医学期刊新冠肺炎组稿策略

　　一、引言

　　突如其来的新冠肺炎是近百年来人类遭遇的影响范围最广的全球性大流行病。面对这场严峻的疫情，很多科技期刊通过开辟专题、稿件绿色通道等多种组稿约稿方式，收集临床抗击疫情的最新成果，充分利用数字出版、网络首发、新媒体推广等多种传播方式，以最快的速度发表相关文献，为临床一线医生战胜疫情提供了强有力的学术支持，做出了卓越的贡献［1］。知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系［2］。知识图谱可以把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，搭建起从数据挖掘到知识发现之间的桥梁，为科学研究提供切实、有价值的参考［3-4］。本文拟从数据挖掘的角度，对疫情期间发表的新冠肺炎诊治相关的中文文献进行可视化分析，从中发现国内新冠肺炎研究领域的热点及发展趋势，以期为中文医学期刊在后疫情时代的新冠肺炎相关稿件筛选组织工作提供参考。

　　二、疫情期间医学期刊发表新冠肺炎相关论文情况

　　国内疫情从3月份开始得到有效控制，国内新增病例数量显著降低，综合考虑医学期刊出版时滞，本文将3月31日作为时间节点，分别统计了2020年1月1日至2020年3月31日、2020年4月1日至2020年7月31日两个时间段的医学期刊出版情况。（一）检索条件采用专业检索方式在中国知网中进行检索。首先，采用检索式SU=（'新型冠状病毒肺炎'+'新冠病毒肺炎'+'新冠病毒’+'COVID-19'+'新型冠状病毒'）-’教学’，检索文献主题为新冠肺炎中除教学研究以外的文献；然后采用检索式SU=（‘诊断’+’治疗’）在结果中进一步检索与新冠肺炎诊断或治疗相关的文献。两个检索时间范围分别是2020年1月1日至2020年3月31日和2020年4月1日至2020年7月31日。文献类型为期刊；语言为中文；文献分类为基础科学、医药卫生科技。（二）两个时间段文献机构分布比较经检索，2020年1月1日至2020年3月31日和2020年4月1日至2020年7月31日两个时间范围分别检出795、900条文献，发文数量基本相当。1～3月文献分布机构排名前10位的依次是：华中科技大学同济医学院附属同济医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、四川大学华西医院、上海中医药大学、武汉大学中南医院、四川省医学科学院•四川省人民医院、中国中医科学院、北京中医药大学、复旦大学附属中山医院、武汉大学人民医院；4～7月文献分布机构排名前10位的依次是：华中科技大学同济医学院附属同济医院、四川大学华西医院、湖北中医药大学、浙江大学医学院附属第一医院、湖北省中医院、武汉大学人民医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院、北京中医药大学、上海中医药大学、武汉火神山医院。比较两个时间段文献机构分布情况可以发现，疫情期间发表新冠肺炎诊治相关文献的机构多分布在湖北、四川、北京、上海，但与1～3月相比较，4～7月的高发文机构中，中医药大学或中医药大学附属医院的数量有所增加，排名也有提高，并且在前10位的高发文机构中，湖北地区机构占比更大。

　　三、基于Citespace的新冠肺炎文献可视化分析

　　将文献检索时间范围合并为2020年1月1日至2020年7月31日，共检出1695条文献，分别排除无作者文献，最终纳入1590条文献记录，以Refworks格式导出，将筛选出的文献记录导入Citespace5.6.R3软件转换为Wos格式。根据检索条件，选择时间跨度为2020—2020年，时间节点为1年，阈值设置为Top50perslice（每部分前50名），根据研究目的分别选择author/institute/keyword（作者/机构/关键词）作为分析内容进行分析。（一）作者合作知识图谱。以“author”为网络节点，获得85个节点，81条连线，密度为0.0227的作者合作知识图谱，见图1。图中每个节点代表一个作者，连线代表作者间的合作关系，节点字体越大、颜色越深说明该作者发文量越多，作者合作关系的聚集也揭示了科研团队的构成和团队合作情况。如边原、张伯礼、王玉光、刘清泉、张志明等均为高发文作者，从图中也可以看到张伯礼、刘清泉的团队之间连线较多，说明这两个团队之间的合作较多，而张志明团队的团簇与其他团队几乎没有连线，说明他们和其他团队的合作较少。（二）中文文献合作机构网络。以“institute”为网络节点，获得57个节点，35条连线，密度为0.0219的机构合作网络。由图2可见，新冠肺炎诊治中文文献的发文机构表现为以中医药类高校及其附属医院/中医医院居多（如湖北中医药大学、湖北省中医院、天津中医药大学、中国中医科学研究院中药研究所、首都医科大学附属北京中医医院等），而且这些机构之间也建立了比较广泛的合作，呈现了一个中医中药治疗新冠肺炎研究的合作网络。（三）研究主题分析。以“keyword”为网络节点，获得51个节点，50条连线，密度为0.0392的关键词共现知识图谱，并对其进行聚类分析，见图3。Citespace中的每个聚类是由多个紧密相关的词组成的，聚类中包含的关键词越多，则聚类编号的数值越小。因此，图3中的7个聚类代表了目前中文文献中关于新冠肺炎诊治的7个主要研究方向，依次为“网络药理学”“诊断”“COVID-19”“中药”“体层摄影术”“新冠肺炎”“新型冠状病毒”。

　　四、后疫情时代医学期刊新冠肺炎组稿策略建议

　　为了做好选题策划，科技期刊应把握新闻热点，以新闻热点导入，从科学深度挖掘选题热点［5］。新冠肺炎无疑是2020年生物医学界研究的热点并将在未来较长时间内继续保持热度。在疫情突发背景下，大批学者为争取发表速度，在对研究数据进行基本分析之后就决定投稿，许多期刊也纷纷跑马圈地，通过开设绿色投稿通道或者专题专栏等方式加速稿件的审稿和录用，缩短出版时滞，为抗击疫情贡献了力量［6-7］。因此，疫情期间关于新冠肺炎研究的科研论文发表也呈现了井喷式增长。尽管如此，仍然有很大一部分研究成果以英文形式发表在了国外期刊上，如果这些文章能以中文形式发表在国内期刊上，无疑将对科学传播和医学知识普及发挥出更大的价值［8］。在后疫情时代，参与抗击疫情的临床一线工作人员将有更多的时间去充分整理、分析前期积累的数据，实验科研人员将更加深入地对新型冠状病毒作用机制进行研究，开发抑制病毒的疫苗、药物。在后疫情时代，关于新冠肺炎的研究不会停止，只会更加深入，将揭示更多关于这个疾病的未知面，所以，对新冠肺炎科研论文的组稿仍然是医学期刊的重点工作。可以预见后疫情时代新冠肺炎相关的科研论文发表速度将会逐渐下降，发文数量将有所减少，论文质量会显著提高。编辑可以通过分析现有文献信息，从众多论文中发掘新冠肺炎的研究热点和前沿，从而更加精准地制订组稿策略。从1695条文献的可视化分析结果可见，关于新冠肺炎诊断或治疗相关的中文文献研究主题以中医中药防疫、中西医结合诊治、网络药理学等居多，这与疫情期间中西医结合治疗新冠肺炎取得明显疗效，疫情期间在湖北也启动了“中西医结合防治新型冠状病毒肺炎的临床研究”等情况相符合；在机构、作者共现方面，也是呈现出以中医药类高校及其附属医院/中医医院居多的趋势，与关键词网络聚类分析结果相符。这提示医学期刊在后疫情时代进行新冠肺炎组稿过程中，可以结合期刊特点和优势，考虑将中西医治疗新冠肺炎、中药/天然药物研发等作为组稿的重点方向进行深度挖掘。在临床研究方面，可继续将湖北作为重点组稿地区，因为疫情期间他们积累了大量的临床数据，这是其他地区不具备的优势。另外，还可以通过分析团队间的合作关系，筛选出组稿的重点作者、重点团队，从一个组稿对象入手，通过合作网络挖掘更多的组稿对象，获取更丰富的稿源。另一方面，我们从以上分析结果中遗憾地发现，中文文献中关于新冠肺炎的基础医学研究、临床队列研究、药物治疗研究等较少，而陈莹等［6］统计的2019年12月1日至2020年2月29日WOS数据库检索结果显示，中国是COVID-19相关外文发文量第一的国家，这说明有相当一部分有关新型冠状病毒的科研文章选择了在外文期刊上发表。因此，在后疫情时代，在国家倡导“把论文书写在祖国大地上”的背景下，国内医学期刊可争取这部分稿件资源，使其在国内疫情防控和科学知识普及中发挥更大的作用。

　　我们处于一个信息爆炸的时代，对信息的驾驭能力也成为编辑必须不断提高的技能，利用信息分析工具，对文献进行数据挖掘、可视化分析不失为一个帮助编辑梳理信息、挖掘热点的好选择，可以辅助编辑实现更加精准的选题策划和组稿。

　　作者:邓丽莉 丰瑞兵