楊繼紅，姚帥君，陳燕清，杜彩鳳，閆敬來

山西中醫(yī)藥大學(xué)，山西 晉中 030619

生化湯原系紹興錢氏女科家傳秘方，后經(jīng)《景岳全書》公之于世，復(fù)由《傅青主女科》推廣發(fā)明于前[1]。傅青主將此方列為產(chǎn)后病的首選方劑，運(yùn)用生化湯及其衍生方如木香生化湯、加減生化湯、加味生化湯、加參生化湯、參歸生化湯、安神生化湯等治療和預(yù)防產(chǎn)后諸疾。

文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)是以文獻(xiàn)體系和文獻(xiàn)計(jì)量特征為研究對(duì)象，采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等的計(jì)量方法，評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)科學(xué)技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展變化趨勢(shì)的圖書情報(bào)學(xué)分支學(xué)科[2]。CiteSpace是美國德雷賽爾大學(xué)陳超美教授使用Java語言開發(fā)的一款信息可視化軟件，主要基于共引分析理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法等，對(duì)特定領(lǐng)域的文獻(xiàn)（集合）進(jìn)行計(jì)量，以探尋學(xué)科領(lǐng)域演化的關(guān)鍵路徑及知識(shí)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，并通過繪制一系列可視化圖譜形成對(duì)學(xué)科演化潛在動(dòng)力機(jī)制的分析和學(xué)科發(fā)展前沿的探測(cè)[3]。知識(shí)圖譜是應(yīng)用數(shù)學(xué)算法簡化知識(shí)單元結(jié)構(gòu)以達(dá)到可視化知識(shí)結(jié)構(gòu)的一種方法，在中醫(yī)藥領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景[4]，對(duì)傳承中醫(yī)藥經(jīng)驗(yàn)、發(fā)掘中醫(yī)藥智慧結(jié)晶起到一定作用[5]。Gephi是一款基于Java的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件，主要用于各種網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)和分層圖的交互可視化與探測(cè)，可廣泛用作鏈接分析、探索性數(shù)據(jù)分析、生物網(wǎng)絡(luò)分析和社交網(wǎng)絡(luò)分析等[6]。本研究采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法分析生化湯研究現(xiàn)況、熱點(diǎn)及趨勢(shì)，為相關(guān)研究提供參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與檢索策略

計(jì)算機(jī)檢索中國知識(shí)資源總庫（CNKI）、中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（VIP）、中國學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫（萬方數(shù)據(jù)）、中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫（CBM）。以“生化湯”為檢索詞，檢索條件設(shè)置為主題（精確），檢索時(shí)間范圍為2002年1月1日—2022年6月1日。

1.2 文獻(xiàn)篩選及導(dǎo)出

納入標(biāo)準(zhǔn)：生化湯研究相關(guān)文獻(xiàn)。排除標(biāo)準(zhǔn)：①非傅氏生化湯的研究文獻(xiàn)；②報(bào)紙、會(huì)議論文及學(xué)位論文；③非原始研究文獻(xiàn)，如綜述、Meta分析等；④非醫(yī)藥行業(yè)學(xué)科性質(zhì)的文獻(xiàn)。

將符合納入標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)題錄以“NoteExpress”格式分別導(dǎo)出，然后通過NoteExpress3.5軟件去除重復(fù)文獻(xiàn)，并經(jīng)閱讀題目和摘要排除與主題不相關(guān)文獻(xiàn)，得到可供納入的文獻(xiàn)題錄數(shù)據(jù)。

1.3 數(shù)據(jù)處理

利用NoteExpress3.5的數(shù)據(jù)分析模塊對(duì)文獻(xiàn)題錄的年份、來源、作者頻次排名前10位和關(guān)鍵詞頻次排名前50位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并將統(tǒng)計(jì)結(jié)果保存至WPS Excel2019工作簿（保存格式為csv）。通過NoteExpress軟件導(dǎo)出文獻(xiàn)題錄，將導(dǎo)出的文檔命名為“download_***.txt”。利用Python正則表達(dá)式提取txt文檔中A1字段（作者）及AD字段（機(jī)構(gòu)），然后通過Python編程制作作者字段共詞矩陣（頻次≥4）和機(jī)構(gòu)字段共詞矩陣（頻次≥5），之后在WPS Excel工作簿中利用共詞矩陣制作Gephi網(wǎng)絡(luò)文件并保存為csv格式。

1.4 數(shù)據(jù)分析與可視化

在Python3.7中導(dǎo)入Pandas庫讀取年份數(shù)據(jù)集、來源數(shù)據(jù)集、作者數(shù)據(jù)集、關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)集，然后運(yùn)用Matplotlib庫繪制年份-發(fā)文量折線圖，運(yùn)用Pyecharts庫繪制作者-發(fā)文量玫瑰圖和關(guān)鍵詞詞云圖。

使用Gephi0.9.2軟件讀取csv格式的網(wǎng)絡(luò)文件，運(yùn)用Yifan Hu布局和Fruchterman Reingold布局實(shí)現(xiàn)作者合作網(wǎng)絡(luò)與機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)的可視化。

將“download_***.txt”文檔導(dǎo)入CiteSpace5.8R2軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化，然后進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類圖譜、共現(xiàn)圖譜及關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜的可視化分析。核心作者是指在該領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量最多，且文獻(xiàn)質(zhì)量高、被引次數(shù)多、所發(fā)論文級(jí)別高、有較大影響力的作者。根據(jù)普賴斯定律[7]確定核心作者數(shù)量，即M≈（Nmax為最高產(chǎn)作者所發(fā)表的論文數(shù)量，M為核心作者的最低發(fā)文數(shù)量，當(dāng)某位作者所發(fā)的論文數(shù)量超過M時(shí)即可被視為核心作者）。聚類標(biāo)簽序號(hào)越小，表明該聚類包含的文獻(xiàn)數(shù)量越多。聚類模塊值（Q）和平均輪廓值（S）是評(píng)價(jià)聚類圖譜的指標(biāo)，一般而言，Q＞0.3表示劃分出來的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的，S＞0.5可認(rèn)為聚類是合理的，而S＞0.7則聚類效率高且令人信服[8]。關(guān)鍵詞突現(xiàn)可反映關(guān)鍵詞在短時(shí)間內(nèi)研究頻次驟增的情況，進(jìn)而了解一定時(shí)間內(nèi)的研究熱點(diǎn)及該領(lǐng)域研究趨勢(shì)。參數(shù)設(shè)置：時(shí)間分區(qū)（Time Slicing）為2002年1月—2022年6月，時(shí)間切片（Year Per Slice）為每年1次。節(jié)點(diǎn)類型（Node Types）選擇關(guān)鍵詞（Keyword）。選擇標(biāo)準(zhǔn)（Selection Criteria）設(shè)置Top N=50。圖譜修剪（Pruning）選擇修剪切片網(wǎng)絡(luò)算法（Pruning sliced networks）和最小生成樹算法（Mining Spanning Tree）。

2 結(jié)果

2.1 檢索結(jié)果

初檢共得到文獻(xiàn)5 901篇，剔除Meta分析、綜述、報(bào)紙、會(huì)議論文、學(xué)位論文及非醫(yī)藥行業(yè)學(xué)科類型的文獻(xiàn)后共得到4 728篇文獻(xiàn)題錄，經(jīng)NoteExpress軟件去重，最終納入文獻(xiàn)題錄1 673篇。

2.2 發(fā)文時(shí)間分布

本研究納入1 673篇生化湯相關(guān)文獻(xiàn)的年度發(fā)文趨勢(shì)見圖1，時(shí)間跨度為2002—2022年?？梢钥闯?，生化湯相關(guān)研究整體上呈平穩(wěn)波動(dòng)趨勢(shì)，于2011年達(dá)到峰值，發(fā)文量為111篇，其余年份發(fā)文量均在60篇以上（2022年截至6月）。

圖1 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)發(fā)文時(shí)間分布

2.3 來源期刊

1 673篇生化湯相關(guān)文獻(xiàn)來源于468種期刊，發(fā)文量前10位來源期刊見表1。其中《內(nèi)蒙古中醫(yī)藥》（42篇）發(fā)文最多，其次為《河南中醫(yī)》（34篇）、《陜西中醫(yī)》（33篇）、《光明中醫(yī)》（32篇）、《實(shí)用中醫(yī)藥雜志》（29篇）等。前10位來源期刊共載文287篇，約占17.15%，來源期刊以非核心期刊居多，表明該領(lǐng)域文獻(xiàn)質(zhì)量仍待提升。

表1 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)來源期刊（前10位）

2.4 核心作者

納入文獻(xiàn)共涉及作者2 648位，發(fā)文最多的作者是宋金春（11篇），據(jù)此可計(jì)算出普賴斯定律M≈2.48，故發(fā)文量≥3篇的作者可視為核心作者，共117位，約占全部作者的4.42%。核心作者累計(jì)發(fā)文416篇，約占文獻(xiàn)總數(shù)的24.87%，其中排名前10位的核心作者見圖2。對(duì)作者進(jìn)行可視化分析，合作網(wǎng)絡(luò)見圖3。

圖2 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)核心作者發(fā)文量玫瑰圖（前10位）

圖3 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)作者合作網(wǎng)絡(luò)

由圖3可知，生化湯研究領(lǐng)域的作者合作團(tuán)隊(duì)關(guān)系較松散，團(tuán)隊(duì)間的合作交流不密切，主要形成2個(gè)研究團(tuán)隊(duì)。其中宋金春團(tuán)隊(duì)主要研究內(nèi)容為生化湯的提取工藝對(duì)阿魏酸含量的影響[9]、生化湯藥物化學(xué)和血清指紋圖譜研究[10-11]、生化湯中阿魏酸含量及家兔血漿阿魏酸的藥動(dòng)學(xué)參數(shù)測(cè)定[12]；王雁梅團(tuán)隊(duì)主要研究內(nèi)容為利用高效液相色譜法分析不同煎煮方法、溶媒因素和炮制因素對(duì)生化湯中阿魏酸含量的影響[13-15]。

2.5 研究機(jī)構(gòu)

納入文獻(xiàn)共涉及機(jī)構(gòu)1 680所。以機(jī)構(gòu)為節(jié)點(diǎn)類型進(jìn)行可視化分析，共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)見圖4。發(fā)文量≥5篇的機(jī)構(gòu)共41所，占機(jī)構(gòu)總數(shù)的2.44%。生化湯研究領(lǐng)域的各機(jī)構(gòu)間合作相對(duì)較少，研究較獨(dú)立，多為地域院校或高校自身附屬醫(yī)院間的合作。其中浙江醫(yī)藥高等專科學(xué)校與第四軍醫(yī)大學(xué)基礎(chǔ)部藥理教研室、第四軍醫(yī)大學(xué)唐都醫(yī)院中醫(yī)科間的合作關(guān)系最為密切。其次，武漢大學(xué)人民醫(yī)院藥學(xué)部與武漢大學(xué)藥學(xué)院間有較為密切的合作，山東中醫(yī)藥大學(xué)與山東中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院間也有合作關(guān)系。各機(jī)構(gòu)間的合作不夠緊密，仍需進(jìn)一步加強(qiáng)合作。

圖4 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

2.6 關(guān)鍵詞

2.6.1 詞云分析

關(guān)鍵詞是文獻(xiàn)主要內(nèi)容的提煉和概括，其頻次可反映研究熱點(diǎn)及發(fā)展方向，頻次排名前50位的關(guān)鍵詞詞云見圖5?？芍?，生化湯的治療熱點(diǎn)仍是產(chǎn)后病，生化湯的研究熱點(diǎn)為中西醫(yī)結(jié)合療法，如與米非司酮、米索前列醇、縮宮素合用治療產(chǎn)后惡露不絕、稽留流產(chǎn)、子宮復(fù)舊，與甲氨蝶呤合用治療胎盤植入等。

圖5 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞詞云（前50位）

2.6.2 共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)可以反映生化湯研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)，共現(xiàn)圖譜見圖6。圖譜中共有節(jié)點(diǎn)949個(gè)，連線1 694條，連線密度為0.003 8。從治療內(nèi)容來看，生化湯主要治療產(chǎn)后出血、惡露不絕，胎衣不下和胎盤植入。從治療方法來看，本方可與縮宮素、益母草、米非司酮聯(lián)用治療藥物流產(chǎn)后出血、胎盤殘留、終止早孕、不全流產(chǎn)、子宮復(fù)舊不良等。

圖6 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

2.6.3 聚類分析

在關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析基礎(chǔ)上利用LLR算法進(jìn)行聚類，可進(jìn)一步挖掘該領(lǐng)域的研究動(dòng)態(tài)，結(jié)果見圖7。Q=0.588 7，S=0.886 9，表明關(guān)鍵詞聚類結(jié)果具有一定的顯著性和可信度。圖中共形成15個(gè)聚類，由于聚類標(biāo)簽不能完整顯示所包含的關(guān)鍵詞，故根據(jù)各聚類所傾向的研究熱點(diǎn)及領(lǐng)域進(jìn)一步歸納為4類：①輔助藥物流產(chǎn)（聚類#0、#5）。主要與米非司酮、米索前列醇聯(lián)用提高藥物流產(chǎn)的效果，促進(jìn)月經(jīng)及時(shí)復(fù)潮。②產(chǎn)后?。ň垲?2、#3、#4、#6、#8、#9、#10、#11、#12、#13）。生化湯加味治療產(chǎn)后陰道出血、產(chǎn)后缺乳；生化湯與失笑散、鮮益母草顆粒等聯(lián)用治療產(chǎn)后宮腔殘留；生化湯與小柴胡湯聯(lián)用治療產(chǎn)后發(fā)熱；生化湯與縮宮素、補(bǔ)中益氣湯等聯(lián)用治療子宮復(fù)舊不良；生化湯與米非司酮、甲氨蝶呤等聯(lián)用治療胎盤植入。③外用熏洗治療婦科疾?。ň垲?1、#7）。生化湯與當(dāng)歸補(bǔ)血湯合方熏洗治療外陰營養(yǎng)不良。④含量測(cè)定（聚類#14）。高效液相色譜法測(cè)定生化湯中阿魏酸的含量及相關(guān)的藥動(dòng)學(xué)研究。

2.6.4 突現(xiàn)分析

對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行突現(xiàn)分析，共得到20個(gè)突現(xiàn)詞，見圖8。突現(xiàn)強(qiáng)度最高的關(guān)鍵詞為“流產(chǎn)后”，突現(xiàn)時(shí)間較近的關(guān)鍵詞為“不良反應(yīng)”。

圖8 2002—2022年生化湯研究文獻(xiàn)突現(xiàn)關(guān)鍵詞（前20位）

研究表明，妊娠期女性在接受藥物干預(yù)以后，部分患者的宮腔內(nèi)可能有脫膜、絨毛等組織殘留物，從而對(duì)子宮內(nèi)膜的修復(fù)過程形成不良影響[17]。米非司酮與米索前列醇是藥物流產(chǎn)常用藥物，其最常見的不良反應(yīng)為持續(xù)性陰道出血，可導(dǎo)致子宮復(fù)舊不全，嚴(yán)重者可致不孕甚至有生命危險(xiǎn)[18]。中醫(yī)學(xué)認(rèn)為，產(chǎn)后惡露不盡主要與氣血虛弱、瘀阻胞絡(luò)有關(guān)，生化湯具有溫經(jīng)養(yǎng)血、化瘀生新功效，用于藥物流產(chǎn)后能夠改善臨床療效，提升完全流產(chǎn)率，縮短陰道出血時(shí)間，促進(jìn)子宮恢復(fù)。由此可見，生化湯降低藥物流產(chǎn)后不良反應(yīng)如盆腔炎、子宮內(nèi)膜炎和繼發(fā)性不孕等為近年來受關(guān)注的熱點(diǎn)內(nèi)容。

3 討論

本研究借助NoteExpress、Python等軟件對(duì)生化湯研究領(lǐng)域的發(fā)文趨勢(shì)、來源期刊、高產(chǎn)作者等內(nèi)容進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并通過Gephi、CiteSpace軟件對(duì)生化湯相關(guān)文獻(xiàn)的作者合作關(guān)系、機(jī)構(gòu)合作關(guān)系、關(guān)鍵詞等內(nèi)容進(jìn)行挖掘與可視化展示，直觀反映2002—2022年生化湯研究內(nèi)容的變化及發(fā)展趨勢(shì)，可為相關(guān)理論、臨床及科研選題提供參考。發(fā)文作者中宋金春團(tuán)隊(duì)和王雁梅團(tuán)隊(duì)是具有較大影響力的團(tuán)隊(duì)，但兩團(tuán)隊(duì)間并無緊密的合作關(guān)系。其中宋金春團(tuán)隊(duì)以楊鶴、曾俊芳、胡傳芹為核心成員，主要開展生化湯的藥物化學(xué)和藥動(dòng)學(xué)研究；王雁梅團(tuán)隊(duì)以史恒軍、甘洪全、王保秀為核心成員，該團(tuán)隊(duì)致力于生化湯的藥物分析研究。本領(lǐng)域發(fā)文量較多的機(jī)構(gòu)為武漢大學(xué)藥學(xué)院、南京中醫(yī)藥大學(xué)、成都中醫(yī)藥大學(xué)等。關(guān)鍵詞詞云顯示，生化湯主要用于中西醫(yī)結(jié)合治療產(chǎn)后病的研究，關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類顯示，生化湯主要與米非司酮等藥物聯(lián)用治療產(chǎn)后出血及輔助藥物流產(chǎn)，關(guān)鍵詞突現(xiàn)顯示，生化湯降低藥物流產(chǎn)后不良反應(yīng)、提高治療效果從而促進(jìn)產(chǎn)后康復(fù)是近年來的熱點(diǎn)研究內(nèi)容。

隨著實(shí)驗(yàn)研究不斷深入，生化湯治療疾病的作用機(jī)制也逐漸清晰。藥理學(xué)研究表明，藥物流產(chǎn)后出血的作用機(jī)制可能是通過降低血清孕酮水平，提高血清雌二醇水平，從而加快子宮內(nèi)膜的修復(fù)，達(dá)到止血、促進(jìn)子宮復(fù)舊的作用[19]。血液流變學(xué)實(shí)驗(yàn)表明，生化湯可延長大鼠體內(nèi)血栓形成時(shí)間，顯著抑制血栓形成，縮短血栓長度，具有明顯改善大鼠子宮微循環(huán)作用[20]，這為生化湯的臨床應(yīng)用提供一定的實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

為進(jìn)一步發(fā)揮生化湯的臨床應(yīng)用價(jià)值，針對(duì)研究過程中發(fā)現(xiàn)的問題，給出相關(guān)建議如下。總體來說，生化湯研究方向主要有臨床療效觀察、現(xiàn)代藥理學(xué)和化學(xué)分析、臨證經(jīng)驗(yàn)、理論研究和網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)研究等內(nèi)容。其中臨床療效觀察的文獻(xiàn)量最大，占據(jù)主要地位。首先，生化湯的臨床觀察應(yīng)用方面多局限于產(chǎn)后病的治療，在其余婦科雜病如不孕癥及月經(jīng)病的崩漏、閉經(jīng)、痛經(jīng)等方面的應(yīng)用相對(duì)較少，因此今后研究基于異病同治的思路探索其對(duì)不同疾病的治療效果，擴(kuò)大生化湯的臨床應(yīng)用范圍，體現(xiàn)中醫(yī)藥的治療優(yōu)勢(shì)，并在此基礎(chǔ)上建立統(tǒng)一的臨床療效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是研究者應(yīng)該關(guān)注的問題[21]。其次，部分臨床觀察文獻(xiàn)存在樣本量小、研究設(shè)計(jì)不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)葐栴}，建議研究者在后期擴(kuò)大研究樣本量，通過大樣本臨床試驗(yàn)得出更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)論?，F(xiàn)代藥理學(xué)研究方面，研究者多以阿魏酸作為研究對(duì)象探究生化湯的藥理毒理作用，但對(duì)其復(fù)方的作用機(jī)制、作用靶點(diǎn)和部位并不清楚，這在一定程度上限制了生化湯研究的科學(xué)性、廣泛性和系統(tǒng)性。建議研究者在中醫(yī)整體性理論的指導(dǎo)下進(jìn)行相關(guān)的藥理學(xué)和藥物化學(xué)分析。同時(shí)，生化湯的文獻(xiàn)研究相對(duì)較少，建議學(xué)者從古籍文獻(xiàn)入手，深入探討其組方特色、配伍規(guī)律，挖掘其方證特點(diǎn)，考證其源流出處，以擴(kuò)大生化湯的治療范圍，為臨床提供理論參考。最后，新興技術(shù)如網(wǎng)絡(luò)藥理學(xué)、生物信息學(xué)、代謝組學(xué)等在生化湯的研究中尚未引起重視，因此仍有較大探索空間。建議學(xué)者加強(qiáng)生化湯與新興科研方法和多學(xué)科交叉方面研究，建立更多生化湯治療疾病的“藥物-成分-靶標(biāo)”網(wǎng)絡(luò)，找出潛在的生物標(biāo)志物群，闡明代謝途徑，嘗試突破生化湯治療產(chǎn)后病這一臨床局限，開拓相關(guān)研究新前沿。建議生化湯研究團(tuán)隊(duì)間加強(qiáng)合作與交流、尋求共識(shí)，提升該領(lǐng)域?qū)W術(shù)成果的水平，從而為其臨床應(yīng)用提供更加有力的證據(jù)支持。