引用本文： 張維益, 曹柳嬌, 李艷飛, 馬彬, 楊克虎. 衰弱研究的熱點與前沿分析：基于 CiteSpace 的可視化分析. 中國循證醫學雜志, 2020, 20(11): 1308-1315. doi: 10.7507/1672-2531.202005111 復制
衰弱是指由多種生理系統的累積下降而導致的一種機體功能儲備降低，抗應激能力及維持體內平衡能力下降的生物綜合征[1]。而衰弱帶來的體重減輕、耐力和力量減弱、生理功能減退及對依賴和死亡的易感性增加等不良后果可使老年人跌倒、失能和死亡等風險增加[2, 3]。隨著老齡化進程的加快，人口結構的改變使得衰弱人口的比例逐漸增加，衰弱已成為現代老年醫學研究的熱點之一，相關研究數量呈現持續激增的態勢，但該領域的研究熱點和前沿趨勢發展現狀均不清楚[4]。
可視化是利用計算機圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像并進行交互處理的理論、方法和技術，能夠直觀、清晰地將某一學科領域的發展演化、知識結構等展現出來，在計量分析等諸多研究領域得到了廣泛應用[5]。目前，已有多種文獻分析可視化分析工具被開發，其中由陳超美教授團隊開發的 CiteSpace 是功能最全面、使用最廣泛的工具之一[6, 7]。
因此，本文以 Web of Science（WoS）核心合集數據庫在 2010～2019 年間收錄的衰弱相關論文作為研究對象，運用 CiteSpace 可視化工具，并結合傳統的文獻計量方法，從高影響力國家/地區、機構、作者、高頻關鍵詞以及突變術語等方面，對國際衰弱研究領域的熱點與前沿進行解析和追蹤，為衰弱研究及相關學科的發展提供一定的參考和借鑒。
1 資料與方法
1.1 文獻來源和檢索策略
計算機檢索 WoS 數據庫核心數據合集，檢索條件為“主題：（frailty）OR 主題：（frail）”，時間跨度設為 2010 年 1 月 1 日～2019 年 12 月 31 日。“Article”是經過同行評審的期刊論文，具有良好的權威性和代表性，為保證高質量的可視化結果，本研究將文獻類型限定為“Article”。排除會議摘要、期刊評論等文獻類型。
1.2 研究方法
將時間跨度設置為 2010～2019 年，單個時間分區的長度設置為 1 年；閾值項選擇“Top N”，閾值設定為每一個時間片段選擇前 50 個高頻節點數據；選擇“尋徑”作為剪切連接方式以簡化網絡結構突出重要特征[8]。節點類型分別選擇國家、機構、作者、被引作者和關鍵詞進行共現分析，繪制可視化圖譜。并運用 CiteSpace 突現詞檢測功能探尋關鍵詞激增變化率，生成高強度突變率的關鍵詞排序表。
2 結果
2.1 2010～2019 年間年發文量分析
共檢索到 12 768 篇文獻，運用 Citespace 軟件對導入文獻進行去重，最終得到 12 595 篇文獻記錄。2010～2019 年間國際衰弱領域發文量共計 12 595 篇，呈穩步增長趨勢。2019 年發表的文章數量是 2010 年的 4 倍（圖 1）。
圖1
2010～2019 年衰弱研究的文獻發表情況
2.2 地域分析
共有 82 個國家/地區為衰弱研究作出貢獻，其中美國發文最多，為 3 898 篇；英國位居第二，發文 1 273 篇；排列第三的是加拿大，發文 1 091 篇（表 1）。共有 166 個機構發表了衰弱相關研究，其中最高產的是 Johns Hopkins University，發文量為 253 篇；排在第二位的是 Dalhousie University，發文 228 篇；排列第三的是 University of California、San Francisco，發文 199 篇（表 1）。國家/地區以及機構的合作圖譜見圖 2 和圖 3。
表1
2010～2019 年衰弱研究文獻高產國家及機構
圖2
2010～2019 年衰弱研究國家/地區合作圖譜
圖3
2010～2019 年衰弱研究機構合作圖譜
2.3 高影響力作者分析
發文量最多的是加拿大達爾豪斯大學教授 Kenneth Rockwood（118 篇）。排名第二和第三的分別是意大利米蘭大學教授 Matteo Cesari 和法國圖盧茲第三大學的教授 Bruno Vellas。被引頻次排名第一的高被引作者是美國哥倫比亞大學的教授 Fried Linda P（4 129 次），其次是加拿大達爾豪斯大學教授 Kenneth Rockwood（2 248 次）（表 2）。
表2
2010～2019 年衰弱研究的高影響力作者情況
2.4 基于關鍵詞共現的研究熱點圖譜分析
通過關鍵詞共現分析，我們繪制出衰弱研究熱點視圖（圖 4），并將頻次大于 500 次的高頻關鍵詞（34 個）及其中心性進行統計排序（表 3）。排在前 5 位的高頻關鍵詞有“frailty”（5 056 次）、“mortality”（2 710 次）、“older adult”（2 225 次）、“health”（1 624 次）、“risk”（1 548 次）。而中心性排名前 5 的是“frailty”（0.28）、“disability”（0.24）、“sarcopenia”（0.20）、“mortality”（0.19）、“health”（0.16）。
表3
2010～2019 年衰弱研究高頻關鍵詞及其中介中心性（頻次>500 次）
圖4
國際衰弱研究熱點知識圖譜
2.5 基于突現詞檢測算法的研究前沿分析
運用 CiteSpace 突現詞探測功能，共探測到 21 個突變術語（圖 5）。其中有 14 個突變術語的突變周期均集中在 2010～2014 年。突變強度最大的是“frailty model”（54.3709）；其次是“cohort”（43.2106）；排在第三位的是“meta analysis”（42.9954）。而近 5 年來突變強度較大的關鍵詞包括：“meta analysis”（2015～2019）、“phenotype”（2015～2019）、“complication”（2016～2019）、“cohort”（2017～2019）、“cognitive impairment”（2017～2019）。
圖5
國際衰弱研究突現詞排序
3 討論
本研究以近 10 年 WoS 數據庫核心數據合集中收錄衰弱相關研究文獻作為研究對象，運用 CiteSpace 可視化工具對國際衰弱領域的研究熱點和前沿進行解析和追蹤。總體來看，國際衰弱領域相關研究發文量逐年穩定增長，老年人群的衰弱問題越來越引起人們的關注，已成為一個日益重要的研究領域。
3.1 衰弱研究熱點國家、機構和作者
衰弱研究地域分布分析結果顯示，衰弱研究活躍度的世界分布極不平衡，發文量排名前 10 位的國家均為發達國家，這可能是因為與發展中國家相比發達國家進入老齡化社會的時間更早，老齡化問題更嚴峻[9, 10]。其中，美國發文量最大，并且排名前 10 位的高產機構中有 6 所均在美國，這說明美國已經成為衰弱研究領域的領頭羊。此外，大多數國家、機構之間的合作較少，研究較為分散，尚未形成極具凝聚力的科研群體。
具有學術影響力的作者群體集中體現了某一學科領域科研合作的趨向，通過對高影響力作者進行研究，有利于把握國際衰弱研究的熱點和動向，幫助相關臨床及科研人員尋找潛在的合作者[11]。我們的研究表明，排名前 10 位的高產作者和高被引作者均來自發達國家。其中，來自加拿大的 Kenneth Rockwood 及來自意大利的 Matteo Cesari 兩位教授同時是高產作者和高被引作者，是兼具高產和高被引特征的杰出學者。Kenneth Rockwood 教授是加拿大達爾豪西大學老年醫學研究中心主任，主要從事衰弱的臨床和流行病學研究，無論在發文量還是被引頻次方面都是名列前茅，是衰弱研究的核心學者[12, 13]。自 2009 年與北京醫院建立起了友好合作關系后，Kenneth Rockwood 教授一直致力于加強北京醫院及全國老年醫學領域與達爾豪西大學醫學院及達爾豪西大學附屬醫院的合作，為推動中國老年醫學發展作出了杰出貢獻[14]。
3.2 衰弱領域研究熱點
由于關鍵詞通常是對文獻核心內容的高度濃縮和提煉，因此，對高頻關鍵詞進行統計和分析的詞頻分析法可用于確定某一學科領域的研究熱點和重要主題[15]。關鍵詞的中心性是用以量化其在網絡中地位重要性的概念，高中心性和高頻次的關鍵詞代表著某段時期內研究者共同關注的問題，即研究熱點[8]。CiteSpace 即是基于詞頻分析法的原理統計關鍵詞的出現頻次及不同關鍵詞之間共現的頻次，自動計算每一關鍵詞的中心性，生成基于關鍵詞共現網絡的知識圖譜，從中我們可以分析得出國際衰弱領域的研究熱點[8, 16]。結合圖 4 和表 3 的分析結果可知，近十年國際衰弱研究熱點主題與規律主要可歸納為以下 3 部分：
3.2.1 衰弱相關健康不良結局
熱點關鍵詞有“mortality”、“risk”、“disability”、“sarcopenia”、“fall”等。研究表明，跌倒、疼痛、營養不良、肌少癥、活動功能下降、睡眠障礙及焦慮抑郁等多種健康不良結局均與衰弱相關[3]。其中，肌少癥是衰弱綜合征的重要表現之一，一直以來都是衰弱領域的研究熱點[17]。Nishiguchi 等[18]通過一個橫斷面調查表明與非衰弱老人相比，衰弱前期及衰弱老人出現肌少癥的可能性更大。Angulo 等[19]指出衰弱是衰老過程與某些慢性疾病相互作用的結果，通過損害功能系統，最終導致肌少癥。此外，衰弱與老年人跌倒、骨折、失能和死亡的相關性研究也是衰弱研究領域的熱點，大量研究探討了衰弱綜合征對老人未來發生跌倒、失能和死亡的預測作用，并提出對老人衰弱綜合征進行早期診斷和干預有利于降低跌倒和失能的風險[20-24]。
3.2.2 衰弱相關干預措施
熱點關鍵詞有“care”、“physical activity”、“management”、“exercise”等。目前，改善老年人衰弱問題的相關研究主要集中在運動干預、營養干預和多因素聯合干預三方面[25]。運動干預是目前預防和治療衰弱綜合征的首選方案，大量研究證實，運動（包括抗阻力運動、耐力訓練、平衡訓練等）能夠改善老人肌肉力量，提高平衡能力，增強生理功能，從而改善老人的衰弱狀態[26]。Cesari 等[27]對 424 例衰弱老人進行的一項隨機對照試驗指出，定期進行體育活動可以改善衰弱，特別是對于有較高殘疾風險的老人來說。此外，多項 Meta 分析結果表明運動有助于改善衰弱老人的步態，提高平衡能力以及日常生活能力[28, 29]。由于營養不良和衰弱密切相關，處于衰弱前期或衰弱期的老年人營養狀況通常較差，因此營養干預成為衰弱干預性研究的第二大熱點[30]。許多研究者研究了飲食質量與衰弱之間的關系，并指出堅持地中海式飲食能有效降低老年人的衰弱風險[31, 32]。此外，多因素聯合的干預因其能夠針對老年人衰弱狀況進行評估，從而為其定制個性化的干預措施，全面綜合改善老人衰弱狀況而成為衰弱干預研究的新熱點[33, 34]。
3.2.3 老年患者及女性的衰弱狀況
熱點關鍵詞有“elderly patient”、“disease”、“dementia”、“women”等。老年患者的患病狀況會進一步降低機體對應激反應的適應性以及多個系統的生理儲備能力，從而提高了衰弱綜合征的發生率[35]。有研究數據顯示，老年患者住院期間的跌到、失能、死亡及其他不良事件均與衰弱有密切關聯，對老年患者進行衰弱評估對其治療策略的選擇非常重要[36, 37]。因此，老年患者衰弱狀況，特別是老年患者衰弱狀況對健康結局的預測成為了衰弱領域的研究熱點。Makary 等[38]的研究表明老年外科患者的衰弱狀況能夠作為術后并發癥、住院時間和出院恢復情況的預測因素，評估患者衰弱狀況可以幫助醫生做出更明智的臨床決策。此外，有研究發現女性是衰弱的高危人群，衰弱在女性中尤其是中高齡女性中更常見，因此，近年來對女性衰弱狀況的研究受到廣泛關注[39, 40]。
3.3 衰弱領域研究前沿與趨勢
對于學科前沿的追蹤有利于研究者更好地把握學科發展的趨勢并挖掘潛在的、有價值的研究方向。本文利用 CiteSpace 軟件提供的突變檢測算法，根據突變術語的時間分布和變化趨勢來辨識衰弱領域研究前沿和發展趨勢，突變強度越大，說明圍繞該關鍵詞展開的相關主題研究前沿趨勢越明顯[8]。通過對突現詞的分析，我們發現近十年衰弱領域的研究前沿主要包括以下幾方面：
3.3.1 衰弱評估與篩查
衰弱是一個緩慢發展的過程，其前期和早期是干預的最佳時期，但其臨床表現不典型，容易被醫患雙方忽視。通過早期篩查并準確評估老年人的衰弱狀況有利于于盡早發現高危人群，及時給予預防干預措施，有效避免或延緩不良結局的發生[41]。目前，國際上衰弱評估工具種類繁多，但還沒有一個公認的衰弱風險評估“金標準”[42]。衰弱評估工具的開發、應用以及信效度的檢測成為了研究者關注的前沿問題[43, 44]。
3.3.2 隊列研究與 Meta 分析
Meta 分析是對以往研究結果嚴謹的統計合并分析，被廣泛應用于許多學科領域，在診斷、治療、預防和衛生決策等方面發揮著重要作用[45, 46]。衰弱領域許多研究者也開始運用 Meta 分析方法開展研究[22, 29, 47]。此外，由于衰弱是一個與衰老相關的動態的、長期的過程，因此，隊列研究有助于追蹤觀察研究對象的衰弱發展情況，成為近年來備受關注的衰弱研究方法[48-50]。
3.3.3 認知障礙與衰弱
既往研究表明，衰弱與認知障礙是一個互相影響的惡性循環，其中一方的變化可加速另一方的進展，衰弱老人認知功能障礙的發病率較健康老人顯著增高[51, 52]。近年來，許多研究者探索了衰弱和認知功能障礙的關系及其作用機制，為今后對衰弱老人展開有針對性的認知干預提供了依據[53-55]。同時，認知障礙對提高衰弱表型對不良健康結果預測效度的相關研究也越來越受到研究者的重視[56, 57]。
3.4 本研究的局限性
為對衰弱領域研究進行高質量的可視化分析，我們僅從 WoS 核心合集數據庫收錄相關論文作為研究對象，其他文獻類型以及其他數據庫的結果沒有納入，可能不能完全代表衰弱相關研究發表情況。其次，由于 CiteSpace 軟件分析的是文獻計量的特定信息，而不是全文，因此，在繪制可視化圖譜時可能遺漏一些關鍵的細節。
總之，本研究運用 CiteSpace 可視化工具對國際衰弱研究的熱點與前沿進行了解析和追蹤。通過可視化分析我們發現，國際衰弱領域研究仍處于發展階段，以衰弱為主題的相關文獻不斷涌現，呈現穩定增長的趨勢。美國在國際衰弱研究領域中處于領先地位。目前，衰弱導致的不良健康結局、衰弱相關干預措施、老年患者和女性衰弱狀況等是熱點研究領域。而衰弱評估與篩查、隊列研究、Meta 分析及認知障礙是近年來衰弱研究的前沿領域，代表著未來的發展趨勢。
衰弱是指由多種生理系統的累積下降而導致的一種機體功能儲備降低，抗應激能力及維持體內平衡能力下降的生物綜合征[1]。而衰弱帶來的體重減輕、耐力和力量減弱、生理功能減退及對依賴和死亡的易感性增加等不良后果可使老年人跌倒、失能和死亡等風險增加[2, 3]。隨著老齡化進程的加快，人口結構的改變使得衰弱人口的比例逐漸增加，衰弱已成為現代老年醫學研究的熱點之一，相關研究數量呈現持續激增的態勢，但該領域的研究熱點和前沿趨勢發展現狀均不清楚[4]。
可視化是利用計算機圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像并進行交互處理的理論、方法和技術，能夠直觀、清晰地將某一學科領域的發展演化、知識結構等展現出來，在計量分析等諸多研究領域得到了廣泛應用[5]。目前，已有多種文獻分析可視化分析工具被開發，其中由陳超美教授團隊開發的 CiteSpace 是功能最全面、使用最廣泛的工具之一[6, 7]。
因此，本文以 Web of Science（WoS）核心合集數據庫在 2010～2019 年間收錄的衰弱相關論文作為研究對象，運用 CiteSpace 可視化工具，并結合傳統的文獻計量方法，從高影響力國家/地區、機構、作者、高頻關鍵詞以及突變術語等方面，對國際衰弱研究領域的熱點與前沿進行解析和追蹤，為衰弱研究及相關學科的發展提供一定的參考和借鑒。
1 資料與方法
1.1 文獻來源和檢索策略
計算機檢索 WoS 數據庫核心數據合集，檢索條件為“主題：（frailty）OR 主題：（frail）”，時間跨度設為 2010 年 1 月 1 日～2019 年 12 月 31 日。“Article”是經過同行評審的期刊論文，具有良好的權威性和代表性，為保證高質量的可視化結果，本研究將文獻類型限定為“Article”。排除會議摘要、期刊評論等文獻類型。
1.2 研究方法
將時間跨度設置為 2010～2019 年，單個時間分區的長度設置為 1 年；閾值項選擇“Top N”，閾值設定為每一個時間片段選擇前 50 個高頻節點數據；選擇“尋徑”作為剪切連接方式以簡化網絡結構突出重要特征[8]。節點類型分別選擇國家、機構、作者、被引作者和關鍵詞進行共現分析，繪制可視化圖譜。并運用 CiteSpace 突現詞檢測功能探尋關鍵詞激增變化率，生成高強度突變率的關鍵詞排序表。
2 結果
2.1 2010～2019 年間年發文量分析
共檢索到 12 768 篇文獻，運用 Citespace 軟件對導入文獻進行去重，最終得到 12 595 篇文獻記錄。2010～2019 年間國際衰弱領域發文量共計 12 595 篇，呈穩步增長趨勢。2019 年發表的文章數量是 2010 年的 4 倍（圖 1）。
圖1
2010～2019 年衰弱研究的文獻發表情況
2.2 地域分析
共有 82 個國家/地區為衰弱研究作出貢獻，其中美國發文最多，為 3 898 篇；英國位居第二，發文 1 273 篇；排列第三的是加拿大，發文 1 091 篇（表 1）。共有 166 個機構發表了衰弱相關研究，其中最高產的是 Johns Hopkins University，發文量為 253 篇；排在第二位的是 Dalhousie University，發文 228 篇；排列第三的是 University of California、San Francisco，發文 199 篇（表 1）。國家/地區以及機構的合作圖譜見圖 2 和圖 3。
表1
2010～2019 年衰弱研究文獻高產國家及機構
圖2
2010～2019 年衰弱研究國家/地區合作圖譜
圖3
2010～2019 年衰弱研究機構合作圖譜
2.3 高影響力作者分析
發文量最多的是加拿大達爾豪斯大學教授 Kenneth Rockwood（118 篇）。排名第二和第三的分別是意大利米蘭大學教授 Matteo Cesari 和法國圖盧茲第三大學的教授 Bruno Vellas。被引頻次排名第一的高被引作者是美國哥倫比亞大學的教授 Fried Linda P（4 129 次），其次是加拿大達爾豪斯大學教授 Kenneth Rockwood（2 248 次）（表 2）。
表2
2010～2019 年衰弱研究的高影響力作者情況
2.4 基于關鍵詞共現的研究熱點圖譜分析
通過關鍵詞共現分析，我們繪制出衰弱研究熱點視圖（圖 4），并將頻次大于 500 次的高頻關鍵詞（34 個）及其中心性進行統計排序（表 3）。排在前 5 位的高頻關鍵詞有“frailty”（5 056 次）、“mortality”（2 710 次）、“older adult”（2 225 次）、“health”（1 624 次）、“risk”（1 548 次）。而中心性排名前 5 的是“frailty”（0.28）、“disability”（0.24）、“sarcopenia”（0.20）、“mortality”（0.19）、“health”（0.16）。
表3
2010～2019 年衰弱研究高頻關鍵詞及其中介中心性（頻次>500 次）
圖4
國際衰弱研究熱點知識圖譜
2.5 基于突現詞檢測算法的研究前沿分析
運用 CiteSpace 突現詞探測功能，共探測到 21 個突變術語（圖 5）。其中有 14 個突變術語的突變周期均集中在 2010～2014 年。突變強度最大的是“frailty model”（54.3709）；其次是“cohort”（43.2106）；排在第三位的是“meta analysis”（42.9954）。而近 5 年來突變強度較大的關鍵詞包括：“meta analysis”（2015～2019）、“phenotype”（2015～2019）、“complication”（2016～2019）、“cohort”（2017～2019）、“cognitive impairment”（2017～2019）。
圖5
國際衰弱研究突現詞排序
3 討論
本研究以近 10 年 WoS 數據庫核心數據合集中收錄衰弱相關研究文獻作為研究對象，運用 CiteSpace 可視化工具對國際衰弱領域的研究熱點和前沿進行解析和追蹤。總體來看，國際衰弱領域相關研究發文量逐年穩定增長，老年人群的衰弱問題越來越引起人們的關注，已成為一個日益重要的研究領域。
3.1 衰弱研究熱點國家、機構和作者
衰弱研究地域分布分析結果顯示，衰弱研究活躍度的世界分布極不平衡，發文量排名前 10 位的國家均為發達國家，這可能是因為與發展中國家相比發達國家進入老齡化社會的時間更早，老齡化問題更嚴峻[9, 10]。其中，美國發文量最大，并且排名前 10 位的高產機構中有 6 所均在美國，這說明美國已經成為衰弱研究領域的領頭羊。此外，大多數國家、機構之間的合作較少，研究較為分散，尚未形成極具凝聚力的科研群體。
具有學術影響力的作者群體集中體現了某一學科領域科研合作的趨向，通過對高影響力作者進行研究，有利于把握國際衰弱研究的熱點和動向，幫助相關臨床及科研人員尋找潛在的合作者[11]。我們的研究表明，排名前 10 位的高產作者和高被引作者均來自發達國家。其中，來自加拿大的 Kenneth Rockwood 及來自意大利的 Matteo Cesari 兩位教授同時是高產作者和高被引作者，是兼具高產和高被引特征的杰出學者。Kenneth Rockwood 教授是加拿大達爾豪西大學老年醫學研究中心主任，主要從事衰弱的臨床和流行病學研究，無論在發文量還是被引頻次方面都是名列前茅，是衰弱研究的核心學者[12, 13]。自 2009 年與北京醫院建立起了友好合作關系后，Kenneth Rockwood 教授一直致力于加強北京醫院及全國老年醫學領域與達爾豪西大學醫學院及達爾豪西大學附屬醫院的合作，為推動中國老年醫學發展作出了杰出貢獻[14]。
3.2 衰弱領域研究熱點
由于關鍵詞通常是對文獻核心內容的高度濃縮和提煉，因此，對高頻關鍵詞進行統計和分析的詞頻分析法可用于確定某一學科領域的研究熱點和重要主題[15]。關鍵詞的中心性是用以量化其在網絡中地位重要性的概念，高中心性和高頻次的關鍵詞代表著某段時期內研究者共同關注的問題，即研究熱點[8]。CiteSpace 即是基于詞頻分析法的原理統計關鍵詞的出現頻次及不同關鍵詞之間共現的頻次，自動計算每一關鍵詞的中心性，生成基于關鍵詞共現網絡的知識圖譜，從中我們可以分析得出國際衰弱領域的研究熱點[8, 16]。結合圖 4 和表 3 的分析結果可知，近十年國際衰弱研究熱點主題與規律主要可歸納為以下 3 部分：
3.2.1 衰弱相關健康不良結局
熱點關鍵詞有“mortality”、“risk”、“disability”、“sarcopenia”、“fall”等。研究表明，跌倒、疼痛、營養不良、肌少癥、活動功能下降、睡眠障礙及焦慮抑郁等多種健康不良結局均與衰弱相關[3]。其中，肌少癥是衰弱綜合征的重要表現之一，一直以來都是衰弱領域的研究熱點[17]。Nishiguchi 等[18]通過一個橫斷面調查表明與非衰弱老人相比，衰弱前期及衰弱老人出現肌少癥的可能性更大。Angulo 等[19]指出衰弱是衰老過程與某些慢性疾病相互作用的結果，通過損害功能系統，最終導致肌少癥。此外，衰弱與老年人跌倒、骨折、失能和死亡的相關性研究也是衰弱研究領域的熱點，大量研究探討了衰弱綜合征對老人未來發生跌倒、失能和死亡的預測作用，并提出對老人衰弱綜合征進行早期診斷和干預有利于降低跌倒和失能的風險[20-24]。
3.2.2 衰弱相關干預措施
熱點關鍵詞有“care”、“physical activity”、“management”、“exercise”等。目前，改善老年人衰弱問題的相關研究主要集中在運動干預、營養干預和多因素聯合干預三方面[25]。運動干預是目前預防和治療衰弱綜合征的首選方案，大量研究證實，運動（包括抗阻力運動、耐力訓練、平衡訓練等）能夠改善老人肌肉力量，提高平衡能力，增強生理功能，從而改善老人的衰弱狀態[26]。Cesari 等[27]對 424 例衰弱老人進行的一項隨機對照試驗指出，定期進行體育活動可以改善衰弱，特別是對于有較高殘疾風險的老人來說。此外，多項 Meta 分析結果表明運動有助于改善衰弱老人的步態，提高平衡能力以及日常生活能力[28, 29]。由于營養不良和衰弱密切相關，處于衰弱前期或衰弱期的老年人營養狀況通常較差，因此營養干預成為衰弱干預性研究的第二大熱點[30]。許多研究者研究了飲食質量與衰弱之間的關系，并指出堅持地中海式飲食能有效降低老年人的衰弱風險[31, 32]。此外，多因素聯合的干預因其能夠針對老年人衰弱狀況進行評估，從而為其定制個性化的干預措施，全面綜合改善老人衰弱狀況而成為衰弱干預研究的新熱點[33, 34]。
3.2.3 老年患者及女性的衰弱狀況
熱點關鍵詞有“elderly patient”、“disease”、“dementia”、“women”等。老年患者的患病狀況會進一步降低機體對應激反應的適應性以及多個系統的生理儲備能力，從而提高了衰弱綜合征的發生率[35]。有研究數據顯示，老年患者住院期間的跌到、失能、死亡及其他不良事件均與衰弱有密切關聯，對老年患者進行衰弱評估對其治療策略的選擇非常重要[36, 37]。因此，老年患者衰弱狀況，特別是老年患者衰弱狀況對健康結局的預測成為了衰弱領域的研究熱點。Makary 等[38]的研究表明老年外科患者的衰弱狀況能夠作為術后并發癥、住院時間和出院恢復情況的預測因素，評估患者衰弱狀況可以幫助醫生做出更明智的臨床決策。此外，有研究發現女性是衰弱的高危人群，衰弱在女性中尤其是中高齡女性中更常見，因此，近年來對女性衰弱狀況的研究受到廣泛關注[39, 40]。
3.3 衰弱領域研究前沿與趨勢
對于學科前沿的追蹤有利于研究者更好地把握學科發展的趨勢并挖掘潛在的、有價值的研究方向。本文利用 CiteSpace 軟件提供的突變檢測算法，根據突變術語的時間分布和變化趨勢來辨識衰弱領域研究前沿和發展趨勢，突變強度越大，說明圍繞該關鍵詞展開的相關主題研究前沿趨勢越明顯[8]。通過對突現詞的分析，我們發現近十年衰弱領域的研究前沿主要包括以下幾方面：
3.3.1 衰弱評估與篩查
衰弱是一個緩慢發展的過程，其前期和早期是干預的最佳時期，但其臨床表現不典型，容易被醫患雙方忽視。通過早期篩查并準確評估老年人的衰弱狀況有利于于盡早發現高危人群，及時給予預防干預措施，有效避免或延緩不良結局的發生[41]。目前，國際上衰弱評估工具種類繁多，但還沒有一個公認的衰弱風險評估“金標準”[42]。衰弱評估工具的開發、應用以及信效度的檢測成為了研究者關注的前沿問題[43, 44]。
3.3.2 隊列研究與 Meta 分析
Meta 分析是對以往研究結果嚴謹的統計合并分析，被廣泛應用于許多學科領域，在診斷、治療、預防和衛生決策等方面發揮著重要作用[45, 46]。衰弱領域許多研究者也開始運用 Meta 分析方法開展研究[22, 29, 47]。此外，由于衰弱是一個與衰老相關的動態的、長期的過程，因此，隊列研究有助于追蹤觀察研究對象的衰弱發展情況，成為近年來備受關注的衰弱研究方法[48-50]。
3.3.3 認知障礙與衰弱
既往研究表明，衰弱與認知障礙是一個互相影響的惡性循環，其中一方的變化可加速另一方的進展，衰弱老人認知功能障礙的發病率較健康老人顯著增高[51, 52]。近年來，許多研究者探索了衰弱和認知功能障礙的關系及其作用機制，為今后對衰弱老人展開有針對性的認知干預提供了依據[53-55]。同時，認知障礙對提高衰弱表型對不良健康結果預測效度的相關研究也越來越受到研究者的重視[56, 57]。
3.4 本研究的局限性
為對衰弱領域研究進行高質量的可視化分析，我們僅從 WoS 核心合集數據庫收錄相關論文作為研究對象，其他文獻類型以及其他數據庫的結果沒有納入，可能不能完全代表衰弱相關研究發表情況。其次，由于 CiteSpace 軟件分析的是文獻計量的特定信息，而不是全文，因此，在繪制可視化圖譜時可能遺漏一些關鍵的細節。
總之，本研究運用 CiteSpace 可視化工具對國際衰弱研究的熱點與前沿進行了解析和追蹤。通過可視化分析我們發現，國際衰弱領域研究仍處于發展階段，以衰弱為主題的相關文獻不斷涌現，呈現穩定增長的趨勢。美國在國際衰弱研究領域中處于領先地位。目前，衰弱導致的不良健康結局、衰弱相關干預措施、老年患者和女性衰弱狀況等是熱點研究領域。而衰弱評估與篩查、隊列研究、Meta 分析及認知障礙是近年來衰弱研究的前沿領域，代表著未來的發展趨勢。
