《DIGITAL HEALTH》：Application of digital health technologies in physical activity-based dementia prevention and management: A bibliometric analysis based on web of science core collection and scopus
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目的：系统考察数字健康技术在基于体力活动的痴呆预防与管理中的应用现状、研究热点和新兴趋势，并为该领域的未来研究规划、干预优化和实践转化提供参考。
方法：从Web of Science核心合集（WoSCC）和Scopus中检索相关文献。经筛选、数据清理和合并后
目的：系统考察数字健康技术在基于体力活动的痴呆预防与管理中的应用现状、研究热点和新兴趋势，并为该领域的未来研究规划、干预优化和实践转化提供参考。
方法：从Web of Science核心合集（WoSCC）和Scopus中检索相关文献。经筛选、数据清理和合并后，共纳入217篇文献。采用CiteSpace 6.3 R3进行文献计量学分析。
结果：年度发文量总体呈上升趋势，研究成果分布于126种期刊。两个数据库在文献覆盖上既存在重叠，又表现出较强的互补性。共现分析显示，美国（USA）、哈佛大学（Harvard University）和Ahmed Arfan分别在国家/地区、机构和作者层面最为活跃。共被引分析显示，《阿尔茨海默病杂志》（Journal of Alzheimer’s Disease）、Anderson-hanley, Cay和Livingston G（2020）分别在期刊、作者和参考文献层面具有最高共被引频次。高频关键词主要包括“阿尔茨海默病”“老年人”和“痴呆”。关键词聚类识别出“运动”“临床试验”和“虚拟现实”等主要聚类，而近期出现的突现关键词包括“干预”“痴呆预防”和“数字健康”。
结论：近年来该领域研究不断扩展，并呈现出明显的跨学科特征。跨国、跨机构和跨作者的合作网络已初步形成，但整体网络仍相对分散。核心期刊、有影响力的作者和代表性文献奠定了坚实的知识基础。当前研究聚焦于数字健康支持的体力活动干预、痴呆患者及其他高风险人群的认知与功能改善，以及面向预防和管理的整合性干预。未来研究应强调目标人群分层、整合干预模式、智能化技术应用和长期真实世界价值。
**Introduction**
痴呆是一种以记忆、思维、判断、定向、语言及日常生活能力进行性下降为特征的综合征，已成为全球老龄化背景下的重大公共卫生挑战。体力活动因成本低、可及性强且对认知和功能有多维益处，被广泛视为痴呆预防与管理中最有前景的生活方式干预之一。随着移动通信、传感器和人工智能的发展，数字健康技术日益融入该领域，但缺乏针对这一交叉领域的系统性文献计量学（bibliometric analysis）分析。因此，本研究基于Web of Science核心合集（WoSCC）和Scopus，旨在描绘该领域的知识景观，识别研究热点和新兴趋势。
**Material and Methods**
**Data Sources**：本研究选取WoSCC和Scopus作为数据源，因其具有广泛的跨学科覆盖、规范的文献记录和结构化的引文信息，适合使用CiteSpace进行文献计量学分析。MEDLINE、EBSCO和IEEE Xplore因学科侧重、元数据格式兼容性等原因未作为主要数据源。
**Search Strategy**：检索策略围绕数字健康技术、体力活动和痴呆三个核心主题构建，主题内使用“OR”连接同义词，主题间使用“AND”确保相关性，并利用通配符扩展词汇变体。检索时间设定为2000年1月至2025年12月。
**Inclusion and Exclusion Criteria**：纳入标准包括英文撰写的文章和综述，研究对象为痴呆患者或有痴呆风险人群，内容涉及数字健康技术与基于体力活动的方法相结合用于痴呆的预防、干预、康复或管理。排除非英文文献、非文章/综述类型、重复记录、信息不完整、撤稿文献以及不符合主题范围的文献。
**Data Screening and Preparation**：初检共获得WoSCC记录1345条、Scopus记录1883条。经数据库内置筛选、双人独立标题摘要筛选和第三人裁决后，最终纳入217篇文献。使用Python和scopus-wos-tools对Scopus记录进行格式转换，统一国家、作者、机构等字段，并通过DOI或标准化标题进行去重。
**Data Analysis**：采用CiteSpace 6.3 R3进行网络可视化分析，节点类型包括国家/地区、机构、作者、关键词和参考文献；同时使用Excel进行描述性统计。分析内容包括共现分析（co-occurrence analysis）、共被引分析（co-citation analysis）、聚类分析和基于Kleinberg算法的突发检测（burst detection）。
**Results**
**Publication Statistics**：年发文量总体呈上升趋势，2010—2017年为低产期，2018年首次突破10篇，2024年和2025年均达35篇。217篇文献分布于126种期刊，其中JMIR Serious Games、JMIR Research Protocols和Journal of Alzheimer’s Disease发文量居前。数据库重叠分析显示，80篇被两个数据库同时收录，74篇仅被Scopus收录，63篇仅被WoSCC收录，表明两数据库具有良好的互补性。
**Co-Occurrence Relations**：国家/地区共现网络包含49个节点和168条连线，美国（61篇，中介中心性0.34）和英格兰（26篇，中介中心性0.31）处于合作网络核心。机构共现网络包含236个节点和480条连线，哈佛大学、伦敦大学和ETH Zurich发文量并列第一；马斯特里赫特大学虽发文量不居首位但中介中心性最高（0.17）。作者共现网络包含301个节点和495条连线，Ahmed Arfan、Abd-alrazaq Alaa和Anderson-hanley Cay发文量最多，但主要作者中介中心性均为0，显示作者合作网络较为分散。
**Co-Citation Relations**：期刊共被引网络包含386个节点和2675条连线，共被引频次最高的是Journal of Alzheimer’s Disease（116次），其次是Frontiers in Aging Neuroscience（108次）和PLOS ONE（107次）。作者共被引网络包含523个节点和1888条连线，Anderson-hanley Cay共被引频次最高（37次）且中介中心性最高（0.24）。参考文献共被引网络包含498个节点和1465条连线，Livingston G（2020）共被引频次最高（20次），并与Karssemeijer EGA（2019）同为中心性最高（0.09）的文献。
**Keyword Distribution**：高频关键词包括“阿尔茨海默病”（alzheimers disease，90次）、“老年人”（older adults，80次）、“痴呆”（dementia，76次）、“体力活动”（physical activity，66次）、“虚拟现实”（virtual reality，44次）等。关键词聚类分析识别出“运动”“临床试验”“虚拟现实”“数字健康”“执行功能”等聚类。突发检测显示，“严肃游戏”（serious games）、“记忆”（memory）、“有氧运动”（aerobic exercise）等具有较强突现强度；近期仍在突现的关键词包括“干预”“痴呆预防”“系统评价”“数字健康”等。
**Discussion**
**The overall development trends**：该领域经历了早期探索（2010—2017）、稳步发展（2018—2020）和快速增长（2021—2025）三个阶段，后一阶段的增长可能与新冠疫情后远程医疗和居家干预需求增加有关。期刊分布体现了数字健康、老年医学、神经科学和康复科学的跨学科特征。数据库互补性表明双数据库策略有助于提高文献覆盖的全面性。国际合作网络虽已形成，但作者层面仍较分散，提示需要加强跨学科协作和标准化研究框架。
**Knowledge Base**：高共被引期刊主要来自痴呆、衰老、神经科学和老年医学领域，如Journal of Alzheimer’s Disease、Frontiers in Aging Neuroscience和Alzheimer’s & Dementia。高共被引作者包括Anderson-hanley、Livingston、Folstein、Petersen和Karssemeijer，分别代表了运动与认知训练、痴呆预防、认知评估和数字干预等知识领域。高共被引参考文献如Livingston等（2020）、Zhao等（2020）和Karssemeijer等（2019）为该领域提供了重要的证据基础，反映出研究正在从传统面对面管理向连续化、个体化和可及性更高的干预模式转变。
**Research Focus**：当前研究热点集中在三个方面：一是数字健康技术支持下的体力活动干预模式，包括监测追踪、反馈促进、交互训练和智能管理四个层次；二是痴呆患者及高风险人群的认知与功能改善，尤其是记忆、执行功能和日常生活能力；三是面向预防和管理的整合性干预，强调“早期识别—持续干预—长期管理”的连续路径。数字健康技术正从辅助工具转变为连接风险筛查、行为干预、过程监测和长期随访的核心平台。
**Future Research Characteristics**：未来研究预计将更早介入疾病轨迹，关注轻度认知障碍、主观认知下降等高危人群，并开展风险分层和精准干预。干预模式将更加整合，融合体力活动、认知训练、康复支持和生活方式管理，同时借助可穿戴设备、虚拟现实和人工智能实现动态调节和闭环管理。此外，研究将更加重视干预在家庭、社区和长期照护环境中的可行性、可接受性及长期真实世界效果。
**Practical Implications for Clinical Practice and Future Development**：上述发现提示临床医生和康复专业人员可将数字健康技术作为传统干预的补充手段，以实现连续监测和远程支持；研究者应推动多中心研究和实施性研究，促进证据转化；技术开发者则需以用户为中心，注重可用性、数据安全及与现有医疗系统的整合。
**Strengths and limitations**：本研究的主要优势在于使用WoSCC和Scopus双数据库、采用多种文献计量学方法，全面描绘了该交叉领域的结构和发展趋势。局限在于仅检索了两个英文数据库、仅纳入英文文献，可能遗漏部分区域性研究；检索策略和术语选择可能造成一定漏检；同时文献计量学分析基于元数据，无法评估具体研究的方法学质量和临床效果。
**Conclusion**
数字健康技术在基于体力活动的痴呆预防与管理领域的研究增长迅速，并已形成跨学科特征。当前研究主要围绕数字健康支持的体力活动干预、认知和功能结局以及预防与管理整合性干预展开。未来研究应进一步关注更早期和分层更明确的目标人群、整合性干预模式、智能化技术应用及其在真实世界中的长期实施价值，以推动该领域的实践转化。
