引用本文： 滿姝蕾, 張藝凡, 許瀚月, 陳慶, 張明. 基于Web of Science數據庫的糖尿病視網膜病變治療研究的文獻計量學分析. 中華眼底病雜志, 2023, 39(3): 238-248. doi: 10.3760/cma.j.cn511434-20220516-00303 復制
糖尿病視網膜病變（DR）是糖尿病常見微血管并發癥，也是導致工作年齡人群首位不可逆性、致盲性疾病，并與中風、冠心病等全身性血管并發癥的風險增加有關[1]。視網膜激光光凝對增生型DR（PDR）和糖尿病黃斑水腫（DME）患者視力具有保護作用，但對患眼視力的提高不明顯，且可引起視網膜、脈絡膜熱損傷，包括旁中心盲點形成、脈絡膜新生血管（CNV）形成等。玻璃體切割手術（PPV）是治療嚴重PDR患眼的一種重要治療手段，聯合激光光凝和玻璃體腔注射抗血管內皮生長因子（VEGF）藥物治療，可挽救部分患者視功能，但仍有約50%的患者療效不佳[2-3]。目前在DR治療相關研究領域，大量研究者致力于尋找新的治療靶點，以及對視網膜破壞性更小、治療效果更佳的新療法[4]。本文采用文獻計量學研究方法，基于Web of Science（WOS）數據庫對DR治療相關研究文獻進行歸納整理和可視化分析。旨在為國內DR治療相關研究提供參考依據和新思路。現將結果報道如下。
1 資料和方法
選取美國科學情報研究所的WOS核心數據集為數據源。檢索時間為2017年1月1日至2021年12月31日。以“Diabetic retinopathy”、“Therapy” 或“Treatment”作為主題詞，限定語種為英文，限定文章類型為“論著”。剔除撤稿、爭議論文、書籍章節、會議摘要。將檢索結果導出為純文本文件，內容為全記錄和引用的參考文獻。
數據處理利用WOS的統計分析功能及文獻計量學處理軟件Citespace（版本：6.1.R2 for Mac）、VOSviewer（版本：1.6.18 for Mac）進行。將從數據庫采集到的原始信息如作者、關鍵詞、期刊、國家、機構、參考文獻等進行描述統計及聚類分析，構建和可視化文獻計量網絡，顯示文獻分布、作者合作網絡、機構合作網絡。
依據Price’s Law，即某一領域核心作者最低發文數m = 0.749×√(n_max )（nmax為該領域最高產作者的論文數）[5]，同時考慮被引量也是反映作者科研成果的重要指標，作為核心作者的另一基本條件[6]，根據上述兩項條件尋找該研究領域的核心作者。
通過關鍵詞共現揭示研究熱點[7]。可視化圖中，圓點越大代表發文量越多；圓點間連線表示關聯強度，連線越粗表明兩個國家/地區合作越多；圓點顏色代表不同的聚類。
1973年, 美國情報學家Small首次提出了文獻共被引（Co-citation）的概念，即兩篇（或多篇論文）同時被后來一篇或多篇論文所引證，則稱這兩篇論文構成共被引關系[8]。作者共被引和期刊共被引與之類似，共被引分析的目的是掌握該研究領域中被高頻引用的論文和刊載這些論文的期刊[9]。我們應用VOSviewer軟件對期刊共被引圖譜及參考文獻共被引圖譜進行了繪制和分析。
使用Citespace的Burst（爆發詞）突現功能。采用Kleinberg算法模型（burst detection algorithm）檢測出爆發詞[10]。爆發詞又稱突現詞，從詞頻變化的角度研究論文主題詞，對研究領域中詞匯的增長趨勢進行監測。那些增長率突增的詞即為爆發詞[11]。通過分析爆發詞可以看出該詞匯在某一時間段內迅速發展的趨勢和持續時間，進而可以分析該詞匯是否會成為新研究趨勢或長久被研究的對象[12]。
應用CiteSpace中時間線圖功能研究的發展過程進行趨勢分析。以關鍵詞標記圓點，時間段設置為1年，提取每個時間段出現頻次前50的數據生成關鍵詞，可視化共現時間線，從而清晰顯現出某一聚類在時間線上的知識演進，以把握研究趨勢[13]。
2 結果
共檢索到DR治療相關文獻3 845篇，包括不同分期DR治療及DME、PDR。文獻來自99個國家4 750個機構的18 588名作者；發表于880種期刊，引用來自11 305種期刊的85 082篇參考文獻。
2.1 發文量年度分布及發展趨勢
2017年至2021年DR治療研究年發文量分別為633、651、708、893、960篇，呈逐年上升趨勢。
2.2 國家分布與基金資助
收錄的3 845篇文獻中，中國學者發文量最多，為978篇（25.44%，978/3 845），總被引頻次8 579次，篇均被引頻次8.77次；其次為美國，927篇（24.11%，927/3 845），總被引頻次最多，為13 869次，篇均被引頻次為14.96次。篇均被引頻次最多為芬蘭，32篇論文總被引頻次1 019次，篇均被引頻次31.84次。
通過VOSviewer軟件對發文量大于10篇的50個國家進行了可視化，結果顯示，DR治療相關領域發文量國家分布差異大，多數論文來自于高生產力國家（圖1）。
圖1
2017年至2021年糖尿病視網膜病變治療相關研究發文量大于10篇的國家分布 圖中圓點越大代表發文量越多；圓點間連線表示關聯強度，連線越粗表明兩個國家/地區合作越多；圓點顏色代表不同的聚類
有基金資助機構的文章中，基金資助論文數量前3位分別為美國衛生與公共服務部375篇、美國國立衛生研究院373篇、中國國家自然科學基金委員會354篇。
2.3 載文期刊與學科分布
收錄的3 845篇文獻刊登于880種期刊，其中以Retina最多，為113篇，總被引頻次1 370次，篇均被引頻次12.12次。排名前10位的雜志共發表論文803篇（20.9%，803/3 845）（表1），SCI分區Q1共7種，其中篇均被引頻次最多為JAMA Ophthalmol，27.55次，為眼科學領域頂級刊物。
表1
發表文獻數量前10位的期刊
3 845篇文獻中，發表于眼科學專業領域雜志1 656篇，其他領域和綜合性雜志2 189篇；內分泌代謝、藥理學、內科學、醫學實驗科學、生物化學分子生物學雜志發文量均＞200篇；生物工程學、醫學影像學、計算機科學信息系統、生物物理學領域期刊發表論文平均30余篇。
2.4 核心作者及機構分析
收錄的3 845篇文獻作者中，核心作者393名，發文2 921篇。排名前10位的作者發表論文240篇（6.24%，240/3 845）（表2）。其中，發文量最多的作者為英國摩菲爾德眼科醫院的Sivaprasad S教授，37篇，總被引頻次479次，篇均被引頻次12.95次；篇均被引頻次最多的學者為美國Doheny眼科研究所主席Sadda SR教授，發表19篇，篇均被引頻次22.16次。核心作者共現合作網絡顯示，核心作者間存在廣泛合作，其中以Sivaprasad S教授為代表的作者群體在DR治療相關領域表現活躍（圖2）。
表2
發表論文數量前10名作者
圖2
核心作者合作網絡時間疊加視圖 圓點大小代表發表論文數量；不同顏色代表發文時間（論文發表的平均年度）；連線代表合作關系
收錄的3 845篇文獻發文機構中，排名前10位的機構發表論文533篇（13.86%，533/3 845）（表3）。其中，中山大學、上海交通大學分別位列第1、2位；約翰霍普金斯大學篇均被引頻次最高，為25.17次。通過VOSviewer軟件對發表論文≥25篇及以上的42家機構進行了可視化，結果顯示，各機構間相互聯系合作密切（圖3）。
表3
發表論文數量前10位的機構
圖3
機構合作網絡時間疊加視圖 圓點大小代表發表論文數量；連線代表合作關系
2.5 高頻主題詞分布
以出現頻次40次以上為標準，確定高頻主題詞47個（表4）。聚類分析結果顯示，DR治療相關研究高頻主題詞呈現類別的顯著聚類現象，分別為DR治療方法、DR相關機制、DR診斷相關（圖4）。
表4
糖尿病視網膜病變治療相關研究高頻主題詞分布
圖4
糖尿病視網膜病變（DR）治療相關研究高頻主題詞分布密度視圖 以英文作為檢索詞，藍色、紅色、綠色分別示DR治療方法、DR相關機制、DR診斷相關
2.6 關鍵詞共現時間線
時間線圖可視化（圖5）的7個聚類關鍵詞分別為oxidative stress（氧化應激）、diabetic macular edema（DME）、type 2 diabetes（T2DM，2型糖尿病）、optical coherence tomography（OCT，光相干斷層掃描）、age-related macular degeneration（AMD，老年性黃斑變性）、deep learning（深度學習）、drug delivery（藥物遞送），均從2017年即開始出現。其中，氧化應激、DME、T2DM相關、OCT、深度學習為持續研究熱點且不斷出現新的關鍵詞；AMD相關研究也有出現，但研究量和出現頻次與前幾類比較較少；藥物遞送相關研究主要出現在2019年至2020年，2021年出現中斷。
圖5
糖尿病視網膜病變治療相關關鍵詞共現時間線圖 橫軸示一組聚類；圓點示相應關鍵詞；圓點所處位置與時間位置對應其5年中最早出現的時間；圓點大小示關鍵詞出現頻次
2.7 爆發詞突現與分析
突變強度排名前11位的爆發詞中，2017年即突現9個，其中intravitreal bevacizumab（玻璃體腔注射貝伐單抗）、vascular endothelial growth factor（VEGF）、choroidal neovascularization（CNV）突現強度均＞10，且在2017年至2018年研究量增長迅速；主題詞inhibition（抑制）、receptor（受體）在2019年成為爆發詞，突現強度＞10，多來自于DR特異性治療新靶點相關研究（圖6）。
圖6
糖尿病視網膜病變治療相關研究爆發詞突現時間、突現強度 出現年份表示關鍵詞第一次出現的年份，起止年份和終止年份表示關鍵詞作為前沿的起始和終止年份。紅色線條代表該關鍵詞成為學術研究熱點的具體歷時階段，藍色代表該關鍵詞未作為學術研究熱點的具體經歷階段
2.8 共被引網絡生成與分析
以總被引頻次≥308次為標準，收錄文獻中，總被引頻次排名前50位的期刊共引網絡分別呈現眼科學期刊、綜合性期刊、內分泌代謝領域期刊等3個聚類（圖7）。其中，總被引頻次前2位的期刊為Ophthalmology、Invest Ophthalmol Vis Sci，分別為9 246、7 764次，均為眼科學頂級期刊。
圖7
糖尿病視網膜病變治療相關研究期刊共被引網絡圖 綠色、紅色、藍色聚類分別主要代表眼科學期刊、綜合性期刊、內分泌代謝領域期刊
總被引頻次排名前5位的參考文獻類型主要為綜述和臨床研究，內容包括DR流行病學、DME及其抗VEGF藥物治療（表5）。排名前20位的高被引頻次參考文獻多發表于2010年至2015年，呈現顯著聚類現象，分別為DME治療相關臨床研究、DR研究的綜述性總結、抗VEGF藥物治療相關臨床研究（圖8）。
表5
糖尿病視網膜病變治療相關研究總被引頻次前5的參考文獻
圖8
糖尿病視網膜病變治療相關研究參考文獻共被引網絡圖 綠色、紅色、藍色聚類分別示糖尿病黃斑水腫治療相關臨床研究、糖尿病視網膜病變研究綜述、抗血管內皮生長因子藥物治療相關臨床研究
3 討論
DR作為主要致盲性眼病，一直是眼科學領域研究的熱點。本研究采用文獻計量學方法，揭示和分析了DR治療相關研究從2017年至2021年的發展。根據制定的檢索策略，以美國情報研究所WOS數據庫為數據源，共納入DR治療相關研究文獻3 845篇，采用文獻計量學軟件VOSViewer、Citespace對作者、研究機構、關鍵詞進行了聚類分析及文獻共被引聚類分析，總結了該領域的發展態勢、核心作者、高生產力國家及機構、關鍵詞聚類，預測了未來熱門話題和研究前沿。
本研究結果顯示，2017年至2021年近5年DR治療研究發文量持續增長且國家分布差異大，具有馬太效應[14]，其中中國學者發文量最多，其次為美國學者，且篇均被引頻次均超過8次，在該領域受認可程度較高；另外，中美兩國的基金資助也位列前茅，說明兩國對于該領域的研究關注程度高、支持力度大。
Retina是該領域的高生產力期刊，JAMA Ophthalmol是篇均被引頻次最高的期刊，在該領域影響力最大。載文期刊和學科分布分析發現，DR研究已不再局限于眼科學專業領域，逐漸向多學科結合發展。
英國摩菲爾德眼科醫院Sivaprasad S教授是近5年該領域發文量最高的作者；美國Doheny眼科研究所主席Sadda SR教授是發文量排名前10位作者中，篇均被引頻次最多的作者，2名作者篇均被引頻次均＞10次，是該領域的領軍人物。中山大學、上海交通大學及美國約翰霍普金斯大學等是該領域的高生產力機構。作者及機構間已形成合作網絡，共同推動該領域研究的發展進步。
關鍵詞聚類分析發現，DR治療方法（全視網膜激光光凝、PPV、糖皮質激素應用等）、DR相關機制（氧化應激、炎癥反應、細胞凋亡等）、DR診斷相關（血糖、神經變性、OCT等）3大聚類高頻主題詞是近5年該領域的研究熱點。如Ilyasova等[15]提出對OCT數據分析能夠繪制DR激光光凝治療中黃斑光凝模式，并可評估治療策略的療效；Muc等[16]指出DR的管理需要針對微血管病變和視網膜神經變性的針對性治療策略，以延緩疾病嚴重程度和失明風險等。通過對DR臨床表現、輔助檢查等數據的分析提出相應的治療措施也是當前該領域的研究熱點。
根據關鍵詞共現時間線圖，可以預測DR治療相關研究未來的發展趨勢：以氧化應激為代表的DR發生機制依舊是研究的關鍵[17]；制定減輕黃斑水腫、糖尿病其他并發癥的綜合防治治療策略[18-20]；應用OCT、深度學習等技術提高DR的診治效率[21-25]；藥物遞送系統也需進一步的發展以提高DR治療的靶向性[26-27]。
爆發詞突現分析發現，抗VEGF藥物治療在2017年至2018年研究成果矚目。而2019年開始出現以“受體”“抑制”等為主題詞的特異性治療新靶點相關研究興起，并延續至今，研究者從機制出發，尋找新的治療靶點，積極開展新靶點的體內外驗證實驗，目前已發現的部分新靶點已進入新藥臨床試驗階段。特異性治療新靶點有望持續作為研究熱點，在未來繼續蓬勃發展, 這也與Ebrahimi等[28]提出的觀點相一致。這些“受體”“靶點”類型廣泛、種類各異。Jiang等[29]發現一種環狀RNA cZNF532在糖尿病應激下周細胞、糖尿病小鼠模型視網膜血管和糖尿病患者玻璃體液中表達上調，過表達cZNF53或抑制miR-29a-3p可改善人類糖尿病誘導的視網膜周細胞變性和血管功能障礙，提出誘導cZNF532或拮抗miR-29a-3p是治療DR的一種可利用治療方法；Tomita等[30]研究發現，選擇性過氧化物酶體增生物激活受體α調節劑Pemafibrate不僅可以輕度改善血糖水平以及脂質代謝，增強肝功能，還可以提高血清成纖維細胞生長因子21水平，恢復視網膜功能缺陷，并增加鏈脲佐菌素誘導的糖尿病小鼠視網膜突觸素蛋白表達。這表明使用這種受體調節劑，可通過改善全身代謝和保護視網膜功能以預防早期DR。因此，后續研究者仍有廣大研究空間，從不同機制出發，挖掘驗證可能對DR治療有效的新靶點，不斷推動這一領域進步。
文獻和期刊的共被引分析結果表明，Ophthalmology、Invest Ophthalmol Vis Sci等期刊是DR治療相關研究學者的主要參考期刊，上述研究內容為研究者提供了DR流行病學、DME及其抗VEGF藥物治療、糖尿病及并發癥等方面的研究進展和理論依據。
本研究存在的局限性：（1）僅收錄了WOS數據庫在研究時間段的英文文獻，資料來源不夠全面；（2）主要對高頻主題詞進行了分析，暫不能排除少數低頻主題詞成為未來研究熱點的可能；（3）由于數據收集、分析、發表需要一定周期，所呈現的結果可能有一定程度的滯后。今后的研究需對多個數據庫的文獻進行整合，使得獲取的文獻數據更加全面；同時積極與該領域的學者交流溝通，更新該領域的前沿動態，提升對該領域的客觀認知，從而更全面客觀地分析。
糖尿病視網膜病變（DR）是糖尿病常見微血管并發癥，也是導致工作年齡人群首位不可逆性、致盲性疾病，并與中風、冠心病等全身性血管并發癥的風險增加有關[1]。視網膜激光光凝對增生型DR（PDR）和糖尿病黃斑水腫（DME）患者視力具有保護作用，但對患眼視力的提高不明顯，且可引起視網膜、脈絡膜熱損傷，包括旁中心盲點形成、脈絡膜新生血管（CNV）形成等。玻璃體切割手術（PPV）是治療嚴重PDR患眼的一種重要治療手段，聯合激光光凝和玻璃體腔注射抗血管內皮生長因子（VEGF）藥物治療，可挽救部分患者視功能，但仍有約50%的患者療效不佳[2-3]。目前在DR治療相關研究領域，大量研究者致力于尋找新的治療靶點，以及對視網膜破壞性更小、治療效果更佳的新療法[4]。本文采用文獻計量學研究方法，基于Web of Science（WOS）數據庫對DR治療相關研究文獻進行歸納整理和可視化分析。旨在為國內DR治療相關研究提供參考依據和新思路。現將結果報道如下。
1 資料和方法
選取美國科學情報研究所的WOS核心數據集為數據源。檢索時間為2017年1月1日至2021年12月31日。以“Diabetic retinopathy”、“Therapy” 或“Treatment”作為主題詞，限定語種為英文，限定文章類型為“論著”。剔除撤稿、爭議論文、書籍章節、會議摘要。將檢索結果導出為純文本文件，內容為全記錄和引用的參考文獻。
數據處理利用WOS的統計分析功能及文獻計量學處理軟件Citespace（版本：6.1.R2 for Mac）、VOSviewer（版本：1.6.18 for Mac）進行。將從數據庫采集到的原始信息如作者、關鍵詞、期刊、國家、機構、參考文獻等進行描述統計及聚類分析，構建和可視化文獻計量網絡，顯示文獻分布、作者合作網絡、機構合作網絡。
依據Price’s Law，即某一領域核心作者最低發文數m = 0.749×√(n_max )（nmax為該領域最高產作者的論文數）[5]，同時考慮被引量也是反映作者科研成果的重要指標，作為核心作者的另一基本條件[6]，根據上述兩項條件尋找該研究領域的核心作者。
通過關鍵詞共現揭示研究熱點[7]。可視化圖中，圓點越大代表發文量越多；圓點間連線表示關聯強度，連線越粗表明兩個國家/地區合作越多；圓點顏色代表不同的聚類。
1973年, 美國情報學家Small首次提出了文獻共被引（Co-citation）的概念，即兩篇（或多篇論文）同時被后來一篇或多篇論文所引證，則稱這兩篇論文構成共被引關系[8]。作者共被引和期刊共被引與之類似，共被引分析的目的是掌握該研究領域中被高頻引用的論文和刊載這些論文的期刊[9]。我們應用VOSviewer軟件對期刊共被引圖譜及參考文獻共被引圖譜進行了繪制和分析。
使用Citespace的Burst（爆發詞）突現功能。采用Kleinberg算法模型（burst detection algorithm）檢測出爆發詞[10]。爆發詞又稱突現詞，從詞頻變化的角度研究論文主題詞，對研究領域中詞匯的增長趨勢進行監測。那些增長率突增的詞即為爆發詞[11]。通過分析爆發詞可以看出該詞匯在某一時間段內迅速發展的趨勢和持續時間，進而可以分析該詞匯是否會成為新研究趨勢或長久被研究的對象[12]。
應用CiteSpace中時間線圖功能研究的發展過程進行趨勢分析。以關鍵詞標記圓點，時間段設置為1年，提取每個時間段出現頻次前50的數據生成關鍵詞，可視化共現時間線，從而清晰顯現出某一聚類在時間線上的知識演進，以把握研究趨勢[13]。
2 結果
共檢索到DR治療相關文獻3 845篇，包括不同分期DR治療及DME、PDR。文獻來自99個國家4 750個機構的18 588名作者；發表于880種期刊，引用來自11 305種期刊的85 082篇參考文獻。
2.1 發文量年度分布及發展趨勢
2017年至2021年DR治療研究年發文量分別為633、651、708、893、960篇，呈逐年上升趨勢。
2.2 國家分布與基金資助
收錄的3 845篇文獻中，中國學者發文量最多，為978篇（25.44%，978/3 845），總被引頻次8 579次，篇均被引頻次8.77次；其次為美國，927篇（24.11%，927/3 845），總被引頻次最多，為13 869次，篇均被引頻次為14.96次。篇均被引頻次最多為芬蘭，32篇論文總被引頻次1 019次，篇均被引頻次31.84次。
通過VOSviewer軟件對發文量大于10篇的50個國家進行了可視化，結果顯示，DR治療相關領域發文量國家分布差異大，多數論文來自于高生產力國家（圖1）。
圖1
2017年至2021年糖尿病視網膜病變治療相關研究發文量大于10篇的國家分布 圖中圓點越大代表發文量越多；圓點間連線表示關聯強度，連線越粗表明兩個國家/地區合作越多；圓點顏色代表不同的聚類
有基金資助機構的文章中，基金資助論文數量前3位分別為美國衛生與公共服務部375篇、美國國立衛生研究院373篇、中國國家自然科學基金委員會354篇。
2.3 載文期刊與學科分布
收錄的3 845篇文獻刊登于880種期刊，其中以Retina最多，為113篇，總被引頻次1 370次，篇均被引頻次12.12次。排名前10位的雜志共發表論文803篇（20.9%，803/3 845）（表1），SCI分區Q1共7種，其中篇均被引頻次最多為JAMA Ophthalmol，27.55次，為眼科學領域頂級刊物。
表1
發表文獻數量前10位的期刊
3 845篇文獻中，發表于眼科學專業領域雜志1 656篇，其他領域和綜合性雜志2 189篇；內分泌代謝、藥理學、內科學、醫學實驗科學、生物化學分子生物學雜志發文量均＞200篇；生物工程學、醫學影像學、計算機科學信息系統、生物物理學領域期刊發表論文平均30余篇。
2.4 核心作者及機構分析
收錄的3 845篇文獻作者中，核心作者393名，發文2 921篇。排名前10位的作者發表論文240篇（6.24%，240/3 845）（表2）。其中，發文量最多的作者為英國摩菲爾德眼科醫院的Sivaprasad S教授，37篇，總被引頻次479次，篇均被引頻次12.95次；篇均被引頻次最多的學者為美國Doheny眼科研究所主席Sadda SR教授，發表19篇，篇均被引頻次22.16次。核心作者共現合作網絡顯示，核心作者間存在廣泛合作，其中以Sivaprasad S教授為代表的作者群體在DR治療相關領域表現活躍（圖2）。
表2
發表論文數量前10名作者
圖2
核心作者合作網絡時間疊加視圖 圓點大小代表發表論文數量；不同顏色代表發文時間（論文發表的平均年度）；連線代表合作關系
收錄的3 845篇文獻發文機構中，排名前10位的機構發表論文533篇（13.86%，533/3 845）（表3）。其中，中山大學、上海交通大學分別位列第1、2位；約翰霍普金斯大學篇均被引頻次最高，為25.17次。通過VOSviewer軟件對發表論文≥25篇及以上的42家機構進行了可視化，結果顯示，各機構間相互聯系合作密切（圖3）。
表3
發表論文數量前10位的機構
圖3
機構合作網絡時間疊加視圖 圓點大小代表發表論文數量；連線代表合作關系
2.5 高頻主題詞分布
以出現頻次40次以上為標準，確定高頻主題詞47個（表4）。聚類分析結果顯示，DR治療相關研究高頻主題詞呈現類別的顯著聚類現象，分別為DR治療方法、DR相關機制、DR診斷相關（圖4）。
表4
糖尿病視網膜病變治療相關研究高頻主題詞分布
圖4
糖尿病視網膜病變（DR）治療相關研究高頻主題詞分布密度視圖 以英文作為檢索詞，藍色、紅色、綠色分別示DR治療方法、DR相關機制、DR診斷相關
2.6 關鍵詞共現時間線
時間線圖可視化（圖5）的7個聚類關鍵詞分別為oxidative stress（氧化應激）、diabetic macular edema（DME）、type 2 diabetes（T2DM，2型糖尿病）、optical coherence tomography（OCT，光相干斷層掃描）、age-related macular degeneration（AMD，老年性黃斑變性）、deep learning（深度學習）、drug delivery（藥物遞送），均從2017年即開始出現。其中，氧化應激、DME、T2DM相關、OCT、深度學習為持續研究熱點且不斷出現新的關鍵詞；AMD相關研究也有出現，但研究量和出現頻次與前幾類比較較少；藥物遞送相關研究主要出現在2019年至2020年，2021年出現中斷。
圖5
糖尿病視網膜病變治療相關關鍵詞共現時間線圖 橫軸示一組聚類；圓點示相應關鍵詞；圓點所處位置與時間位置對應其5年中最早出現的時間；圓點大小示關鍵詞出現頻次
2.7 爆發詞突現與分析
突變強度排名前11位的爆發詞中，2017年即突現9個，其中intravitreal bevacizumab（玻璃體腔注射貝伐單抗）、vascular endothelial growth factor（VEGF）、choroidal neovascularization（CNV）突現強度均＞10，且在2017年至2018年研究量增長迅速；主題詞inhibition（抑制）、receptor（受體）在2019年成為爆發詞，突現強度＞10，多來自于DR特異性治療新靶點相關研究（圖6）。
圖6
糖尿病視網膜病變治療相關研究爆發詞突現時間、突現強度 出現年份表示關鍵詞第一次出現的年份，起止年份和終止年份表示關鍵詞作為前沿的起始和終止年份。紅色線條代表該關鍵詞成為學術研究熱點的具體歷時階段，藍色代表該關鍵詞未作為學術研究熱點的具體經歷階段
2.8 共被引網絡生成與分析
以總被引頻次≥308次為標準，收錄文獻中，總被引頻次排名前50位的期刊共引網絡分別呈現眼科學期刊、綜合性期刊、內分泌代謝領域期刊等3個聚類（圖7）。其中，總被引頻次前2位的期刊為Ophthalmology、Invest Ophthalmol Vis Sci，分別為9 246、7 764次，均為眼科學頂級期刊。
圖7
糖尿病視網膜病變治療相關研究期刊共被引網絡圖 綠色、紅色、藍色聚類分別主要代表眼科學期刊、綜合性期刊、內分泌代謝領域期刊
總被引頻次排名前5位的參考文獻類型主要為綜述和臨床研究，內容包括DR流行病學、DME及其抗VEGF藥物治療（表5）。排名前20位的高被引頻次參考文獻多發表于2010年至2015年，呈現顯著聚類現象，分別為DME治療相關臨床研究、DR研究的綜述性總結、抗VEGF藥物治療相關臨床研究（圖8）。
表5
糖尿病視網膜病變治療相關研究總被引頻次前5的參考文獻
圖8
糖尿病視網膜病變治療相關研究參考文獻共被引網絡圖 綠色、紅色、藍色聚類分別示糖尿病黃斑水腫治療相關臨床研究、糖尿病視網膜病變研究綜述、抗血管內皮生長因子藥物治療相關臨床研究
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DR作為主要致盲性眼病，一直是眼科學領域研究的熱點。本研究采用文獻計量學方法，揭示和分析了DR治療相關研究從2017年至2021年的發展。根據制定的檢索策略，以美國情報研究所WOS數據庫為數據源，共納入DR治療相關研究文獻3 845篇，采用文獻計量學軟件VOSViewer、Citespace對作者、研究機構、關鍵詞進行了聚類分析及文獻共被引聚類分析，總結了該領域的發展態勢、核心作者、高生產力國家及機構、關鍵詞聚類，預測了未來熱門話題和研究前沿。
本研究結果顯示，2017年至2021年近5年DR治療研究發文量持續增長且國家分布差異大，具有馬太效應[14]，其中中國學者發文量最多，其次為美國學者，且篇均被引頻次均超過8次，在該領域受認可程度較高；另外，中美兩國的基金資助也位列前茅，說明兩國對于該領域的研究關注程度高、支持力度大。
Retina是該領域的高生產力期刊，JAMA Ophthalmol是篇均被引頻次最高的期刊，在該領域影響力最大。載文期刊和學科分布分析發現，DR研究已不再局限于眼科學專業領域，逐漸向多學科結合發展。
英國摩菲爾德眼科醫院Sivaprasad S教授是近5年該領域發文量最高的作者；美國Doheny眼科研究所主席Sadda SR教授是發文量排名前10位作者中，篇均被引頻次最多的作者，2名作者篇均被引頻次均＞10次，是該領域的領軍人物。中山大學、上海交通大學及美國約翰霍普金斯大學等是該領域的高生產力機構。作者及機構間已形成合作網絡，共同推動該領域研究的發展進步。
關鍵詞聚類分析發現，DR治療方法（全視網膜激光光凝、PPV、糖皮質激素應用等）、DR相關機制（氧化應激、炎癥反應、細胞凋亡等）、DR診斷相關（血糖、神經變性、OCT等）3大聚類高頻主題詞是近5年該領域的研究熱點。如Ilyasova等[15]提出對OCT數據分析能夠繪制DR激光光凝治療中黃斑光凝模式，并可評估治療策略的療效；Muc等[16]指出DR的管理需要針對微血管病變和視網膜神經變性的針對性治療策略，以延緩疾病嚴重程度和失明風險等。通過對DR臨床表現、輔助檢查等數據的分析提出相應的治療措施也是當前該領域的研究熱點。
根據關鍵詞共現時間線圖，可以預測DR治療相關研究未來的發展趨勢：以氧化應激為代表的DR發生機制依舊是研究的關鍵[17]；制定減輕黃斑水腫、糖尿病其他并發癥的綜合防治治療策略[18-20]；應用OCT、深度學習等技術提高DR的診治效率[21-25]；藥物遞送系統也需進一步的發展以提高DR治療的靶向性[26-27]。
爆發詞突現分析發現，抗VEGF藥物治療在2017年至2018年研究成果矚目。而2019年開始出現以“受體”“抑制”等為主題詞的特異性治療新靶點相關研究興起，并延續至今，研究者從機制出發，尋找新的治療靶點，積極開展新靶點的體內外驗證實驗，目前已發現的部分新靶點已進入新藥臨床試驗階段。特異性治療新靶點有望持續作為研究熱點，在未來繼續蓬勃發展, 這也與Ebrahimi等[28]提出的觀點相一致。這些“受體”“靶點”類型廣泛、種類各異。Jiang等[29]發現一種環狀RNA cZNF532在糖尿病應激下周細胞、糖尿病小鼠模型視網膜血管和糖尿病患者玻璃體液中表達上調，過表達cZNF53或抑制miR-29a-3p可改善人類糖尿病誘導的視網膜周細胞變性和血管功能障礙，提出誘導cZNF532或拮抗miR-29a-3p是治療DR的一種可利用治療方法；Tomita等[30]研究發現，選擇性過氧化物酶體增生物激活受體α調節劑Pemafibrate不僅可以輕度改善血糖水平以及脂質代謝，增強肝功能，還可以提高血清成纖維細胞生長因子21水平，恢復視網膜功能缺陷，并增加鏈脲佐菌素誘導的糖尿病小鼠視網膜突觸素蛋白表達。這表明使用這種受體調節劑，可通過改善全身代謝和保護視網膜功能以預防早期DR。因此，后續研究者仍有廣大研究空間，從不同機制出發，挖掘驗證可能對DR治療有效的新靶點，不斷推動這一領域進步。
文獻和期刊的共被引分析結果表明，Ophthalmology、Invest Ophthalmol Vis Sci等期刊是DR治療相關研究學者的主要參考期刊，上述研究內容為研究者提供了DR流行病學、DME及其抗VEGF藥物治療、糖尿病及并發癥等方面的研究進展和理論依據。
本研究存在的局限性：（1）僅收錄了WOS數據庫在研究時間段的英文文獻，資料來源不夠全面；（2）主要對高頻主題詞進行了分析，暫不能排除少數低頻主題詞成為未來研究熱點的可能；（3）由于數據收集、分析、發表需要一定周期，所呈現的結果可能有一定程度的滯后。今后的研究需對多個數據庫的文獻進行整合，使得獲取的文獻數據更加全面；同時積極與該領域的學者交流溝通，更新該領域的前沿動態，提升對該領域的客觀認知，從而更全面客觀地分析。
