心脏电生理学六十年研究演进与创新：历史科学计量学分析揭示全球格局与未来方向

本综述通过科学计量学方法系统分析1959–2025年间全球心脏电生理学（CEP）研究，揭示其快速增长趋势、地域不均衡性（高收入国家贡献86.7%产出）及合作网络特征。研究追踪了从传统药理学、离体生物物理学向植入式设备、人工智能（AI）风险分层及干细胞模型等新兴领域的主题演变，为优化科研布局、弥合地域差距及引导未来投资（如AI与干细胞策略）提供实证依据。

　　

引言：心脏电生理学（Cardiac Electrophysiology, CEP）作为连接心脏电活动机制与心律失常临床管理的关键领域，对全球健康保障具有重大意义。自1950年代末以来，该领域在高分辨率电生理映射、导管消融技术、诱导多能干细胞（induced pluripotent stem cell, iPSC）衍生心肌细胞及人工智能（AI）计算分析等三大突破的推动下快速发展，形成了从离子通道研究到多中心临床试验的多元证据体系。然而，其全球研究分布、合作动态及主题演进始终缺乏系统性量化分析。本研究通过科学计量学方法，首次全面绘制CEP六十年发展图谱，旨在为科研资助、政策制定及跨地域合作提供数据支撑。

方法：研究设计基于科学计量学原理，对Scopus、Web of Science和PubMed三大数据库中1959年至2025年4月的文献进行系统检索。检索策略采用MeSH术语“Cardiac Electrophysiology”及其同义词，通过标题-摘要关键词组合筛选。纳入标准为经同行评审的原创研究及综述文章，聚焦心脏、心肌或心肌细胞电活动特性分析；排除会议摘要、书籍章节及缺乏关键元数据的文献。最终筛选出3766篇文献进行量化分析。数据提取涵盖出版趋势、引用指标（h指数、g指数、m指数）、期刊四分位区（Q1–Q4）、世界银行收入等级及世界卫生组织区域分类。合作网络通过共作者关系映射，关键词轨迹则采用文本挖掘技术追踪。

结果：

一般特征：CEP年度出版物从1959年的3篇增长至2021年的268篇，显示显著上升趋势。文章平均作者数为6人，国际合作率达25.09%。Lotka定律分析表明，79%的作者仅发表1篇文献，而少数核心研究者持续推动领域发展。

地理与收入分布：欧洲（42.5%）和美洲（40.8%）主导研究产出，而非洲、东地中海及东南亚地区合计不足3%。高收入国家贡献86.7%的文献，且63.5%发表于Q1期刊；中低收入国家输出量低（1.9%），且多分布于低影响力期刊。美国（33.8%）、英国（9.7%）、德国（7.9%）、中国（7.3%）和加拿大（3.8%）为前五大产出国。引用影响力亦呈现明显地域差距，美洲地区平均h指数达169.1，而非洲地区仅为75。

核心科学源：Heart Rhythm在发文量上领先（n=150），而Circulation Research则拥有最高引用次数（n=7928）和h指数。美国生理学杂志-心脏与循环生理分册和Heart Rhythm近年增长最为显著。整体而言，59.8%的文献发表于Q1期刊。

合作网络：机构层面，加州大学、牛津大学及约翰霍普金斯大学为核心枢纽；国家层面，美国与欧洲、亚洲国家合作紧密，而与非洲、拉丁美洲联系薄弱。跨国合作文章显示出更高的引用密度。

研究主题演进：早期（1960–1990年）研究集中于药理学（如ouabain）和离体生物物理学；2000年后转向导管消融、设备治疗及基因组学。近十年涌现出iPSC衍生心肌细胞、贝叶斯定理（Bayes theorem）及数量性状基因座（quantitative trait locus）等新兴方向。主题地图显示，植入式电子设备、心房颤动和干细胞心肌细胞为成熟研究集群，而AI辅助风险分层和智能传感诊断处于快速发展阶段。

讨论：本研究揭示CEP领域已从零星研究发展为多学科合作驱动的成熟学科，但存在显著地理不均衡性。高收入地区主导知识生产，而低收入地区尽管心律失常疾病负担沉重，却贡献极少研究。这种差距呼吁通过能力建设、公平资助及包容性编辑政策加以弥合。合作网络分析表明，国际协作不仅能提升引用影响力，还有助于解决区域特异性疾病（如Chagas心肌病或风湿性心房颤动）。关键词演进提示，未来突破可能源于AI与干细胞技术的融合，但需克服数据异质性及转化研究滞后等挑战。本研究亦承认局限性：引用指标受期刊可见度、语言偏好及数据库索引偏差影响；早期文献覆盖可能不足；地域访问差异可能放大 citation 不平等。

差距与机遇：研究识别出三大关键缺口：地理不平等、转化研究延迟及数据整合障碍。建议通过南北“双实验室”伙伴关系、多阶段资助机制及开放访问数据平台予以应对。这些措施有望提升研究包容性、加速发现进程，并最终改善全球心律失常护理。

结论：六十年科学计量分析表明，CEP研究呈现高度地域集中性、协作优势及明确主题迁移趋势。未来研究应聚焦区域特异性病理、强化跨国合作，并优先投资AI驱动风险预测、干细胞模型及智能设备等前沿方向，以推动领域创新与公平发展。

作者贡献与利益声明：所有作者均参与研究构思、设计、数据获取、分析或解读，并参与稿件起草与修订，同意投稿并对研究负责。作者声明无潜在利益冲突。数据可根据合理要求从通讯作者处获取。