利用社会网络分析法分析电子健康研究主题可视化和当前趋势外文翻译资料

 2023-01-03 11:40:49

利用社会网络分析法分析电子健康研究主题可视化和当前趋势

原文作者：Youn-Jung Son, PhD；Senator Jeong, PhD

单位：Soo-Kyoung Lee, PhD, RN College of Nursing Keimyung University 1095 Dalgubeol-daero Daegu 704-701 Republic of Korea

摘要：背景 电子健康一直在迅速发展着，对医疗保健的安全和质量具有重要影响作用。然而，假设与实证证明在电子健康技术的益处和其概念领域上的清晰映射方面有着较大的分歧。因此，本研究旨在通过社会网络分析法批判性地回顾国际电子健康发展中的主要研究课题和趋势。材料和方法 利用医学类主题标目项检索从1979年到2014年为止，在PUBMED数据库中发表的3023篇文献。我们使用文本分析程序从语料库中提取n项，形成共生网络，然后利用PAJEK软件分析并使网络可视化。具有中心性和权威性的措施确定了电子健康领域内最重要的研究课题。4年为期的新兴课题被确认为研究的发展趋势。结果 电子健康最重要的研究主题是个人健康档案（PHR）、健康信息技术、初级保健、移动医疗、临床决策支持系统（CDS）等等。通过自我网络分析分成的8个组，可以分成四个不同的领域，如下：信息技术、基础设施、服务和对象。此外，电子健康研究的4个历史趋势：第一，电子保健和远程医疗，第二，PHR和监测，第三，CDSS和警报，第四，移动医疗和健康素养。结论 本研究通过确定主题网络促进对电子健康系统的了解，从而有助于指导电子健康研究和教育的未来发展方向。

关键词：电子健康，远距离医疗，移动医疗，远程护理，远距照护

1.简介

随着人口的增长，可以预见到管理慢性疾病所需的医疗费用面临着增长。而增长的费用很可能会导致严重的社会问题，这些问题必须在不久的将来得到解决。电子健康服务已经被提议为一个有前途的方案，用来改善患有诸如糖尿病、高血压和癌症等慢性疾病的人们的健康。

电子健康领域是一个混合产业，涵盖了医学和信息技术，因此，不同的术语和定义有时是可以互换着使用的，但是共识却较少。为了能够在含义上达成共识，并拥有明确一致的定义，以减少误解，努力是需要的。因此，电子健康的定义发展需要一个指南，用以调查研究的主题和趋势。通过直接成本的节省和再投资，可能会产生一些建设性的改进，从而促进电子健康工业的高效发展，给那些利用电子健康而得到发展的新企业提供标准。

前人已经通过一定的努力来定义电子健康。电子健康可以被定义为是一个医学信息学、公共健康和商业的交叉领域。它包括保健服务和信息的传递或加强，通过网络和其他相关的技术。电子健康能够提高运营效率，并提供高质量的护理，积极地回报投资。然而，这些定义可能只代表专家的知识、经验和直觉，而不是基于对这个领域客观和系统的了解。此外，定义往往是过时的，因为新知识和新技术不断地被引入到该领域。因此，电子健康的性质和范围界定的前提是了解其构建基块。

本研究的目的是通过对研究主题的社会网络分析法来揭示电子健康的一些结构问题。社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）分析了主体之间的关系，并帮助我们揭示了主体之间的关系模式。在我们的案例中，主体是电子健康领域中的研究主题。研究人员利用SNA来检查社区的结构，用来描述他们的网络，通过社区之间可视化的关系建立模型关系。网络分析有助于扩大和超越频率和描述性统计的限制，从而通过几个统计指标来减少复杂关系。

SNA提供了一个客观的研究机构，作为促进跨学科协作努力的基准。我们的目的是通过呈现一个关于电子健康的SNA研究，用于检测可视化概念域。在临床设置上，SNA主要分析了互动医师，医学知识的传播，或人际交往和知识转移模式。一些研究还调查了医疗和医药、医疗信息和护理方面的网络。

目前的研究使用SNA来分析研究主题中电子健康领域的网络。我们的目的是要回答下列问题：（1）电子健康的构造块是什么？（2）电子健康最重要的主题有哪些？（3）电子健康中的新兴研究主题有哪些？我们对这些问题的追求将（a）描绘电子健康的整体框架，（b）确定研究的中心课题，（c）绘制电子健康的发展路径。据我们所知，我们的研究是首例利用SNA方法来理解电子健康的研究。

2.样本和方法

为了分析电子健康的研究主题，我们使用已有的共词分析协议。该协议假定，两个词如果在一个给定的文本语料库中频繁的共同出现，那么说明相比于其他词这两个词的关系更密切。它可以揭示给定领域的主要问题。该方法包括以下步骤：（1）获取该领域的文本语料库；（2）提取和规范项目并获得项目权重；（3）生成一个和现有语料库共现的频率矩阵；（4）分析术语和术语间的关系网络。

3.数据收集和准备

2014年5月20日，我们在PUBMED搜索医学主标题下文章的主题“信息科学”，它的标题或摘要包括了术语“e-health”。E-health包含了许多有着类似概念的术语。因此，我们的查询条件包括了“e-health”，“m-health”，“tele-medicine”，“tele-nursing”，“tele-health”， 和“ubiquitous health”(u-health)。过滤掉没有搜索到的文章，在1979年到2014年35年间共发表有3023篇文章。搜索查询的详细信息，请参阅补充数据。（补充数据可在www.liebertpub.com/tmj在线获得）

共词分析法中关键的一步是创建一个术语列表构成分析的变量。主题很少用单个词描述，在这项研究的主题中包括短语以及单个词。我们在提取术语之前，会标记词的复数形式使其显著化，他们的同义词被控制。我们采取了不是很严格的标准化策略：被标记的单词的复数形式显得显著化（例如“patient”标记为“patients”）。从文章的语料库中，我们提取了n项。（n=2425）

4.数据分析

因为在一篇文档内，不是所有的术语都可能具有同样的重要性，每一个词条的权重计算通过乘以逆文档的词频。共生分析量化词共同出现在文档内。它假定，频繁出现在同一个文档内的两个词条，将被认定为是密切相关的。

使用我们的内部程序生成一个共词频率矩阵，然后转换矩阵为余弦相关矩阵。矩阵由2390个词条组成，不包括那些出现不到10次的词条。term-term相似矩阵转化为一个网络，显示了二进制中任何两项之间的关系。Pajek 软件被用于网络可视化分析和研究。节点的大小等于TF的对数，线段的厚度表示两个词条之间的余弦值（亲密度）

为了标识电子健康中的重要研究课题，我们计算了每个主题的权威和中心分数。在权威和中心分数中，如果一个顶点指向许多好的权威，那么这是一个好的中心。如果一个顶点被许多好的中心指向，那么就是一个很好的权威。我们提取了过去的35年（1979-2014年）中关于电子健康的重要的500个主题。为了辨别出电子健康的主题，对Louvain 集群进行了多级粗化和多层次的细化选项。

为了在关注的主题上获得有前后关系的意见，k个与主题最邻近的因素从网络中被提取出来。一个邻接关系意味着一个节点与网络中另一个节点的相邻。诱导的自我网络提供了网络中单个节点的视角。

为了探讨新兴的主题，我们把主题分成那些发表在1999年之前的十九年和之后四年的两个间隔。通过计算原始的TF值，确定在之前的时期里出现频率处于最低的10%内的主题和那些在之后的时期里频率处于最高的10%的主题。

5.结果

5.1电子健康的主题

我们提取出过去35年（从1979-2014年）关于电子健康的重要主题（表1）。如图1所示，Louvain集群分析确定了8组关于电子健康的主题。补充数据S2-S9显示了每组的主题网络。

在第一组中，在126个节点中，最大组的主题是“e-health”、“移动健康”(m-health)， 和“信息和通信技术”(ICT)。第2组的14个节点中“电子病历”（EMR）起着核心作用。第3组包含专业电子健康记录（EHR）和与其相关的主题，像“模型”“标准”“医疗记录”和“卫生保健质量”。第4组的主题都围绕着卫生信息技术（HIT）和个人健康记录（PHR）。在第5组，决策支持系统和临床决策支持系统（CDSS）占据了主要网络。第6组主要处理“计算机化的医嘱录入”（COPE）和“药品不良事件”（ADE）。在第7组的网络中，主要的主题“医生”包括了“实践”“成本”和“质量”。第8组包括的主题例如“血压”“慢性疾病”“糖尿病”“慢性阻塞性肺疾病”和“初级保健”等。

5.2电子健康主题之间的前后意见

为获取前后意见，我们分析了每个组具体的研究主题。例如电子健康，m-health，电子病历，个人健康档案，和远程医疗。表2显示了每个组主要和次要的主题。

如图2所示，“e=health”的范畴是服务、医疗和信息和通信技术。主题与“初级保健”“健康信息”，“患者”，通过“医疗”的“医生”，医生和通过“系统的”“HER”相连接。“移动医疗”的范畴是“电话”、“移动”、“移动设备”和“移动技术”。这一词条还与“移动”“设备”“健康”“无线”和“个人数字助理”相连接。主题“移动技术”连接了“移动医疗”到“慢性条件”。主题“PHR”包含“消费者”“个人健康”和“健康信息交换（HIE）”。“远程医疗”主题连接到一大串“e=health”相关的主题。它通过“e-health”“服务”“医生”“初级保健”和“通信技术”联系在一起。主题“无处不在”地被用于“健康监测”和“健康远程信息处理”的上下文。通过无线通信、身体、智力、通信系统和用户认可来联系。通过“健康监测”“无处不在”连接到“监测”，“无线传感器”和“体温”。

6.研究趋势

如图3所示，在第一个从1979到1998之间的19年期间，发表了关于电子健康的43篇文章。在之后的每4年期间，1999-2002年，有128篇；2003-2006年，有529篇；2007-2010年，有1091篇，2011-2014年，有1232篇。从1979年到1990年代后期，电子健康研究开始缓慢增长，而从本世纪开始快速增长。

表3显示的是4年期间出现的新型主题。从1999-2002年，新出现的主题有“电子健康”“电子健康档案”“远程医疗”“质量”“沟通”“实施”和“信息技术”。2003-2006年，有“工具”“术语”“初级保健”“互用性”“参与者”“设备”“检测”“效果”“PHR”。2007-2010年，包括“健康信息交换”“算法”“警告”“有意义的使用”“激励”“临床决策支持系统”和“药物不良反应”。2011以来，新型的主题包括“m-health”“app”“云”“健康素养”“电话”“合并症”和“老年人”。纵观这些时期，出现最频繁的主题是“电子病历”（TF=3,608）“e-health”(TF=2,448)“执行”(TF=1,120)。

7.讨论

我们为了实现对电子健康系统更系统的了解，对主题网络进行了分析，并获得对电子健康研究主要利益的深入见解。我们的分析使我们能够确定研究主题和e-health尚未被定义的趋势，并联系到关于在定义e-health上缺乏共识的介绍。共词模式诱导网络分析似乎显示了电子健康研究的清晰的地图。从网络的聚集，我们在电子健康中定义了8块研究：（1）e-health、信息和通信技术；（2）电子病历、市场；（3）电子病历、卫生信息系统；（4）个人健康档案、健康信息技术；（5）临床决策支持系统、警报；（6）COPE、ADE；（7）医师、护士；（8）慢性疾病和初级保健。

8个组通过自我网络分析可以分为4个语义不同的领域如下：信息技术、基础设施、服务和对象。这些主要研究主题建议，电子健康关注的重点在于信息技术。然而，流行的主题比如“糖尿病”“血压”和“初级保健”暗示了电子健康的主要应用领域之一是通过初级保健设置来预防和管理慢性疾病。

首先，信息技术组（组1）处理的主题，例如ICT和电子设备。还包括了早期的互联网技术和当前的移动医疗。电子健康的介绍代表信息和通信技术将会改善健康状况和医疗保健系统。事实上，信息技术在卫生系统的应用正在迅速从电算化向着各种系统，包括信息系统、无处不在的系统、智能系统和移动系统发展。

第二，基础设施组（组2-4）分别覆盖了工业、框架和政策。相关的主题包括电子病历、卫生信息系统和标准。互用性是电子健康的一个重要方面。重要的主题包括PHR、HIT、医院、采纳和消费者；PHR是电子健康的核心技术。HIT现在允许个人用PHR随时以电子方式存储他们的健康信息。

第三，服务部门组（组5和6）处理重要的话题，如CDSS和ADE。这个结果是与主题CDSS、警报、指南和护理相关的。重要的主题包括了“CPOE”和“ADE”。一篇文献综述显示，，10篇相关研究中的5篇认为，结合了CDSS使用的CPOE导致了统计学意义上的显著降低。更多方法的研究被需要用于探讨CPOE（计算机化的医嘱录入），特别是在临床决策支持系统上研究多维和集体的影响

最后，课题组（7组和8组）分别处理了提供者和消费者。重要的课题是“医师”，“实践”和“效率”。远程医疗服务促进健康医疗保健提供者和患者或客户之间的沟通，并提供丰富的应用程序用于提高医疗操作的几乎所

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Visualization of e-Health Research Topics

and Current Trends Using Social Network Analysis

Youn-Jung Son, PhD, RN,1 Senator Jeong, PhD,2

Byeong-Gwon Kang, PhD,3 Sun-Hyung Kim, PhD,3 and Soo-Kyoung Lee, PhD, RN

Departments of 1Nursing and 3Information amp; Communication

Engineering, Soonchunhyang University, Cheonan, Republic of Korea. 2 National Center for Medical Information and Knowledge, Korea National Institute of Health, Cheongju, Republic of Korea. 4College of Nursing, Keimyung University, Daegu, Republic of Korea.

Abstract

Background: E-health has been grown rapidly with significant impact on quality and safety of healthcare. However, there is a large gap between the postulated and empirically demonstrated benefits of e-health technologies and a need for a clearer mapping of its conceptual domains. Therefore, this study aimed to critically review the main research topics and trends of international e-health through social network analysis. Materials and Methods: Medical subject heading terms were used to retrieve 3,023 research articles published from 1979 through 2014 in the PubMed database. We extracted n-grams from the corpus using a text analysis program, generated co-occurrence networks, and then analyzed and visualized the networks using Pajek software. The hub and authority measures identified the most important research topics in e-health. Newly emerging topics by 4-year period units were identified as research trends. Results: The most important research topics in e-health are personal health records (PHR), health information technology, primary care, mobile health, clinical decision support systems (CDSS), and so on. The eight groups obtained through ego network analysis can be divided into four semantically different areas, as follows: information technology, infrastructure, services, and subjects. Also, four historical trends in e-health research are identified: the first focusing on e-health and telemedicine; the second, PHR and monitoring; the third, CDSS and alert; and the fourth, mobile health and health literacy. Conclusions: This study promotes a systematic understanding of e-health by identifying topic networks, thereby contributing to the future direction of e-health research and education.

Key words: e-health, telemedicine, mobile health, telenursing, telehealth

Introduction

As the population grows older, an increase in medical costs to manage chronic diseases is expected. Increased costs may leads to serious social problems that must be resolved in the near future. E-health services have been proposed as a promising solution to improve the health of people with chronic disease such as diabetes, hypertension, and cancer.1

The e-health domain is a hybrid industry encompassing both medicine and information technology; as such, dissimilar terms and definitions are sometimes used interchangeably, with little consensus. Efforts are needed to achieve a consensus of meanings with explicit definitions to reduce misunderstanding. Therefore, a guide is needed for the development of ehealth definitions, to examine research topics and trends. This would make possible constructive improvements via direct cost saving and reinvestments, promoting efficient development of the e-health industry and providing criteria to inform new industries developed from e-health.

There have been some previous efforts to define and characterize ehealth. E-health can be defined as an intersectional field of medical informatics, public health, and business. It includes health services and information delivered or enhanced through the Internet and other related technologies.2,3 E-health improves operational efficiency and provides higher quality of care and positive return on investments.4–6 However, these definitions may reflect expertsrsquo; knowledge, experience, and intuition, rather than an objective and systematic understanding of the field. Moreover, the definitions tend to be outdated as new knowledge and technologies are introduced to the field. Thus, defining the nature and scope of e-health presupposes an understanding of its building blocks.

The purpose of this study is to reveal some structural aspects of ehealth through social network analysis (SNA) on the research topics. SNA analyzes the relationships among entities and helps us uncovers patterns of relationships between entities. In our case, the entities are research topics in the e-health domain. Researchers use SNA to examine the structure of communities, to describe them in terms of networks, and to model existing connections by visualizing the relationships between communities.7 Network analysis helps to expand and move beyond the limitations of frequency and descriptive statistics, which reduce complex relations to a few statistical indicators.

SNA provides an objective view of research in an institution and is a baseline for efforts to facilitate transdisciplinary collaboration. Our aim here is to present an SNA study of e-health for detecting and visualizing conceptual domains. SNA studies in clinical settings have analyzed interaction among physicians, dissemination of medical knowledge, or interpersonal relationships and knowledge transfer patterns.11 Some studies have examined networks in healthcare and medicine,12 medical information,13 and nursing.

The current study uses SNA to analyze the network of research topics in the e-health domain. We aimed to answer the following questions: (1) What are the building blocks of e-health? (2) What are the important topics in e-health? (3) What are the newly emerging research topics in e-health? Our pursuit of these questions will (a) portray the overall shape of e-health, (b) determine the central research topics, and (c) draw a developm

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