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A Bibliometric Analysis of the Global Research on Multimorbidity in Older Adults from 2000 to 2023
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摘要:目的
分析2000—2023年老年人共病领域的国际研究趋势及前沿热点，以期为老年人共病研究提供借鉴。
方法检索Web of Science数据库，将文献类型限制为“Article”或“Review”，纳入发表时间为2000年1月1日—2023年10月24日的老年人共病相关英文文献。采用VOSviewer 1.6.18软件对文献中的内容进行提取，并绘制高产国家/地区(发文量≥30篇)、机构(发文量≥43篇)的合作网络图及高频关键词(出现频次≥74次)的共现关系时间线图。采用CiteSpace 6.1.R6软件对作者、研究机构、国家等信息进行共现和聚类分析。采用R语言“bibliometrix”包分析文献的关键词演变趋势。
结果共获得老年人共病相关文献2590篇(包括Article 2230篇、Review 360篇)。自2000年以来全球发文量快速增长，美国在该领域的发文量(35.02%，907/2590)及总被引频次(31 343次)均最多。加拿大多伦多大学的发文量最大(2.59%，67/2590)，加拿大麦克马斯特大学的Jenny Ploeg(1.24%，32/2590)是成果产出最多的作者。BMC Geriatr(3.82%，99/2590)是收录老年人共病相关文献最多的期刊。该领域高频关键词主要为“multimorbidity”“older adults”“frailty”“aging”和“polypharmacy”。
结论近年来，老年人共病研究的热点主要集中于老年人共病与衰老的关系，以及与共病相关的衰弱和多重用药方面。未来可更多围绕老年综合评估、初级卫生保健以及生活质量等内容展开研究。
Abstract:ObjectiveTo analyze the research trends and cutting-edge hot spots in the field of multimorbidity in older adults from 2000 to 2023 to provide reference for related research.
MethodsWe conducted a search in the Web of Science Core Collection database, specifically looking for articles or reviews in English on multimorbidity in older adults published between January 1, 2000 and October 24, 2023. VOSviewer 1.6.18 software was used to extract the contents in the literature and draw the cooperative network diagram of high-producing countries(≥30 articles) and institutions(≥43 articles) as well as the timeline diagram of high-frequency keywords(≥74 occurrences) co-occurrence relationship. CiteSpace 6.1.R6 software was used to co-occur and cluster analyze the information of authors, research institutions and countries. The "bibliometrix" package in R was used to analyze the evolution of keywords in the literature.
ResultsA total of 2590 documents consisting of 2230 Articles and 360 Reviews were obtained. The worldwide publication count significantly increased since 2000. Among the countries, the United States had the highest number of publications (35.02%, 907/2590) and total citations(31 343 times) in this field. The University of Toronto in Canada had the largest number of articles(2.59%, 67/2590). Jenny Ploeg of McMaster University was recognized as the most prolific author(1.24%, 32/2590). When it came to journals, BMC Geriatrics had the highest amount of literature related to multimorbidity(3.82%, 99/2590). The key areas of research in this field included multimorbidity, older adults, frailty, aging, and polypharmacy. Notably, there was growing interest in studying the relationship between multimorbidity and aging in older adults, as well as the impact of frailty and polypharmacy on multimorbidities.
ConclusionsIn recent years, research on multimorbidities in the elderly has primarily centered around examining the correlation between comorbidities and aging, as well as exploring the impact of frailty and polypharmacy on individuals with multimorbidities. Future research could delve into primary health care, comprehensive geriatric assessment for older adults with multimorbidities, and maintenance of their overall quality of life.
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Keywords:
- multimorbidity /
- older adults /
- bibliometrics /
- visual analysis /
- research hot spots /
- clinical practice
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人工智能(artificial intelligence, AI)是计算机科学的一个重要分支，通过利用机器模拟并延伸拓展人类的智能，使机器自身获得思考、推理等学习能力，以辅助人类解决多种难题[1-2]。医学领域中，AI的应用前景十分广阔，在医学影像识别、健康管理以及疾病诊断、预测与评估等方面均展现出了巨大潜力[3-5]。特别是深度学习与神经网络取得的最新研究进展，使AI在医学领域备受瞩目[6-8]。鉴于AI与医学领域逐渐交叉融合，国内外学者开展了大量AI相关随机对照试验(randomized controlled trial, RCT)医学研究，但研究的主题和发展趋势尚不清楚，探索医学领域内AI相关RCT研究进展和热点具有重要的临床与科研指导价值。本研究通过检索数据库，对医学领域内AI相关RCT研究的作者、研究机构与国家之间合作情况、研究主题等进行分析，以了解该领域研究现状，并为后续开展相关研究提供借鉴。
1. 资料与方法
1.1 资料来源
计算机检索PubMed数据库，纳入医学和健康科学领域的所有AI相关RCT文献。检索策略：以“Randomized Controlled Trial” “Randomized Controlled Trials”“Artificial Intelligence” “Computational Intelligence” “Machine Intelligence”“Computer Reasoning” “Computer Vision Systems” “Deep Learning” “Natural Language Processing” “Computer Neural Network”“Sentiment Analysis”“Robot”等为关键词，并采用关键词与主题相结合的方式进行检索，检索时间为建库至2021年12月1日。纳入标准：(1)以“人工智能”和“医学”为主题的RCT；(2)语种为英文。排除标准：会议论文、信件及评论文献。
1.2 数据分析
检索完成后导出文献，由2名研究人员阅读摘要或全文后逐个对文献进行筛选，如有分歧意见，通过讨论或咨询第3位研究人员进行解决。基于Web of Science数据库获取文献发表时间、被引频次、作者及所在研究机构与国家、关键词信息，并使用在线分析功能进行整理分析。采用VOSviewer 1.6.17软件提取文献发表的期刊影响因子、作者、机构、国家及关键词等信息，并生成高产国家(发文量≥20篇)、机构(发文量≥10篇)和作者(发文量≥3篇)合作的网络图以及高频关键词(出现频次≥30次)的聚类网络图。网络图由节点和连线组成，节点表示国家、机构和关键词等被分析的元素，不同颜色表示不同的聚类[9-10]。节点大小可反映元素出现的频次，节点之间的连接代表合作、共现的关系[11-14]。采用Cite Space 5.8.R3软件对文献被引情况及关键词进行突发性检测。
1.3 统计学处理
采用Microsoft Office Excel 2016软件进行数据整理。采用VOSviewer 1.6.17软对文献中的内容进行提取，并绘制研究机构合作网络图和关键词聚类网络图。采用Cite Space 5.8.R3软件绘制被引频次和关键词的突发情况检测图。发文量为计数资料，以频数和百分数表示。
2. 结果
2.1 年发文量
经检索共获得医学领域内AI相关RCT文献1174篇，发表时间分布于1989至2021年。其中2007年之前年发文量均未超过30篇，2008年、2014年、2017年、2018年、2020年发文量分别超过了30、60、80、100、200篇。虽然不同时间发表的AI相关RCT文献数量有所波动，但年发文量整体呈逐渐增加的趋势(2021年发文量有所降低可能与部分研究尚未正式发表有关)，见图 1。
2.2 国家分布及合作情况
1174篇文献共来自欧洲、美洲、亚洲等地区的61个国家。不同国家发表的文献数量差异较大，其中发文量居前10位的国家依次为美国(37.22%，437篇)、意大利(10.90%，128篇)、韩国(8.86%，104篇)、德国(8.35%，98篇)、中国(7.84%，92篇)、英国(5.71%，67篇)、加拿大(5.20%，61篇)、荷兰(4.34%，51篇)、日本(3.49%，41篇)、澳大利亚(3.41%，40篇)。
图 2为发文量≥20篇的国家合作网络图，可反映国家之间的合作情况。国家之间的合作主要分为4个团队，其中第1个合作团队由美国、中国、意大利、韩国和加拿大等国家组成，第2个合作团队由德国、意大利、比利时等欧洲国家组成，第3个合作团队由瑞士、荷兰组成，第4个合作团队由日本和英国组成。基于合作网络图可知，国家之间的合作主要以发达国家为主，仅中国和巴西作为发展中国家出现在了国家合作网络图中。
2.3 研究机构分布及合作情况
共1794个机构参与了此1174篇AI相关RCT医学研究，研究机构多来自发达国家的综合性大学。发文量居前10位的研究机构分别为美国哈佛大学(2.98%，35篇)、韩国延世大学(2.73%，32篇)、美国西北大学(2.21%，26篇)、美国麻省理工学院(2.13%，25篇)、美国斯坦福大学(1.96%，23篇)、美国华盛顿大学(1.70%，20篇)、美国加利福尼亚大学(1.62%，19篇)、美国马里兰大学(1.53%，18篇)、美国哥伦比亚大学(1.36%，16篇)、韩国首尔大学(1.28%，15篇)。中国发文最多的机构是中山大学(0.94%，11篇)。
对发文量≥10篇的39个研究机构进行合作情况分析，发现仅在27个研究机构之间形成了6个合作团体，其中大部分机构来自美国，说明总体而言研究机构之间的跨国合作不充分，不同团体之间的合作不密切。但在该研究领域中，美国知名机构参与最多且形成了较为紧密的合作关系(图 3)。
2.4 作者分布及合作情况
1174篇AI相关RCT医学研究涉及7288位作者。其中发文量≥10篇的作者仅10位，分别为Krebs (22篇，美国麻省理工学院)、Calabro(11篇，意大利IRCCS神经中心)、Picelli (11篇，意大利维罗纳大学)、Smania(11篇，意大利维罗纳大学)、Lin(10篇，中国台湾大学)、Broadbent(10篇，奥克兰大学)、Kim(10篇，美国麻省理工学院)、Moyle(10篇，澳大利亚格里菲斯大学)、Volpe(10篇，意大利维罗纳大学)、Waldner(10篇，意大利波尔扎诺自由大学)。对发文量≥3篇的258位作者合作情况分析后发现，仅在49位作者之间形成了6个合作网络，提示总体来说高产作者之间缺少合作。其中来自英国剑桥大学的Krebs发文量最多且与多个团体存在合作关系，提示其在该领域具有较大影响力。
2.5 高频关键词分布与聚类分析
最常见的关键词为rehabilitation(康复，212次)、stroke(卒中，155次)、robotics(机器人技术，153次)、recovery (恢复，119次)、therapy(治疗，92次)、reliability (可靠性、80次)、performance(性能，77次)。对出现频次≥30的37个高频关键词进行聚类分析后发现，其最终聚类为三类(图 4)：第一个聚类包括stroke(卒中)、recovery(恢复)、robotics(机器人技术)、therapy(治疗)、impairment(损伤)等9个关键词，主要关注机器人技术在疾病治疗中的应用效果；第二个聚类包括rehabilitation(康复)、exercise(锻炼)、walking(步行)、gait(步态)等8个关键词，主要关注AI在康复训练中的应用效果；第三个聚类包括machine learning(机器学习)、diagnosis(诊断)、outcomes(结局)、quality of life(生活质量)、performance(性能)、surgery(外科)等20个关键词，主要关注机器学习在疾病诊断与管理中的应用效果。
2.6 被引频次
1174篇RCT研究中，被引频次分布于0~819，篇均被引频次为36.09。其中被引频次最高的文献题目为Robot-assisted therapy for long-term upper-limb impairment after stroke，该研究由Lo等于2010年发表于N Engl J Med上，主要介绍了机器人辅助治疗脑卒中后长期上肢损伤的疗效。被引频次居前10位的研究见表 1。
表 1 被引频次居前10位的AI相关RCT医学研究序号 文章题目 作者及发表时间 期刊名称 被引频次 1 Robot-assisted therapy for long-term upper-limb impairment after stroke Lo等(2010年) N Engl J Med 819 2 Robot-assisted movement training compared with conventional therapy techniques for the rehabilitation of upper-limb motor function after stroke Lum等(2002年) Arch Phys Med Rehabil 739 3 Effect of Robotic-Assisted vs Conventional Laparoscopic Surgery on Risk of Conversion to Open Laparotomy Among Patients Undergoing Resection for Rectal Cancer The ROLARR Randomized Clinical Trial David等(2017年) JAMA 475 4 A novel approach to stroke rehabilitation: robot-aided sensorimotor stimulation Volpe等(2000年) Neurology 414 5 Robot-based hand motor therapy after stroke Takahashi(2008年) Brain 408 6 Multicenter randomized clinical trial evaluating the effectiveness of the Lokomat in subacute stroke Hidler等(2009年) Neurorehabil Neural Repair 398 7 Prospective randomized controlled trial of robotic versus open radical cystectomy for bladder cancer: perioperative and pathologic results Nix等(2010年) Eur Urol 380 8 Comparing open radical cystectomy and robot-assisted laparoscopic radical cystectomy: a randomized clinical trial Bochner等(2015年) Eur Urol 359 9 Effects of robotic therapy on motor impairment and recovery in chronic stroke Fasoli等(2003年) Arch Phys Med Rehabil 349 10 Robot-assisted laparoscopic prostatectomy versus open radical retropubic prostatectomy: 24-month outcomes from a randomised controlled study Coughlin等(2018年) Lancet Oncol 348 注：检索时间为2021年12月1日；AI、RCT: 同图 1 2.7 突发性引文和突发主题
突发性引文是指文献在一段时间内被频繁引用[11, 15]，其可反映特定领域的发展动态和高影响力文献，近年仍呈现突发高被引的引文可代表学科的研究前沿与热点，据此可对未来发展趋势进行预测。图 5呈现了突发强度居前20位的突发性引文，由此可知机器人辅助和机器学习是目前AI在医学领域应用相关研究的重点关注方向。突发性引文首次出现于2004年，突发强度最高的研究是由Lo等于2010年发表，该研究频繁被引始于2011年，结束于2016年[16]。关键词突发性检测是指关键词在一段时间内被频繁使用的情况，其可反映特定领域的研究热点与前沿。图 6呈现了突发强度居前30位的关键词，其中突发强度最高的关键词为“machine learning”(机器学习)。
3. 讨论
AI的发展趋势方兴未艾，其与医学的交叉融合可谓是大势所趋。为了解AI在医学领域中的应用现状，本研究基于PubMed数据库，对1174篇AI相关RCT医学研究在作者、研究机构、国家及其合作情况等方面进行了分析，发现开展该研究的作者及研究机构主要来自以美国为首的发达国家，高产作者、研究机构、国家之间的合作不紧密，研究的关键词主要聚焦于机器人技术在疾病治疗中的应用、AI在康复训练中的应用以及机器学习在疾病诊断与管理中的应用等主题，其中机器人辅助和机器学习是近年来关注度较高的领域。
进入21世纪后，伴随计算机性能获得了极大突破，AI迎来了高速发展期，而其在医学中的应用更是为该领域注入了新的活力。现如今，AI已在医学领域中的自然语言处理、图像识别、慢性病管理、疾病诊断与预测等方面崭露头角，前景十分广阔，且针对AI的医学研究亦在如火如荼地进行。为快速了解该领域研究热点与发展趋势，本研究基于PubMed数据库对医学领域内AI相关RCT研究现状进行了文献计量学分析，结果发现AI相关RCT医学研究数量整体呈逐年增长趋势，且近年来增长趋势更加显著，如年发文量从1篇增至10篇和由10篇增至30篇，分别用了14年和5年时间，而从80篇增至100篇以及由100篇增至200篇分别仅用时1年和2年，这与AI发展现况密不可分。随着循证医学的快速发展和2006年深度学习概念的提出，AI相关RCT医学研究年发文量整体快速增加，特别在2007年后增速加快，可能与机器学习在该时期得到高速发展以及深度学习方法得到完善有关[5-6]，间接说明越来越多的学者认识到了AI在医学领域的应用潜力，而关注度的增高必将推动该领域进一步发展。
1174篇RCT研究来自全球61个国家，超过半数国家的发文量≤5篇。发文量居前10位的国家中，4个来自欧洲、2个来自美洲、3个来自亚洲、1个来自澳洲，其发文量均≥40篇，提示对该领域的关注度存在明显的国家聚集现象，发达国家对此较为关注。在对发文量≥20篇高产国家的合作情况进行分析发现，国家之间的合作形成了4个较大的团队，且合作主要出现在发达国家之间。在对研究机构和作者分布及其合作关系的分析中，亦得到了类似结果，发文量≥10篇的作者及研究机构主要来自发达国家，但存在不同作者、研究机构之间合作不充分、不密切的现象。AI作为交叉学科，常需跨学科合作，研究者不仅需加强团队成员之间的合作，更应建立国际跨学科紧密合作关系。值得说明的是，作为美国麻省理工学院机械工程系的教授，Krebs长期从事辅助机器人的开发及其在交叉学科中应用的研究，其不仅发文量最多(22篇)且与其他研究团队存在广泛的合作关系，在该领域内具有重要影响力。
中国发文量居全球第5位(92篇)，与美国、意大利、韩国、加拿大、澳大利亚和巴西合作较多，提示虽然我国AI相关RCT医学研究起步较晚，但发展迅猛，为AI在医学领域的应用作出了较大贡献。此外，中国是发文量前10位中唯一一个发展中国家，亦从侧面反映了国家的经济和科技实力。我国作为高速发展的新兴经济和科技大国，更应紧盯世界科技发展前沿，增加与相关国家和机构的合作，为AI在医学领域的应用提供更多高质量证据。
被引频次和高频关键词可反映研究热点分布及变化趋势。本研究结果显示，被引频次最多、突发强度最高的文献均为Robot-assisted therapy for long-term upper-limb impairment after stroke[16]，该论文介绍了机器人辅助治疗可有效改善卒中患者长期上肢功能，引起了研究者对机器人辅助治疗的关注，于2011至2016年被大量引用。通过突发性检测可以看出，近年来机器人辅助和机器学习在医学领域的应用是研究的重点方向。在对高频关键词的分析中，1174篇RCT研究最常见的关键词为康复、卒中、机器人技术、诊断、治疗、性能、可靠性等，提示研究方向主要关注疾病的诊断与治疗方面。关键词聚类分析结果显示，目前研究主题主要聚焦于机器人技术在疾病治疗中的应用、机器学习在疾病诊断和管理中的应用以及AI在康复训练中的应用，亦提示研究主题有待拓展。关键词突发性检测结果表明，机器学习是近年来AI领域的研究热点，引发了医学研究人员的广泛关注，并围绕机器学习的应用效果评价展开了多项RCT研究，为临床医师今后进行相关研究提供了借鉴。
本研究局限性：(1)由于Cite Space等可视化软件对文献格式有要求，不同数据库之间的格式存在差异，且中文数据库导出数据时存在文献信息不全的现象，导致分析软件的大部分功能无法使用，故本文仅检索了PubMed数据库，未纳入Embase、Scopus等英文数据库以及中国知网、万方数据知识服务平台等中文数据库信息，研究结果可能存在偏倚。(2)虽然已对数据分析结果进行仔细核对，但仍可能存在作者重名的现象，导致分析结果存在误差。
近年来，科技进步带来了数据存储和计算能力的快速提升，智能算法不断成熟，AI技术已在包括医学在内的多领域大显身手[11-12]。一般来说，RCT可较好地控制偏倚，研究质量和学术价值较高，可为临床及相关卫生政策的制订提供重要参考信息。随着SPIRIT-AI和CONSORT-AI等一系列AI临床试验报告规范问世[3-5]，AI相关RCT研究已步入规范化发展的快车道[17]。目前，欧美国家在AI相关RCT医学研究领域中处于领先地位，我国的研究者和研究机构在该方面亦表现出巨大潜力。我国学者应加强跟踪AI的应用需求，掌握其在医学领域中的应用现状与发展趋势，加强与国外科研机构合作，科学开展RCT研究并规范论文报告质量，进一步拓展AI在医学领域中的应用。
作者贡献：张宁负责论文构思、数据分析、论文撰写；张晓辰负责文献检索、文献筛选、数据分析；何牧负责文献筛选、数据分析；康琳、曲璇、朱鸣雷负责文献检索及论文修订；孙晓红负责论文修订与审核。利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突 -
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图 1 2590篇老年人共病研究文献年发文量及被引频次分布情况
Figure 1. Distribution of annual publications and citation frequency of 2590 co-morbidity research literature on older adults
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图 2 发文量≥30篇的国家/地区合作网络图
注：各节点间的连线表明二者存在合作关系，连线越粗表示合作关系越强。美国所代表的红色条带宽度、与其他条带的连接宽度均最大
Figure 2. Map of cooperation network of countries/regions with ≥30 publications
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图 3 发文量居前10位的研究机构合作网络图
Figure 3. Collaborative network map of the top 10 research institutions in terms of number of publications
表 1 发文量、连接强度、被引频次居前10位的国家
Table 1 Top 10 countries in terms of number of publications, link strength and frequency of citations
序号 国家 发文量(篇) 国家 连接强度 国家 被引频次(次) 1 美国 907 英国 396 美国 31 343 2 英国 240 美国 371 英国 10099 3 加拿大 228 意大利 323 意大利 9258 4 意大利 206 西班牙 300 荷兰 7193 5 荷兰 200 荷兰 278 加拿大 7191 6 德国 191 德国 254 德国 5782 7 中国 185 澳大利亚 243 瑞典 5086 8 西班牙 184 法国 193 瑞士 4462 9 澳大利亚 183 加拿大 170 西班牙 3944 10 瑞典 105 比利时 170 澳大利亚 3693 
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表 2 发文量、被引频次及共被引频次居前10位的作者
Table 2 Top 10 authors in terms of number of publications, citation frequency and co-citation frequency
序号 作者 发文量(篇) 作者 被引频次(次) 作者 共被引频次(次) 1 Jenny Ploeg 32 Alessandra Marengoni 3491 Alessandra Marengoni 566 2 Maureen Markle-Reid 29 Laura Fratiglioni 2794 Linda P Fried 496 3 Davide L.Vetrano 29 Susan M.Smith 1419 Martin Fortin 437 4 Alessandra Marengoni 28 Graziano Onder 1186 Mary E.Charlson 425 5 Cynthia M.Boyd 22 Martin Fortin 1123 World Health Organization 400 6 Amaia Calderon-Larranaga 22 Davide L.Vetrano 997 Cynthia M.Boyd 357 7 Graziano Onder 22 Cynthia M.Boyd 972 Karen Barnett 342 8 Laura Fratiglioni 21 Jenny Ploeg 963 Mary E Tinetti 335 9 Ai Koyanagi 17 Maureen Markle-Reid 815 Martine Exterman 293 10 Kathryn Fisher 16 Emma Wallace 799 Ronald C.Kessler 273
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表 3 发文量、总连接强度、被引频次居前10位的研究机构
Table 3 Top 10 research institutions in terms of number of publications, total link strength and citation frequency
序号 机构名称 发文量(篇) 机构名称 总连接强度 机构名称 被引频次(次) 1 多伦多大学 67 卡罗林斯卡学院 164 卡罗林斯卡学院 4128 2 卡罗林斯卡学院 63 多伦多大学 135 哥伦比亚大学 3640 3 麦克马斯特大学 53 斯德哥尔摩大学 125 布雷西亚大学 3552 4 约翰斯·霍普金斯大学 51 约翰斯·霍普金斯大学 117 约翰斯·霍普金斯大学 3343 5 华盛顿大学 50 杜克大学 115 斯德哥尔摩大学 3055 6 密歇根州立大学 49 加利福尼亚大学旧金山分校 114 斯德哥尔摩老年研究中心 2830 7 杜克大学 47 布雷西亚大学 102 伦敦卫生与热带医学院 2731 8 加利福尼亚大学旧金山分校 45 哈佛医学院 100 印第安纳大学 2653 9 悉尼大学 45 圣心天主教大学 96 拉德堡德大学 2570 10 伦敦国王学院 43 斯德哥尔摩老年研究中心 94 匹兹堡大学 2134
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表 4 发文量、被引频次居前10位的期刊
Table 4 Top 10 journals in terms of number of publications and frequency of citations
序号 期刊 发文量(篇) 影响因子(JCR2022) JCR分区 共被引期刊 被引频次(次) 影响因子(JCR2022) JCR分区 1 BMC Geriatr 99 4.1 Q2 J Am Geriatr Soc 4037 6.3 Q1 2 J Am Geriatr Soc 67 6.3 Q1 J Gerontol A Biol Sci Med Sci 2164 5.1 Q2 3 BMJ Open 56 2.9 Q2 J Am Med Assoc 2144 120.7 Q1 4 Arch Gerontol Geriatr 53 4 Q2 J Clin Oncol 2105 45.4 Q1 5 J Geriatr Oncol 53 3 Q3 Lancet 1829 168.9 Q1 6 PLoS One 50 3.7 Q2 PLoS One 1815 3.7 Q2 7 Age Ageing 46 6.7 Q1 J Clin Epidemiol 1781 7.2 Q1 8 Int J Environ Res Public Health 36 NA NA New Engl J Med 1431 158.5 Q1 9 J Gerontol A Biol Sci Med Sci 34 5.1 Q2 Age Ageing 1382 6.7 Q1 10 J Am Med Dir Assoc 33 7.6 Q1 Blood 1193 20.3 Q1
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表 5 出现频次、总连接强度居前20位的关键词
Table 5 Top 20 keywords in terms of frequency of occurrenceand total link strength
序号 关键词 出现频次(次) 总连接强度 1 multimorbidity 1172 2194 2 older adults 886 1706 3 frailty 206 468 4 aging 153 301 5 polypharmacy 138 312 6 depression 137 294 7 chronic disease 134 302 8 mortality 124 261 9 geriatric assessment 83 200 10 quality of life 80 188 11 cancer 75 213 12 dementia 74 145 13 epidemiology 70 132 14 disability 68 145 15 comprehensive geriatric assessment 62 151 16 geriatrics 60 144 17 primary care 58 116 18 anxiety 54 118 19 geriatric oncology 46 123 20 geriatric 44 102
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表 6 被引频次居前15位的文献
Table 6 Top 15 cited articles
序号 作者及发表时间 文章题目 期刊名称 被引频次(次) 文章类别 1 Moussavi S等(2007年) Depression, chronic diseases, and decrements in health: results from the World Health Surveys Lancet 2586 Article 2 Kroenke K等(2009年) The PHQ-8 as a measure of current depression in the general population J Affect Disord 2575 Article 3 Marengoni A等(2011年) Aging with multimorbidity: A systematic review of the literature Ageing Res Rev 1645 Review 4 Wolff JL等(2002年) Prevalence, expenditures, and complications of multiple chronic conditions in the elderly Arch Intern Med 1480 Article 5 Diniz BS等(2013年) Late-life depression and risk of vascular dementia and Alzheimer's disease: systematic review and meta-analysis of community-based cohort studies Br J Psychiatry 763 Review 6 Repetto L等(2002年) Comprehensive geriatric assessment adds information to Eastern Cooperative Oncology Group performance status in elderly cancer patients: An Italian group for geriatric oncology study J Clin Oncol 676 Article 7 Salive ME(2013年) Multimorbidity in Older Adults Epidemiol Rev 669 Article 8 Lehnert T等(2011年) Health Care Utilization and Costs of Elderly Persons With Multiple Chronic Conditions Med Care Res Rev 468 Review 9 Hanlon P等(2018年) Frailty and pre-frailty in middle-aged and older adults and its association with multimorbidity and mortality: a prospective analysis of 493 737 UK Biobank participants Lancet Public Health 441 Article 10 Byers AL等(2010年) High Occurrence of Mood and Anxiety Disorders Among Older Adults The National Comorbidity Survey Replication Arch Gen Psychiatry 428 Article 11 Quoix E等(2011年) Carboplatin and weekly paclitaxel doublet chemotherapy compared with monotherapy in elderly patients with advanced non-small-cell lung cancer: IFCT-0501 randomised, phase 3 trial Lancet 417 Article 12 Diederichs C等(2011年) The measurement of multiple chronic diseases--a systematic review on existing multimorbidity indices J Gerontol A Biol Sci Med Sci 413 Review 13 Smith SM等(2012年) Managing patients with multimorbidity: systematic review of interventions in primary care and community settings BMJ 396 Article 14 Björgvinsson T等(2013年) Psychometric properties of the CES-D-10 in a psychiatric sample Assessment 389 Article 15 Smith SM等(2016年) Interventions for improving outcomes in patients with multimorbidity in primary care and community settings Cochrane DatabaseSyst Rev 384 Review
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[1] 闫伟, 路云, 张冉, 等. 基于CHARLS数据分析的我国老年人共病现状研究[J]. 中华疾病控制杂志, 2019, 23(4): 426-430. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JBKZ201904013.htm Yan W, Lu Y, Zhang R, et al. Multimorbidity status of the elderly in China-research based on CHARLS data[J]. Chin J Dis Control Prev, 2019, 23(4): 426-430. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JBKZ201904013.htm
[2] Xu X L, Mishra G D, Jones M. Evidence on multimorbidity from definition to intervention: an overview of systematic reviews[J]. Ageing Res Rev, 2017, 37: 53-68. DOI: 10.1016/j.arr.2017.05.003
[3] Kivimäki M, Strandberg T, Pentti J, et al. Body-mass index and risk of obesity-related complex multimorbidity: an observational multicohort study[J]. Lancet Diabetes Endocrinol, 2022, 10(4): 253-263. DOI: 10.1016/S2213-8587(22)00033-X
[4] The Emerging Risk Factors Collaboration. Association of cardiometabolic multimorbidity with mortality[J]. JAMA, 2015, 314(1): 52-60. DOI: 10.1001/jama.2015.7008
[5] Vetrano D L, Rizzuto D, Calderón-Larra aga A, et al. Trajectories of functional decline in older adults with neuropsychiatric and cardiovascular multimorbidity: a Swedish cohort study[J]. PLoS Med, 2018, 15(3): e1002503. DOI: 10.1371/journal.pmed.1002503
[6] 王丽敏, 陈志华, 张梅, 等. 中国老年人群慢性病患病状况和疾病负担研究[J]. 中华流行病学杂志, 2019, 40(3): 277-283. Wang L M, Chen Z H, Zhang M, et al. Study of the prevalence and disease burden of chronic disease in the elderly in China[J]. Chin J Epidemiol, 2019, 40(3): 277-283.
[7] La D T V, Zhao Y, Arokiasamy P, et al. Multimorbidity and out-of-pocket expenditure for medicines in China and India[J]. BMJ Glob Health, 2022, 7(11): e007724. DOI: 10.1136/bmjgh-2021-007724
[8] Muth C, Blom J W, Smith S M, et al. Evidence supporting the best clinical management of patients with multimorbidity and polypharmacy: a systematic guideline review and expert consensus[J]. J Intern Med, 2019, 285(3): 272-288. DOI: 10.1111/joim.12842
[9] Liu W M, Wu J Y, Zhang N, et al. Postural deformities in Parkinson's disease: a bibliometric analysis based on web of science[J]. Heliyon, 2023, 9(3): e14251. DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e14251
[10] Van Eck N J, Waltman L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping[J]. Scientometrics, 2010, 84(2): 523-538. DOI: 10.1007/s11192-009-0146-3
[11] Zhou J, Song D, Ma J J, et al. Research trends in the mental health and multimorbidity of older people from 2002 to 2022: a bibliometric analysis via CiteSpace[J]. Front Psychiatry, 2023, 14: 1117554. DOI: 10.3389/fpsyt.2023.1117554
[12] Wang L Y, Luo D, Hamdaoui O, et al. Bibliometric analysis and literature review of ultrasound-assisted degradation of organic pollutants[J]. Sci Total Environ, 2023, 876: 162551. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2023.162551
[13] Ye B Q, Xie R X, Mishra S R, et al. Bidirectional association between physical multimorbidity and subclinical depression in Chinese older adults: findings from a prospective cohort study[J]. J Affect Disord, 2022, 296: 169-174. DOI: 10.1016/j.jad.2021.09.067
[14] Moussavi S, Chatterji S, Verdes E, et al. Depression, chronic diseases, and decrements in health: results from the World Health Surveys[J]. Lancet, 2007, 370(9590): 851-858. DOI: 10.1016/S0140-6736(07)61415-9
[15] Triolo F, Sjöberg L, Calderón-Larrañaga A, et al. Late-life depression and multimorbidity trajectories: the role of symptom complexity and severity[J]. Age Ageing, 2023, 52(2): afac315. DOI: 10.1093/ageing/afac315
[16] Kroenke K, Strine T W, Spitzer R L, et al. The PHQ-8 as a measure of current depression in the general population[J]. J Affect Disord, 2009, 114(1/3): 163-173.
[17] Marengoni A, Angleman S, Melis R, et al. Aging with multimorbidity: a systematic review of the literature[J]. Ageing Res Rev, 2011, 10(4): 430-439. DOI: 10.1016/j.arr.2011.03.003
[18] Schiltz N K. Prevalence of multimorbidity combinations and their association with medical costs and poor health: a population-based study of U.S. adults[J]. Front Public Health, 2022, 10: 953886. DOI: 10.3389/fpubh.2022.953886
[19] Li H F, Chang E X, Zheng W J, et al. Multimorbidity and catastrophic health expenditure: evidence from the China Health and Retirement Longitudinal Study[J]. Front Public Health, 2022, 10: 1043189. DOI: 10.3389/fpubh.2022.1043189
[20] Guo X R, Zhao B H, Chen T M, et al. Multimorbidity in the elderly in China based on the China Health and Retirement Longitudinal Study[J]. PLoS One, 2021, 16(8): e0255908. DOI: 10.1371/journal.pone.0255908
[21] Zheng D D, Loewenstein D A, Christ S L, et al. Multimorbidity patterns and their relationship to mortality in the US older adult population[J]. PLoS One, 2021, 16(1): e0245053. DOI: 10.1371/journal.pone.0245053
[22] American Geriatrics Society Expert Panel on the Care of Older Adults with Multimorbidity. Guiding principles for the care of older adults with multimorbidity: an approach for clinicians[J]. J Am Geriatr Soc, 2012, 60(10): E1-E25.
[23] Boyd C, Smith C D, Masoudi F A, et al. Decision making for older adults with multiple chronic conditions: executive summary for the American Geriatrics Society guiding principles on the care of older adults with multimorbidity[J]. J Am Geriatr Soc, 2019, 67(4): 665-673. DOI: 10.1111/jgs.15809
[24] Fraser H C, Kuan V, Johnen R, et al. Biological mechanisms of aging predict age-related disease co-occurrence in patients[J]. Aging Cell, 2022, 21(4): e13524. DOI: 10.1111/acel.13524
[25] Salvioli S, Basile M S, Bencivenga L, et al. Biomarkers of aging in frailty and age-associated disorders: state of the art and future perspective[J]. Ageing Res Rev, 2023, 91: 102044. DOI: 10.1016/j.arr.2023.102044
[26] Luo Y, Chen Y M, Wang K P, et al. Associations between multimorbidity and frailty transitions among older Americans[J]. J Cachexia Sarcopenia Muscle, 2023, 14(2): 1075-1082. DOI: 10.1002/jcsm.13197
[27] Hanlon P, Nicholl B I, Jani B D, et al. Frailty and pre-frailty in middle-aged and older adults and its association with multimorbidity and mortality: a prospective analysis of 493 737 UK Biobank participants[J]. Lancet Public Health, 2018, 3(7): e323-e332. DOI: 10.1016/S2468-2667(18)30091-4
[28] Lipska K J, Krumholz H, Soones T, et al. Polypharmacy in the aging patient: a review of glycemic control in older adults with type 2 diabetes[J]. JAMA, 2016, 315(10): 1034-1045. DOI: 10.1001/jama.2016.0299
[29] 陈旭娇, 严静, 王建业, 等. 老年综合评估技术应用中国专家共识[J]. 中华老年医学杂志, 2017, 36(5): 471-477. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LNBY201702001.htm Chen X J, Yan J, Wang J Y, et al. Chinese experts consensus on application of comprehensive geriatric assessment[J]. Chin J Geriatr, 2017, 36(5): 471-477. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LNBY201702001.htm
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期刊类型引用(1)
1. 刘敏，杨金苹，赵金颜，乔建红. 老年共病患者自我感知老化、抑郁情绪与生活质量的相关性研究. 心理月刊. 2024(21): 58-60 . 
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