《Frontiers in Neurology》：Gait analysis in cerebral palsy (2005–2025): a bibliometric mapping of research trends, collaboration networks, and emerging technologies
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背景：步态功能障碍是脑性瘫痪（cerebral palsy, CP）的标志性特征，限制活动能力和生活质量。尽管研究不断增长，但缺乏对CP步态分析科学领域的系统综合。方法：研究人员根据PRISMA指南系统检索了Web of Science核心合集（Web of
背景：步态功能障碍是脑性瘫痪（cerebral palsy, CP）的标志性特征，限制活动能力和生活质量。尽管研究不断增长，但缺乏对CP步态分析科学领域的系统综合。方法：研究人员根据PRISMA指南系统检索了Web of Science核心合集（Web of Science Core Collection）（2005–2025）。使用VOSviewer和CiteSpace进行合著、共现、聚类、突现检测以及双图叠加分析。为了验证研究结果的稳健性，研究人员使用Scopus（Elsevier）进行了等效搜索策略的二次验证分析。结果：共识别出1,404篇出版物；年产出从26篇增长至112篇。美国产出最多（376篇论文，h-index为45）。《Gait & Posture》发表文章最多（207篇）。关键词聚类识别出10个聚类，其中“蹲踞步态（crouch gait）”、“可靠性（reliability）”、“粗大运动功能（gross motor function）”为持续主题。近期突现词包括“可穿戴传感器（wearable sensors）”、“肌肉骨骼建模（musculoskeletal modeling）”和“人工智能（artificial intelligence）”。值得注意的是，将步态分析与以患者为中心的结果联系起来的干预研究仍然代表性不足。结论：该文献计量分析揭示了一个成熟的领域，对技术辅助康复的研究兴趣日益增长，近期关键词突现表明了这一点。新兴技术（可穿戴设备、AI、肌肉骨骼建模）值得在未来的临床研究中优先考虑，尽管其当前应用仍然有限。步态测量与临床决策之间持续存在的证据差距呼吁多中心验证和真实世界实施研究。系统评价注册：开放科学框架（Open Science Framework, OSF）（DOI: 10.17605/OSF.IO/CT27P）。
1 引言
脑性瘫痪（cerebral palsy, CP）是儿童中最常见的神经发育障碍之一，全球患病率约为每1,000名活产婴儿中2例。步态障碍是CP最致残的后果之一，直接限制日常活动中的独立性，限制社会参与，并降低健康相关生活质量。因此，定量步态分析（gait analysis）已成为CP领域长期的核心研究主题。过去二十年间，CP步态研究已从定性临床观察转向三维运动捕捉（three-dimensional motion capture），从表面肌电图（surface electromyography）转向可穿戴传感器（wearable sensors），从单参数评估转向多模态集成分析。这些技术使得在步态过程中对下肢关节运动学（kinematics）、动力学（kinetics）、肌肉激活模式和能量消耗进行客观、定量评估成为可能，从而为临床决策提供信息和改进。尽管技术不断扩展，但CP步态文献数量大幅增长，然而该子领域尚未进行针对性的系统科学图谱绘制，包括合作结构、主题演进和新兴方向。文献计量分析（bibliometric analysis）利用定量方法审视大规模文献数据集，追踪研究演进、合作结构和主要贡献者。专用软件工具如CiteSpace和VOSviewer常用于进行科学图谱绘制和网络可视化。通过利用标准化文献数据，文献计量分析提供了可重复的宏观视角，补充了传统叙述性综述。已有若干文献计量研究广泛调查了CP研究，但未将步态分析单独作为一个领域。本研究首次以CP步态分析的文献计量分析为核心，结合知识结构图谱、合作网络分析和新兴趋势检测于统一框架中。
2 材料与方法
2.1 数据来源与检索策略
数据于2026年5月21日从Web of Science核心合集（Web of Science Core Collection, WoSCC）检索。检索式：TS = (“cerebral palsy” OR “CP”） AND TS = (“gait” OR “walking" OR "gait analysis”）。出版时间段为2005年1月至2025年12月，覆盖CP步态研究大幅增长的两个十年。语言限制为英语。该系统综述根据PRISMA 2020声明进行和报告。无需伦理批准，所有数据来自已发表文献。研究方案在开放科学框架（Open Science Framework, OSF）预注册。
2.2 纳入标准与数据清洗
符合条件的记录满足：（1）研究同时关注CP和步态分析；（2）文献类型为原创文章或综述（排除会议摘要、信件和社论）。由两位作者独立筛选标题和摘要确认资格；分歧通过讨论解决。数据以“全记录与引用的参考文献”格式导出。去重后，进行两轮数据规范化：首先使用VOSviewer的字典文件手动统一作者姓名、机构隶属关系和关键词；其次使用CiteSpace的内置别名函数合并同一实体的不同变体。PRISMA框架仅用于文献检索和记录选择过程；未进行个别研究的定性偏倚风险评估，因为这超出了文献计量分析的范围。
2.3 分析工具与参数
CiteSpace（版本7.0 R0）用于合作网络分析、期刊共被引分析、双图叠加、关键词共现与聚类、突现检测和时间线可视化。使用Pathfinder算法精简网络，保留骨干结构。关键词聚类使用对数似然比（log-likelihood ratio, LLR）算法标记。突现检测识别频率突然增加的关键词（最小持续时间为1年）。VOSviewer（版本1.6.20）用于补充和验证CiteSpace网络，使用分数计数和关联强度归一化进行合著和共现分析。两种工具的联合使用允许网络结构的交叉验证，增强了图谱的稳健性。
2.4 Scopus验证
为了评估文献计量结果的稳健性并识别潜在的数据库特定偏倚，研究人员使用Scopus（Elsevier）进行了二次验证分析。等效检索策略：TITLE-ABS-KEY (“cerebral palsy” OR “cp”） AND TITLE-ABS-KEY (gait OR walking OR "gait analysis”）。相同的时间段、文献类型和语言限制。数据以CSV格式导出，使用相同的规范化协议清洗。比较WoSCC与Scopus之间的关键指标，包括出版趋势、核心期刊、领先国家和机构、关键词聚类、引文突现和高被引论文。以DOI为主要匹配键量化数据库之间的重叠，无DOI的记录使用标题-第一作者-年份模糊匹配。系统记录差异并在各数据库覆盖重点的背景下解释。
2.5 分析方法
年度出版趋势使用R（版本4.3.0）的线性回归分析，计算Durbin-Watson统计量检验残差自相关。合作网络中，节点大小反映出版数量，链接粗细反映合作强度。通过关键词聚类的时间线视图可视化时间演进，应用关键词突现检测识别频率突然增加的术语。回归系数显著性水平设为p < 0.05。
3 结果
3.1 一般出版产出、引文趋势与未来预测
共纳入2005年1月至2025年12月的1,404篇文章。年度出版数量从2005年的26篇稳步增长至2025年的112篇，复合年增长率为8.6%。线性回归分析显示出版物的显著上升趋势。基于线性回归模型，预测2030年年度出版量为135篇。这些预测应谨慎解读，仅基于历史线性趋势。按出版年份汇总的总引文分布图反映了每年发表论文的累积学术影响力。
3.2 核心国家、机构、作者和期刊
美国是产出最多的国家（376篇，26.8%），其次是荷兰（108篇，7.7%）。在引文影响力方面，美国总被引次数最高（7,969次），H-index最高（45），而澳大利亚的人均被引次数最高（30.03）。G-index也被计算以补充H-index。数据揭示双重模式：美国在绝对产出和总被引上占优，而部分欧洲国家（荷兰、比利时、瑞士）人均被引更高，呈现“小国高影响力”特征。高产国家集中在西欧和北美，表明研究能力的区域聚类。机构层面，阿姆斯特丹自由大学（Vrije Universiteit Amsterdam）产出最多（77篇），其次是鲁汶大学（KU Leuven，55篇）。引文影响力方面，阿姆斯特丹自由大学总被引最高（2,104次），H-index最高（30），而Gillette Children’s Specialty Healthcare的人均被引最高（32.48）。作者层面，Desloovere K（鲁汶大学）产出最多（46篇），其次为Buizer AI（阿姆斯特丹自由大学，28篇）。Desloovere K总被引最高（1,264次），H-index最高（19），Schwartz MH（Gillette Children‘s Specialty Healthcare）人均被引最高（41.27）。期刊层面，《Gait & Posture》产出最多（207篇），其次为《Developmental Medicine and Child Neurology》（81篇）。《Gait & Posture》总被引最高（5,119次），H-index最高（41），而《Developmental Medicine and Child Neurology》人均被引最高（32.64）且影响因子最高（4.3，JCR Q1儿科）。2005至2025年间，被引最多的10篇文章共2,463次引用，平均246.3次/篇。
3.3 合作网络分析
国家合作网络包含58个节点和254条边。合作最紧密的是美国与加拿大（8条链接），其次为美国-英国（5条）和美国-澳大利亚（3条）。机构合作网络包含975个节点和3,318条边，鲁汶大学与鲁汶大学医院之间链接最强（318条），强化了比利时-荷兰合作轴的主导地位。
3.4 关键词共现与聚类分析
关键词共现网络包含486个节点和3,670条边。最频繁的关键词为“脑性瘫痪（cerebral palsy）”（825次）、“儿童（children）”（331次）、“可靠性（reliability）”（282次）和“粗大运动功能（gross motor function）”（224次），表明方法学可靠性和功能结局是核心关注点。网络模块度（Q = 0.3294）和平均轮廓值（S = 0.5046）表明聚类结构定义良好，跨主题重叠适中。关键词聚类（LLR算法）生成10个主要聚类。最大聚类#0（“脑性瘫痪”，大小75）包含“可靠性”和“儿童”等术语，表明早期研究关注测量可重复性和一般人群描述。聚类#1（“蹲踞步态”，大小73）集中于“运动学”和“痉挛性双瘫”，反映长期的生物力学重点。值得注意的是，与“外骨骼”和“质心”相关的聚类在2015年后出现，表明向基于干预和姿势控制研究的转变。聚类#0和#6（“步态分析”）的时间连续性确认了这些主题构成了该领域的持久知识骨干。
3.5 关键词突现检测
突现检测识别出20个具有显著引文激增的关键词。最强突现为“分类（classification）”（强度9.22，突现期2021–2025），其次为“痉挛性（spastic）”（强度8.11，突现期2005–2018）。近期突现（2022–2025）包括“运动功能（motor function）”（强度5.19）、“定义（definition）”（强度5.16）和“生活质量（quality of life）”（强度4.46），反映新兴研究前沿。重要的是，“可穿戴传感器（wearable sensors）”、“人工智能（artificial intelligence）”和“肌肉骨骼建模（musculoskeletal modeling）”作为突现词的出现表明研究兴趣增长，但并非已建立的临床应用。这些技术仍主要处于概念验证和小规模验证阶段。
3.6 共被引与知识库分析
文献共被引分析生成217篇被引参考文献的网络。共被引次数最高的参考文献为palisano r, 1997, dev med child neurol, v39, p214（共被引次数337），其次为rosenbaum p, 2007, dev med child neurol, v49, p8（共被引次数192）。共被引文献聚类识别出基础知识领域，包括步态生物力学与临床步态分析、功能评估与生活质量。
3.7 资助机构
美国卫生与公众服务部（United States Department of Health and Human Services）资助了92篇论文，其次为国家卫生研究院（National Institutes of Health, NIH，87篇）。NIH内部，尤尼斯·肯尼迪·施莱弗国家儿童健康与人类发展研究所（Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development, NICHD）贡献34篇。其他主要资助者包括FWO（比利时，23篇）、国家科学基金会（National Science Foundation, NSF，美国，19篇）和欧盟（European Union, EU，16篇）。
3.8 双图叠加
期刊双图叠加显示了CP步态研究的跨学科知识流动。施引期刊主要集中在神经病学/运动/眼科学、运动康复和心理学/教育/健康领域。被引期刊则涵盖广泛的基础与应用学科：分子/生物学/免疫学、物理/材料/化学、环境/毒理学/营养学，甚至植物/生态/动物学和兽医/动物科学。该模式证实CP步态分析不仅是一个临床领域，更是一个强烈跨学科的领域，不断从基础生命科学和工程中吸收技术与概念。
3.9 主题演进与研究前沿
关键词的时间线可视化显示，聚类#0（步态分析）和#6（脑性瘫痪）持续活跃时间最长，代表该领域的持久知识骨干。与“机器人辅助步态训练”和“虚拟现实”相关的聚类出现在更近的时间窗口，表明从传统描述性步态分析向技术辅助康复的明确转变。近期突现关键词包括“AI康复”、“可穿戴传感器”和“深度学习”，均反映了对智能、数字化和精准方法的日益增长的研究兴趣，但其临床应用仍然有限。
3.10 使用Scopus验证文献计量结果
为了评估WoSCC结果的稳健性，研究人员在Scopus中进行了平行文献计量检索。Scopus检索到1,820条记录，比WoSCC（1,404）多约30%，其中1,095篇文档（WoSCC记录的78%）重叠。两个数据库一致将《Gait & Posture》确定为最高产期刊，阿姆斯特丹自由大学为领先机构。美国与荷兰在两国数据库中均为前三高产国家，但Scopus中中国取代了瑞士。关键词聚类在主导聚类“蹲踞步态/步态分析”上完全一致。新兴突现词在“可穿戴传感器”上重叠，而Scopus还捕捉到了“数字生物标志物”。最高被引文章（Wren等）在两个数据库中均排名第一。年度出版趋势几乎完美相关。该验证确认了基于WoSCC分析的主要结论（增长轨迹、领先期刊/机构、核心主题、新兴技术）是稳健的。
4 讨论
本研究提供了2005至2025年CP步态研究的首次系统图谱。20年间年产出增长四倍以上，确认了持续的研究活动。美国在绝对产出上领先，但欧洲机构——尤其是阿姆斯特丹自由大学和鲁汶大学——作为高影响力枢纽出现，具有高于平均的引文影响力。《Gait & Posture》是核心专业期刊，而《Developmental Medicine and Child Neurology》实现最高篇均引文，反映了儿科神经病学社区重视的临床相关性。关键词共现和聚类揭示传统的仪器化步态分析——三维运动捕捉、测力台和表面肌电图——仍是主导方法论核心，如“可靠性”、“运动学”和“痉挛性双瘫”等术语的持续频率所示。与此并存的，2020年以来的关键词突现表明对“可穿戴传感器”、“肌肉骨骼建模”和“人工智能”的研究兴趣上升。然而，它们较低的整体频率和小规模概念验证研究的主导地位表明这些技术尚未准备就绪用于常规临床应用。该领域因此处于过渡研究阶段，新颖工程解决方案吸引日益增长关注但尚未整合到标准护理路径中。几项最近的文献计量研究涉及CP相关主题，但均未专门将仪器化步态分析作为独立领域进行图谱绘制。本研究超越了这些更广泛的分析，首次提供了专门的知识结构、合作网络和突现检测集成图谱。此外，VOSviewer和CiteSpace之间的交叉验证——这一方法学步骤在以往的CP文献计量研究中并不一致应用——增强了网络可视化的可靠性，并使得识别证据缺口（如干预性出版物的稀缺）成为可能。出版记录揭示了显著的主题不平衡：大部分检索到的原创文章（>70%）是横断面或描述性的，侧重于描述步态偏差或建立测量可靠性。相比之下，直接评估步态分析引导治疗效果的干预研究，如骨科手术前后结局或基于三维步态分析指导的肉毒毒素注射方案比较效果，仍然严重不足。研究人员将此模式解释为出版物层面的信号，表明干预导向和实施导向的研究仍为欠发达领域，值得优先资助和多中心合作。合作结构和出版产出的图谱为研究人员和临床医生提供了直接实用价值。核心期刊、领先机构和高产作者的识别为阅读清单、合作伙伴识别或绩效基准提供了实用参考。西欧和北美机构间的密集合作网络凸显了跨中心伙伴关系的价值；新兴步态实验室（特别是在代表性不足地区）可受益于与这些枢纽的结对项目。此外，文献计量方法的日益应用提示临床步态分析师和物理治疗师的培训课程可包括基本的科学图谱绘制技能，以帮助从业者高效导航不断增长的文献。本研究存在若干局限性。首先，数据仅来自Web of Science核心合集，可能低估区域期刊和非英语出版物，可能扭曲全球研究活动代表性。其次，宽泛的检索策略最大化敏感性但可能包含无仪器化生物力学评估的研究；结果应解释为反映与步态相关的CP研究广泛领域。第三，文献计量指标反映出版和引文模式，而非个体研究的临床有效性或方法学质量。第四，文献计量分析的横断面性质捕捉历史模式，无法确定预测未来方向。第五，虽遵循PRISMA进行检索和选择透明性，但未进行定性偏倚风险评估。基于这些发现，提出两个优先方向。首先，应扩展多中心、大样本步态数据共享计划。大多数现有研究为单中心且样本量适中（中位数n < 30），限制泛化性。国际联合体汇集仪器化步态数据将实现更稳健的亚组分类、有力的干预研究和AI预测模型验证。其次，应开发真实世界证据和临床决策支持系统。未来工作应专注于将步态分析输出整合到电子健康记录中并生成患者特定建议（如预测蹲踞步态进展风险或最佳手术时机）。将步态分析嵌入学习型健康系统是弥合当前转化差距的具体途径。
5 结论
本文献计量分析确认了脑性瘫痪步态研究的稳定增长（2005–2025年年出版量从26篇增至112篇），以及向技术辅助康复的过渡。然而，一个关键的临床差距仍然存在：描述性研究占主导（>70%），而连接仪器化步态分析与以患者为中心结局的证据缺乏。对于临床医生而言，可穿戴传感器、人工智能和肌肉骨骼建模正在兴起但尚未准备好常规应用。方法学上，VOSviewer和CiteSpace的结合使用以及网络结构的交叉验证代表了增强图谱可靠性的创新方法。未来工作应优先考虑多中心验证和将步态指标转化为个体化治疗计划的临床决策支持工具。
