)）、community preparedness（社區(qū)準(zhǔn)備）、emergency preparedness（應(yīng)急準(zhǔn)備）等，該聚類的關(guān)鍵詞主要描述的是突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生前后，從應(yīng)急準(zhǔn)備與急救護(hù)理等方面研究突發(fā)公共衛(wèi)生事件，目的是為了預(yù)防與消減病毒帶來(lái)的疫情及其不良后果。標(biāo)簽#2 為監(jiān)測(cè)（surveillance），主要關(guān)鍵詞為epidemiology（流行病學(xué)）、poisson regression（泊松回歸）、pandemic vaccination（流感疫苗接種）、control charts surveillance（控制圖監(jiān)測(cè)）、simulated cases（模擬病例）、syndromic surveillance（癥狀監(jiān)測(cè)）等。該類標(biāo)簽主要聚焦于對(duì)流行性傳染病的監(jiān)控。通過(guò)對(duì)排名前三的聚類標(biāo)簽進(jìn)行引文關(guān)鍵詞分析，發(fā)現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域主要研究方向集中在對(duì)病毒及其傳播機(jī)制的研究；突發(fā)公共衛(wèi)生事件急救管理及防控研究；流行性傳染病的監(jiān)控研究。

3.1.2 突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域的演進(jìn)路徑

在3.1.1 中，我們對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析，共得到28 個(gè)類，但是有部分類只有少量節(jié)點(diǎn)，這些類代表性不夠，因此在分析時(shí)將其舍去。對(duì)于28 個(gè)類，我們選擇標(biāo)簽前16 個(gè)類，根據(jù)前16 個(gè)類做出突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域文獻(xiàn)共被引聚類時(shí)間線圖譜，如圖4 所示,因?yàn)閳D4 是根據(jù)引用的文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析，為了美觀，所以將圖中左邊文獻(xiàn)的字調(diào)小，只需關(guān)注圖中右邊相應(yīng)標(biāo)簽以及在軟件中各標(biāo)簽所包含的相應(yīng)文獻(xiàn)進(jìn)行分析即可。通過(guò)時(shí)間線的分析將近十年來(lái)國(guó)際突發(fā)公共衛(wèi)生研究劃分為早期（引用的論文多數(shù)發(fā)表在2012 年前），中期（引用的論文多數(shù)發(fā)表在2012—2014 年，）和近期（引用的論文多數(shù)發(fā)表2015—2019 年）3 個(gè)階段。對(duì)不同階段的研究重點(diǎn)進(jìn)行分析闡述梳理突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)。根據(jù)圖譜結(jié)果將標(biāo)簽#4、#5、#9、#10、#11 劃分為早期，標(biāo)簽#1、#2、#6、#8、#13、#14劃分為中期，標(biāo)簽#0、#3、#7、#12、#15 劃分為近期。

圖4 2010—2019 年突發(fā)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域文獻(xiàn)共被引聚類時(shí)間線圖譜

根據(jù)劃分的16 個(gè)聚類及其相關(guān)關(guān)鍵詞，結(jié)合3個(gè)階段，形成4 個(gè)研究知識(shí)域，分別為傳染病學(xué)、急診醫(yī)學(xué)、應(yīng)急管理、空氣污染，最后形成每個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)演進(jìn)路徑，如圖5 所示。由圖5 可知，應(yīng)急管理的發(fā)展趨勢(shì)向更加細(xì)化的方向發(fā)展，從早期的公共衛(wèi)生應(yīng)急管理體系發(fā)展為應(yīng)急準(zhǔn)備計(jì)劃/公共衛(wèi)生應(yīng)急準(zhǔn)備，更強(qiáng)調(diào)未雨綢繆，防患于未然。在傳染病學(xué)領(lǐng)域，階段的發(fā)展與該階段流行的病毒密切相關(guān)。從早期的艾滋病毒到中期的流感病毒，再到近期的寨卡與埃博拉，包括本次席卷全球的新冠病毒，人類的生命與健康始終受著不同的病毒威脅。對(duì)于病毒的研究主要集中在病毒的監(jiān)控與檢測(cè)中，Branson 等［22］給出了醫(yī)療機(jī)構(gòu)對(duì)青少年、成人、孕婦進(jìn)行艾滋病毒檢測(cè)的不同建議，Ginsberg 等［23］通過(guò)Google 搜索的關(guān)鍵詞頻率來(lái)判斷美國(guó)任何一個(gè)地區(qū)是否可能發(fā)生大規(guī)模流感，Duffy 等［24］確定了寨卡病毒的攜帶者為蚊子，主要蚊種為埃及伊蚊。應(yīng)對(duì)公共衛(wèi)生事件，除了需要傳染病學(xué)的發(fā)展，還需要急救醫(yī)學(xué)發(fā)展。急救醫(yī)學(xué)的發(fā)展經(jīng)歷了早期與救相關(guān)的研究，發(fā)展到中期全球手術(shù)等新的議題的出現(xiàn)，到了近期，事故研究方法成為研究熱點(diǎn)。其中，Weiser 等［25］通過(guò)有效數(shù)據(jù)估計(jì)了全球進(jìn)行外科手術(shù)的數(shù)量及其分布，并評(píng)估了外科護(hù)理在公共衛(wèi)生中的重要性，Barnett 等［26］則是通過(guò)平行過(guò)程擴(kuò)張模型來(lái)評(píng)估當(dāng)?shù)毓残l(wèi)生工作中應(yīng)對(duì)大流行性流感的意愿，并分析了什么類型的工作人員更愿意應(yīng)對(duì)大流行性流感。這些研究促進(jìn)了公共衛(wèi)生突發(fā)事件領(lǐng)域不斷的發(fā)展，而只有依靠科技的發(fā)展與建設(shè)完善的公共衛(wèi)生體系才能應(yīng)對(duì)未來(lái)可能發(fā)生的突發(fā)公共衛(wèi)生事件?？諝馕廴締?wèn)題也是國(guó)際學(xué)術(shù)界的研究重點(diǎn)之一，從對(duì)空氣質(zhì)量的評(píng)估與污染控制，到關(guān)注氣候、空氣的變化對(duì)人體生理機(jī)能的影響，再到全球變暖等問(wèn)題，關(guān)注的焦點(diǎn)也一直在發(fā)生變化。Beelen 等［27］評(píng)估了空氣中顆粒物濃度與自然死亡率的關(guān)系，得出顆粒物的濃度上升對(duì)提高自然死亡率有著顯著的影響,Gronlund 等［28］通過(guò)調(diào)查22年溫度、濕度和住院數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)因?yàn)槿蜃兣鸬母邷靥鞖馓岣吡撕粑到y(tǒng)疾病和腎臟疾病的住院率。目前重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件大部分都與生物相關(guān)，空氣污染這一領(lǐng)域容易被人忽視。而我國(guó)近年冬季霧霾天氣增多，導(dǎo)致居民健康深受影響，高廣闊等通過(guò)統(tǒng)計(jì)上海市2013—2015 年霧霾污染物濃度數(shù)據(jù)、氣象監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)以及門(mén)診就診數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)的相關(guān)性利用半?yún)?shù)廣義相加模型進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)pm2.5 的濃度提高會(huì)導(dǎo)致醫(yī)院呼吸內(nèi)科、心血管內(nèi)科和皮膚科門(mén)急診量的增加［29］。除了常見(jiàn)的污染，還可能發(fā)生由突發(fā)事件而引起大范圍的毒氣泄漏事件，印度博帕爾毒氣泄漏事件造成了3600 余人死亡，20 萬(wàn)人中毒，55 萬(wàn)人失明的嚴(yán)重后果，并且當(dāng)?shù)氐暮蟠渤霈F(xiàn)了大量的畸形兒童［30］，這個(gè)事件引發(fā)的后果是任何國(guó)家都無(wú)法承受的，因此我國(guó)相關(guān)領(lǐng)域研究者更需重視空氣污染這一領(lǐng)域。通過(guò)對(duì)聚類結(jié)果按照時(shí)間軸進(jìn)行階段劃分，可以看出突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域的發(fā)展不斷成熟，其中急診醫(yī)學(xué)、傳染病學(xué)、空氣污染這三領(lǐng)域不斷發(fā)展，應(yīng)急管理領(lǐng)域逐漸趨于成熟，藥物對(duì)人體的危害成為新的熱點(diǎn)。

圖5 突發(fā)公共衛(wèi)生事件知識(shí)領(lǐng)域與演進(jìn)路徑

3.2 突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域研究熱點(diǎn)

通過(guò)統(tǒng)計(jì)某一領(lǐng)域文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行詞共現(xiàn)分析，可以分析出該學(xué)科領(lǐng)域的熱點(diǎn)與發(fā)展方向［31］。通過(guò)對(duì)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)的選取，構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，再通過(guò)關(guān)鍵詞聚類分析與關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)分析就可以揭示出該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)以及隨時(shí)間演化而新涌現(xiàn)的熱點(diǎn)。

在CiteSpace 軟件中，選擇“關(guān)鍵詞（keyword）作為節(jié)點(diǎn)類型”，閾值選擇為top 50，剪枝方法選擇Pathfinder、Pruning sliced networks 和Pruning the merged network，年份切割選擇為1 年，最后得到123個(gè)節(jié)點(diǎn)，127條邊的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，如圖6所示。

圖6 2010—2019 年突發(fā)公共衛(wèi)生研究領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

選取頻次前10 的關(guān)鍵詞繪制高頻關(guān)鍵詞排名表，如表3 所示。關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，節(jié)點(diǎn)越大代表該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越多，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連線代表兩個(gè)關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)在一篇文章中。結(jié)合圖6 和表3，可以看出emergency department（急診部門(mén)）、public health（公共衛(wèi)生）、care（護(hù)理）、public health emergency（突發(fā)公共衛(wèi)生事件）、united states（美國(guó)）是該領(lǐng)域出現(xiàn)頻次最高的五個(gè)關(guān)鍵詞。由高頻關(guān)鍵詞我們可以看出突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域出現(xiàn)最多的為急診部門(mén)和公共衛(wèi)生。美國(guó)也出現(xiàn)在前五的關(guān)鍵詞中，一方面說(shuō)明美國(guó)很重視突發(fā)公共衛(wèi)生事件這一領(lǐng)域，另一方面也說(shuō)明了美國(guó)公共衛(wèi)生領(lǐng)域的相關(guān)數(shù)據(jù)也很受學(xué)術(shù)界認(rèn)可。圖譜中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)越接近代表兩者關(guān)系越密切［32］,我們可以看出公共衛(wèi)生、公共衛(wèi)生突發(fā)事件與美國(guó)的距離也是特別近的，這也說(shuō)明美國(guó)對(duì)該領(lǐng)域的重視。與頻次最高的節(jié)點(diǎn)急診部門(mén)距離較近的節(jié)點(diǎn)為死亡率（mortality）、風(fēng)險(xiǎn)（risk）、impact（影響），可以推斷對(duì)急診部門(mén)的研究較關(guān)注事前的風(fēng)險(xiǎn)管理，事后的影響評(píng)估以及死亡率。

表3 突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞排名表

表3（續(xù)）

運(yùn)用CiteSpace 軟件對(duì)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜進(jìn)行聚類分析，得到聚類圖譜模塊化

Q 值為0.834 2，S 值為0.814 7,由此可以判斷網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)顯著，聚類結(jié)果較好并且可信度較高。聚類分析的結(jié)果如圖7 所示。圖7 表明共有10 個(gè)聚類標(biāo)簽，出現(xiàn)頻次最高的關(guān)鍵詞，其聚類標(biāo)簽為#3emergencydepartment（急診部門(mén)），#8emergency preparedness（應(yīng)急準(zhǔn)備）。根據(jù)關(guān)鍵詞類別將所有標(biāo)簽分為4 個(gè)領(lǐng)域，分別為急診醫(yī)學(xué)（#0 injury 傷害，#1 cardiac 心臟，#3 emergencydepartment 急診部門(mén)，#4 asthma 哮喘，#6 survival 存活，#7 outcom 結(jié)果）、空氣污染（#5 air pollution 空氣污染）、傳染病學(xué)（#2 elboa 埃博拉）和應(yīng)急管理（#8emergency mass critical care 緊急大規(guī)模重癥監(jiān)護(hù)，#9emergency preparedness 應(yīng)急準(zhǔn)備）。這個(gè)結(jié)果與我們?cè)谖墨I(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)部分的分析結(jié)果基本一致。

圖7 2010—2019 年突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類圖譜

上述分析可以揭示突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域的可持續(xù)研究熱點(diǎn)，但沒(méi)有揭示該領(lǐng)域的新興熱點(diǎn)。通過(guò)CiteSpace 軟件自帶的Burst detection 可以解決新興熱點(diǎn)問(wèn)題。Burst detection 即突發(fā)性檢測(cè)，指的是在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)頻繁出現(xiàn)的內(nèi)容，即某個(gè)時(shí)間段內(nèi)的研究熱點(diǎn)［33］。表4 為關(guān)鍵詞突現(xiàn)表，其中表的最右一列紅色線部分表示在某一年份內(nèi)的熱點(diǎn)詞，為直觀顯示，特別加了開(kāi)始年與結(jié)束年兩列。以西非（west africa）為例，就表示該次在2015—2017 年這一時(shí)間內(nèi)是學(xué)者們研究中經(jīng)常出現(xiàn)的關(guān)鍵詞。以2015 年為開(kāi)始年，關(guān)鍵詞為西非（west africa）、埃博拉病毒（ebola virus disease）、醫(yī)療保?。╩edical care）、醫(yī)療急救服務(wù)（emergency medical service）、災(zāi)難規(guī)劃（disaster planning）、感染（infection）等，可以看出該領(lǐng)域近期的新興研究熱點(diǎn)為埃博拉病毒、醫(yī)療保健、醫(yī)療急救等領(lǐng)域，其中強(qiáng)度最高的關(guān)鍵詞為西非，埃博拉病毒正是在西非逐漸失控，并成為國(guó)際性突發(fā)公共衛(wèi)生事件，從而讓學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)轉(zhuǎn)移至攻克埃博拉病毒。在2015 年以前，學(xué)術(shù)界的新興熱點(diǎn)集中在急診醫(yī)學(xué)、空氣污染、傳染病學(xué)3 個(gè)領(lǐng)域，其中傳染病學(xué)研究的主要問(wèn)題為大流行性流感（pandemic influenza），2012 年以前對(duì)于傳染病的研究主要集中在流感病毒的監(jiān)控與檢測(cè)，后來(lái)得到控制以后，研究熱點(diǎn)開(kāi)始下降，到2014 年埃博拉病毒開(kāi)始失控后，研究熱點(diǎn)又開(kāi)始轉(zhuǎn)向埃博拉病毒。通過(guò)十年來(lái)突發(fā)關(guān)鍵詞的分析，可以看出傳染病學(xué)在突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域一直是可持續(xù)研究的熱點(diǎn)，不同的時(shí)期會(huì)出現(xiàn)不同的病毒，只有通過(guò)科學(xué)的方法確定病毒的毒株、溯源結(jié)果，揭示病毒擴(kuò)散、傳播的途徑與機(jī)理，才能制定國(guó)家、地方、社區(qū)及個(gè)體的應(yīng)對(duì)策略。

表4 突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域關(guān)鍵詞突現(xiàn)表

4 結(jié)論及啟示

采用文獻(xiàn)計(jì)量的方法，對(duì)WoS 數(shù)據(jù)庫(kù)中2010—2019 年間“突發(fā)公共衛(wèi)生事件”領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行了分析，結(jié)論如下：

第一，以突發(fā)公共衛(wèi)生事件研究領(lǐng)域發(fā)文量為衡量標(biāo)準(zhǔn)，美國(guó)是居于該研究領(lǐng)域最核心位置的國(guó)家，其次是英國(guó)，但英美之間差距較大。中國(guó)在此領(lǐng)域雖然排在第5 的位置，但是發(fā)文量不及美國(guó)的1/10。雖然美國(guó)在抗擊新冠肺炎疫情中表現(xiàn)不佳，但排除體制因素與政治因素，美國(guó)公共衛(wèi)生的科技實(shí)力與體系能力非常強(qiáng)大。為縮小中美在本領(lǐng)域科技實(shí)力之間的差距，需要國(guó)家在戰(zhàn)略上加以引導(dǎo)，在資源投入上加以扶持，也需要更多的研究人員與實(shí)業(yè)界人士投入到本領(lǐng)域的研究工作中，以提高我國(guó)在本領(lǐng)域的科技實(shí)力。

第二，突發(fā)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)分別為傳染病學(xué)、突發(fā)衛(wèi)生事件應(yīng)急管理、急診醫(yī)學(xué)和空氣污染。傳染病學(xué)一直都是突發(fā)公共衛(wèi)生事件的研究熱點(diǎn)。人類的發(fā)展史中，傳染病的流行是揮之不去的陰影。即便到了科學(xué)繁榮昌盛的今天，傳染病的治療與阻斷仍然是困擾世界各國(guó)的難題。傳染病的流行，第一，推動(dòng)了對(duì)傳染病病理、致病機(jī)理、傳播途徑等方面的研究，形成傳染病學(xué)；第二，傳染病的治療中，離不開(kāi)急診醫(yī)學(xué)的發(fā)展，尤其是重癥病者的治療方案，一直是傳染病治療需要攻克的難題；第三，面對(duì)傳染病，有效的應(yīng)對(duì)會(huì)減少公眾的恐慌與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)損失。因此，構(gòu)建有效的應(yīng)急體系，開(kāi)展應(yīng)急核心能力建設(shè)是關(guān)鍵。所以，有效應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件，需要在這三個(gè)知識(shí)域開(kāi)展深入研究，以支撐相關(guān)的實(shí)踐工作。在空氣污染這一領(lǐng)域，我國(guó)已有不少研究，但并沒(méi)有將其與突發(fā)大規(guī)模公共衛(wèi)生事件緊密聯(lián)系在一起。本文的研究結(jié)論啟發(fā)我們，要警惕空氣污染可能造成的突發(fā)公共衛(wèi)生事件，需在此知識(shí)域，加大科研投入力度，提前部署預(yù)防與應(yīng)對(duì)方案。

第三，以中介中心性作為評(píng)價(jià)期刊重要程度的標(biāo)準(zhǔn)，《JAMA》是突發(fā)公共衛(wèi)生領(lǐng)域中介中心性最高的期刊，處于最核心的位置，第2和第3分別是《The New England Journal of Medicine》（新英格蘭醫(yī)學(xué)期刊）和《Annals of Emergency Medicine》（急診醫(yī)學(xué)年鑒）。以被引頻次作為評(píng)價(jià)期刊影響力的標(biāo)準(zhǔn)，被引頻次排名前3 的期刊分別為《LANCET》（柳葉刀）、《The New England Journal of Medicine》、《JAMA》。以上期刊均是突發(fā)公共衛(wèi)生研究領(lǐng)域的權(quán)威期刊，中國(guó)學(xué)者應(yīng)該努力增加在這些期刊上的發(fā)文量，以提高中國(guó)學(xué)者的學(xué)術(shù)影響力。

第四，對(duì)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行詞共現(xiàn)分析，發(fā)現(xiàn)突發(fā)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域持續(xù)熱點(diǎn)分別是傳染病學(xué)、突發(fā)衛(wèi)生事件應(yīng)急管理、急診醫(yī)學(xué)和空氣污染，這與該領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)是一致的。2015 年以后突發(fā)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域的新興熱點(diǎn)有西非（west africa）、埃博拉病毒（ebola virus disease）、醫(yī)療保健（medical care）、醫(yī)療急救服務(wù)（emergency medical service）、災(zāi)難規(guī)劃（disaster planning）、感染（infection）等。其中我國(guó)在災(zāi)難規(guī)劃這一知識(shí)域，學(xué)術(shù)界的相關(guān)研究較為欠缺。在世界政治、軍事形勢(shì)風(fēng)云幻、全球變暖、大規(guī)模突發(fā)公共衛(wèi)生事件時(shí)有發(fā)生的現(xiàn)實(shí)環(huán)境下，從國(guó)家層面布局災(zāi)難規(guī)劃非常必要，這依賴于學(xué)者們針對(duì)中國(guó)國(guó)情與世界環(huán)境開(kāi)展深入研究得出的成果。

本研究還存在不足之處：第一，本研究分析的只是一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)，只能發(fā)現(xiàn)該時(shí)間段內(nèi)的發(fā)展現(xiàn)狀，但是突發(fā)公共衛(wèi)生事件領(lǐng)域是不斷發(fā)展的，無(wú)法通過(guò)過(guò)去的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展方向。第二，本研究選取的數(shù)據(jù)庫(kù)為WoS 數(shù)據(jù)庫(kù)，只能得到國(guó)際學(xué)術(shù)界的發(fā)展現(xiàn)狀，并不能得到國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界的發(fā)展現(xiàn)狀與研究熱點(diǎn)?；谝陨戏治觯诤罄m(xù)的研究中會(huì)嘗試選擇更長(zhǎng)的時(shí)間范圍以及加入中文數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比分析。