综述：利用社会网络分析（SNA）和绩效评估表来探讨成人长期护理机构中的决策支持工具，以及作者对老年医学与老年学领域的贡献：文献计量分析

《Medicine》：Using social network analysis (SNA) and the performance sheet to explore decision support tools in adult long-term care facilities and author contributions to the field of Geriatrics & Gerontology: Bibliometric analysis

临床决策支持系统在长期能护理设施中的应用通过社会网络分析进行分类和贡献评估，发现传统元分析和文献计量学存在局限性，提出包含国家、机构、作者等10个维度的绩效表，验证了聚类分类的一致性及美国、威斯康星大学等实体在DSSLTCF中的主导作用。

　　
近年来，随着老龄化社会进程加快和医疗资源分配压力增大，临床决策支持系统（DSSLTCF）在长期护理设施中的应用逐渐受到关注。本研究通过整合文献计量学与社会网络分析技术，系统梳理了2010年后发表的69篇相关研究，并首次提出多维度的性能评估体系，为优化DSSLTCF研究范式提供了新思路。

在研究背景方面，尽管已有10余项系统性综述聚焦于DSSLTCF的应用场景，但存在两大局限：其一，传统元分析方法主要依赖人工筛选，易遗漏非显性关键词相关的研究；其二，对作者群体贡献度的评估多停留在文献计量层面，缺乏多维度的综合评价。特别是在COVID-19大流行背景下，长期护理设施面临双重挑战——既需要应对突发公共卫生事件，又需解决结构性的人员短缺问题。根据美国卫生与公众服务部统计，2020年美国长期护理机构因感染防控压力导致的医护人员流失率高达37%，这凸显了开发高效决策支持系统的紧迫性。

研究方法创新体现在三个维度：首先，采用关键词共现网络分析技术，通过Web of Science核心合集提取155篇候选文献，运用Pajek软件进行主题聚类。其次，开发双循环验证机制：首轮通过SNA将文献分为目标组（16篇）与对比组（43篇），验证分类一致性；次轮对目标组69篇文献进行二次聚类，最终确认9大主题体系。第三，创建性能评估矩阵，整合国家、机构、作者、期刊等10个维度的量化指标，突破传统文献计量仅关注数量统计的局限。

在分类学建构方面，研究团队发现既有文献存在主题交叉与分类重叠问题。通过关键词权重算法，将DSSLTCF系统划分为9个核心主题：数字技术应用（占28%）、感染防控（19%）、用药安全（17%）、认知症管理（12%）、跌倒预防（8%）、住院管理（5%）等。值得注意的是，数字技术主题首次被独立识别，其子类包括电子健康档案（EHR）、移动医疗设备、远程诊疗系统等，与既往研究将数字技术分散在各个应用场景中的归类方式形成显著差异。

作者贡献评估方面，研究创新性地引入绝对优势系数（AAC）与h指数的复合评价模型。结果显示美国贡献度达25篇，其学术产出具有显著的地域集中特征：威斯康星大学（4篇）、医学院（6篇）及个人研究者Christine R. Kovach（3篇）构成核心贡献群体。值得关注的是，Belgium团队在压力溃疡预防领域的研究获得最高平均被引量（8.2次/篇），这与其在医疗信息技术领域的传统优势密切相关。

性能评估矩阵的构建解决了长期存在的文献质量评价难题。该工具整合了以下10个评估维度：
1. 国家分布：美国（38%）、日本（15%）、德国（12%）
2. 机构类型：医学院（45%）、护理学院（30%）、研究机构（25%）
3. 研究主题分布：数字技术（28%）、感染防控（19%）
4. 期刊影响力：JAMDA（7篇）、Med Care（5篇）、IJ Med Inform（4篇）
5. 年度发文趋势：2016-2018年年均增长23%，2020年后增速提升至41%
6. 论文类型分布：实证研究（52%）、综述（35%）、技术报告（13%）
7. 关键词共现强度：临床决策支持（0.78）、电子健康档案（0.65）、远程诊疗（0.61）
8. 被引量TOP5：关于压力溃疡预防的综述（47次）、用药错误预警系统（39次）
9. 作者合作网络：呈现核心-边缘结构，4个核心作者贡献度达总量的37%
10. 技术成熟度：仅12%研究涉及AI算法，78%仍停留在规则引擎阶段

可视化工具的创新应用尤为突出。影响束图（IBP）将目标文献（红色标记）与对比文献（蓝色标记）进行动态对比，显示在感染防控主题上，传统元分析遗漏了23%的非显性关键词相关文献。桑基图揭示数字技术主题内部存在子类分化：42%研究聚焦移动端应用，31%涉及云计算平台，27%关注物联网设备。值得注意的是，所有被引量前10的文献均来自护理学期刊，这提示临床实践导向的研究更受重视。

研究发现的实践价值体现在三个方面：其一，数字技术主题的独立分类为开发专用评估指标提供了依据；其二，Belgium团队在压力溃疡预防领域的研究证实跨学科合作（涉及护理学、生物医学工程、数据科学）能有效提升干预措施的有效性；其三，性能评估矩阵成功识别出6个高潜力研究方向，包括智能用药管理系统（贡献度提升32%）、多模态数据融合（被引量增长28%）、老年人数字素养（发文量增长41%）等。

在方法论层面，研究团队开发了独特的双验证机制：首先通过SNA将文献聚类，然后用专家评审（德尔菲法）进行二次确认，使主题分类准确率达到92.3%。针对传统文献计量忽视作者贡献顺序的问题，创新性引入“贡献金字塔”模型，显示第一作者主导的文献被引量平均高出对照组17%，但通讯作者在跨机构合作中的协调作用更为关键。

研究局限性与改进建议包括：①样本局限于Web of Science，可能遗漏非英文文献；②性能评估矩阵未纳入预印本平台数据；③未建立动态更新机制。建议后续研究可构建开放数据库，整合arXiv、bioRxiv等平台数据，并开发自动化性能评估工具包（含R/Python代码）。

该研究对临床决策支持系统的发展具有三重启示：理论层面构建了DSSLTCF主题分类标准，方法层面建立了多维性能评估体系，实践层面明确了数字技术应用的关键路径。特别是发现护理机构在技术采纳中存在“数字鸿沟”现象——78%的中小型护理机构仍依赖传统纸质记录，而大型机构已开始部署AI辅助决策系统，这为制定差异化推广策略提供了依据。

未来研究方向可聚焦于：①开发基于自然语言处理的自动分类算法；②构建跨学科合作指数；③研究不同技术成熟度阶段对护理质量的影响曲线。研究团队已开放代码库（GitHub: dssltcf-bibliometrics），并提供可视化工具包（含4种图表生成器的R语言插件），可供学术界直接应用。

总体而言，该研究通过创新方法论实现了三个突破：首次系统分类数字技术在长期护理中的具体应用场景，首次建立包含10个维度的作者贡献评估体系，首次揭示技术采纳与护理质量提升的量化关系。其成果不仅完善了临床决策支持系统的学术研究框架，更为实际应用中的资源配置提供了数据支撑，对推动智慧养老产业发展具有战略意义。