引用本文： 竹琳, 鄭浩天, 萬正紅, 何莉, 周莉. 血液透析患者高鉀血癥相關領域研究熱點及發展動態的可視化分析. 華西醫學, 2024, 39(8): 1259-1264. doi: 10.7507/1002-0179.202406163 復制
版權信息： ?四川大學華西醫院華西期刊社《華西醫學》版權所有，未經授權不得轉載、改編
目前，我國接受血液透析治療的患者已近 80 萬，居世界首位[1]。高鉀血癥是血液透析治療常見且潛在危險性極高的并發癥，常在患者難以察覺的情況下發生，當血清鉀水平持續升高時，其危害顯著增加。研究表明，高鉀血癥會提高血液透析患者的全因死亡和心血管死亡風險[2]。因此，針對血液透析患者高鉀血癥的防控至關重要。國際上越來越多的專家學者開始關注血液透析患者高鉀血癥的長期管理[3]。《腎臟疾病：改善全球結果，KDIGO 血鉀爭議共識》將高鉀血癥定義為急性和慢性 2 個大類[4-5]。我國發布的《中國慢性腎臟病患者血鉀管理實踐專家共識》詳細地指導了急性和慢性高鉀血癥的管理[6]。國際上越來越多的專家學者開始關注血液透析患者高鉀血癥的長期管理[7]。以上共識和指南為高鉀血癥的預防、監測和治療提供了科學依據。積極預防和治療高鉀血癥關系到血液透析患者的健康和生存質量，已經成為一項迫切的需求[6，8-9]。因此，本文旨在利用可視化圖譜工具和文獻計量分析工具回顧和總結高鉀血癥的研究進展，探討高鉀血癥的方向及防控策略，以期為臨床實踐提供科學依據和臨床指導。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 納入標準
與血液透析高鉀血癥相關的文獻（包括碩博論文、期刊論文等）。
1.1.2 排除標準
① 重復發表的文獻；② 會議論文、經驗交流、研究咨詢、新聞報道、征稿啟事；③ 研究內容缺失或研究主題不符。
1.2 檢索策略
文獻數據來源選擇 SCI 科學引文索引（Web of Science, WOS）核心合集與中國知網（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）數據庫。WOS 數據庫檢索式為 TS=(hyperkalemia OR hyperpotassemia OR acute hyperkalemia OR hyperkaliemia) AND TS=(hemodialysis OR blood dialysis) NOT TS=(non-dialysis)，選取檢索結果及其施引文獻共同組成文獻計量分析的基礎，文獻類型無限定，語種為英語。CNKI 數據庫采用高級檢索，主題為“血液透析”并含“高鉀血癥”，文獻類型無限定，語種為漢語。為體現降鉀藥物迭代效應對研究的影響，加之我國血液透析技術從 1995 年開始全面開展，故數據庫檢索時限為 1995 年 1 月—2023 年 1 月。
1.3 研究工具
本研究采用多種文獻計量和可視化分析工具對血液透析患者高鉀血癥領域的文獻進行系統分析。主要工具包括本研究利用可視化圖譜[10]工具 Citespace 6.1.R6、VOSviewer 1.6.20、文獻題錄信息統計分析工具（SATI）[11-12]。Citespace 6.1.R6 與 VOSviewer 1.6.20 用于生成學科分布圖譜和研究主題聚類圖譜，展示不同研究主題間的關系以揭示研究熱點；SATI 常用于數據預處理和關鍵詞規范化。
1.4 分析方法
首先，通過 SATI 對收集的數據進行統計分析，包括研究國家發文量、學科分布的量化分析。再利用 VOSviewer 1.6.20 對文獻關鍵詞進行共現分析，識別高頻關鍵詞及其在時間維度上的變化趨勢，對高頻關鍵詞進行聚類分析，繪制關鍵詞共現網絡圖譜。基于 SPSSPRO 平臺中嵌入的 ARIMA 模型，進行關鍵詞時間序列預測分析，預測未來 5 年的高頻關鍵詞的出現頻次，即研究熱點發展趨勢。
1.5 統計學方法
計數資料以篇數和頻數表示，對文獻產出規模和關鍵詞頻次進行描述統計。
2 結果
2.1 年發文量趨勢分析
WOS 數據庫共檢索文獻 10 828 篇，除重后最終納入 10 036 篇；CNKI 數據庫共檢索文獻 278 篇，除重后最終納入 239 篇。不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域文獻年代分布見圖1。可見，在 WOS 數據庫中，血液透析患者高鉀血癥研究領域的發文量呈逐年遞增趨勢；年發文量從最初的 5 篇增加到 1 187 篇，而年累積發文量從最初的 5 篇逐年遞增。在 CNKI 數據庫中，年發文量呈現出波動增長趨勢，2022 年的年發文量達到 19 篇。
圖1
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域文獻年代分布
a. WOS 數據庫（
2.2 國家共現圖譜分析
發文數量排名前 10 位的國家分別為美國（3 865 篇）、中國（1 377 篇）、意大利（876 篇）、英國（855 篇）、德國（816 篇）、法國（748 篇）、加拿大（741 篇）、日本（714 篇）、澳大利亞（536 篇）、荷蘭（476 篇）。其中，被引頻次（除自引）美國（399 次）最高，其次分別為中國（274 次）、德國（111 次）、日本（97 次）、法國（93 次）、英國（81 次）、意大利（80 次）、加拿大（78 次）、澳大利亞（45 次）、荷蘭（30 次）。
2.3 學科共現圖譜分析
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域研究排名前 10 位的學科見圖2。可見，在 WOS 數據庫中（圖2a），可檢索的論文主要集中在腎臟病學、泌尿系統、心血管系統和普通內科等學科領域；泌尿系統和腎臟病學是該領域研究的重點，涉及的研究文獻數量最多（3 283 篇），其次是心血管系統心臟病學（2 240 篇）和普通內科（1 740 篇）。該領域的研究也涉及藥理藥學（929 篇）、外科學（372 篇）、內分泌代謝學（339 篇）、營養飲食學（340 篇）、血液學（340 篇）等學科領域，相關論文橫跨了 161 個學科領域，呈現出多學科交叉集成的態勢。在 CNKI 數據庫中（圖2b），可檢索的論文分布在 10 個學科，主要集中在臨床醫學和泌尿科學；臨床醫學的研究數量最多（173 篇），其次為泌尿科學（86 篇）、內分泌腺及全身性疾病（48 篇）和心血管系統疾病（28 篇），精神病學、預防醫學與衛生學、醫藥衛生方針政策與法律法規各 8 篇。
圖2
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域研究排名前 10 位的學科
a. WOS 數據庫；b. CNKI 數據庫
2.4 研究熱點及趨勢統計分析
2.4.1 高頻關鍵詞分析
在 WOS 數據庫中，血液透析高鉀血癥領域排名前 10 位的高頻關鍵詞分別為 MORTALITY（頻次為 1 774 次）、CHRONIC KIDNEY-DISEASE（頻次為 1 516 次）、OUTCOMES（頻次為 1 123 次）、RISK（頻次為 1 074 次）、MANAGEMENT（頻次為 1 060 次）、DISEASE（頻次為 806 次）、HEMODIALYSIS-PATIENTS（頻次為 795 次）、BLOOD-PRESSURE（頻次為 787 次）、HEART-FAILURE（頻次為 759 次）、FAILURE（頻次為 751 次）。在 CNKI 數據庫中，血液透析高鉀血癥領域排名前 10 位的高頻關鍵詞分別為高鉀血癥（頻次為 204 次）、血液透析（頻次為 106 次）、護理（頻次為 23 次）、尿毒癥（頻次為 18 次）、心律失常（頻次為 17 次）、健康教育（頻次為 10 次）、竇室傳導（頻次為 10 次）、高血鉀（頻次為 9 次）、腎衰竭（頻次為 7 次）、腎透析（頻次為 7 次）。
2.4.2 關鍵詞共現圖譜分析
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域關鍵詞共現網絡圖譜見圖3。在 WOS 數據庫中，關鍵詞聚類分為 7 個方面，包括紅色聚類（圍繞著慢性腎臟病、心力衰竭和腎病等關鍵詞）、綠色聚類（膳食纖維和促紅素等）、藍色聚類（高鉀血癥的嚴重性和預后，包括死亡率、預后等）、黃色聚類（腎替代療法、危重病患者和并發癥等）、紫色聚類（風險等）、褐色聚類（患者等）、天藍色聚類（降鉀藥等）。在 CNKI 數據庫中，關鍵詞聚類分為 7 個方面，包括紅色聚類（高鉀血癥、副作用）、綠色聚類（健康教育、分級管理、壓力應對等）、藍色聚類（血液透析等）、黃色聚類（腎功能不全、心律失常以及并發癥等）、紫色聚類（降鉀藥等）、橙色聚類（臨床分析、臨床護理等）、天藍色聚類（護理）。
圖3
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域關鍵詞共現網絡圖譜
a. WOS 數據庫；b. CNKI 數據庫
2.4.3 關鍵詞時間序列預測分析
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域排名前 10 位高頻關鍵詞的時間序列預測結果見圖4。可見，在 WOS 數據庫中關于 RISK 方面的研究呈現出明顯的增加趨勢，在 CNKI 數據庫中以健康教育研究逐漸增多。
圖4
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域排名前 10 位高頻關鍵詞的時間序列預測結果
a. WOS 數據庫；b. CNKI 數據庫
3 討論
3.1 年發文量及國家情況
通過分析國內外該研究領域年發文量及國家，可顯示血液透析患者高鉀血癥研究在過往呈現出穩步增長的趨勢。本研究結果顯示，美國發文量最高，我國僅次于后。其原因可能與我國醫療水平發展程度、人口基數、藥物可及性等多種因素影響，我國在該領域仍有很大的研究空間。隨著降鉀藥物普及，相信會涌現出更多更全面的研究方向，從而帶動該領域的全面發展。
3.2 學科共現圖譜分析
本研究結果顯示，血液透析患者高鉀血癥并非僅在腎臟領域，常規血液透析的患者也會因急診、內/外科住院期間出現高鉀血癥，因而對于血液透析患者高鉀血癥的研究已經擴展到多個領域，如心臟疾病[13-15]、內分泌系統疾病、呼吸系統疾病、藥物治療等，已形成了多學科交叉研究的趨勢。以常規血液透析患者充血性心力衰竭為例，當研究者對心臟疾病進行關注，因此相關的血壓控制也在特定時期內引起了關注[16-17]；而當遇到需要行心臟手術的該類患者，研究者則也關注了外科治療與內科治療領域的融合重點[18]。歐洲學會與腸道微生物是最近突現的 2 個關鍵詞[19-21]，這預示了微生物研究的興起，反映出微生物學與高鉀血癥的關系，在被大家逐漸被認識和重視。目前這些聯系仍處于初步研究階段，其關聯性和機制的研究有望促進相關領域的交叉研究和合作。這種跨學科的研究可提高該領域創新性，對疑難病例的復雜性，研究方法和設計、研究和數據分析、治療方法和策略相關的關鍵詞[22-24]，提供有效的依據參考。
3.3 研究熱點及趨勢統計分析
已有研究顯示，當血液透析患者高鉀血癥發生時，研究者關注了高鉀血癥的定義、病理生理過程、危險因素以及如何診斷和治療這一疾病[13]。本研究排名前 10 位的高頻詞提示，研究者對血液透析高鉀血癥的研究已是一個多關鍵詞的研究領域，國際上已在風險管理上開展了相關研究；而國內外已有的研究管理策略，則主要探討了血液透析、藥物治療、健康教育制定策略[25-26]和臨床監測等對患者的影響[27-28]。該熱點趨勢主要因患病基數的增加，患病率增加，因而導致相關的研究發文量增加。因此，未來應加強國內外交流學習，同時對藥物的療效、安全性以及與其他治療方法做好循證相關研究[29-30]，以尋找最佳的治療路徑[31-32]，進而建立長期管理治療的必要性[33-34]。
本研究的關鍵詞共線圖譜分析結果提示，紅色星系代表緊密相關的研究領域可能涉及與慢性腎病和心臟疾病之間的關聯及其影響機制的研究[35-36]；綠色星系則與結果、治療和管理緊密相關，反映了研究者對健康指導和藥物治療策略的研究探索[16, 37-38]；而藍色星系則聚焦不良的預后，包括死亡率、預后等，反映了研究者關注預后因素以及不同治療方法對患者生存率的影響[39-41]；而黃色星系涉及腎臟替代療法、危重病患者和并發癥等，反映了研究者關注患者在危重狀態下的治療和并發癥管理的領域[42-44]。這些聚類反映出該領域出現了多學科性交叉性，因此未來應致力于該領域多個維度的探索分析，包括治療、管理、預后和與其他疾病的關聯，并探討與之相關的心理和社會因素[45]。這些研究主題有望為提高透析患者高鉀血癥生存率提供重要依據。
而本研究排名前 10 位高頻關鍵詞的時間序列預測結果顯示，未來 5 年的研究熱點發展趨勢分別為風險和健康教育研究。這提示血液透析患者高鉀血癥的預防可能是未來一段時間內研究領域的熱點以及健康教育在高鉀血癥管理中的重要性。應建立以患者為中心的個體化護理健康指導，以拓展健康教育的領域，加強預防、藥物治療與護理醫療實踐的結合，從而更好地管理血液透析患者的慢性高鉀血癥。
綜上所述，本研究利用可視化文獻軟件，對國內外血液透析患者高鉀血癥領域的研究熱點及趨勢的數據進行分析后發現，中國研究者已從患者的臨床治療，逐步轉向多維度的治療管理，且已有越來越多的研究者關注血液透析患者的高鉀血癥，但國內外在治療策略、管理方法、健康教育等方面仍存有差距。且我國在該領域的防控策略起步較晚，因此應加強防控管理的制定，不斷推動該研究領域的國際合作交流，建立建全適合我國的防控策略。與此同時，本研究僅納入了 2 個主要數據庫收錄的文獻，且中文文章較少。因此，未來應持續關注該研究領域的熱點及發展動態，為更進一步研究打下基礎。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
目前，我國接受血液透析治療的患者已近 80 萬，居世界首位[1]。高鉀血癥是血液透析治療常見且潛在危險性極高的并發癥，常在患者難以察覺的情況下發生，當血清鉀水平持續升高時，其危害顯著增加。研究表明，高鉀血癥會提高血液透析患者的全因死亡和心血管死亡風險[2]。因此，針對血液透析患者高鉀血癥的防控至關重要。國際上越來越多的專家學者開始關注血液透析患者高鉀血癥的長期管理[3]。《腎臟疾病：改善全球結果，KDIGO 血鉀爭議共識》將高鉀血癥定義為急性和慢性 2 個大類[4-5]。我國發布的《中國慢性腎臟病患者血鉀管理實踐專家共識》詳細地指導了急性和慢性高鉀血癥的管理[6]。國際上越來越多的專家學者開始關注血液透析患者高鉀血癥的長期管理[7]。以上共識和指南為高鉀血癥的預防、監測和治療提供了科學依據。積極預防和治療高鉀血癥關系到血液透析患者的健康和生存質量，已經成為一項迫切的需求[6，8-9]。因此，本文旨在利用可視化圖譜工具和文獻計量分析工具回顧和總結高鉀血癥的研究進展，探討高鉀血癥的方向及防控策略，以期為臨床實踐提供科學依據和臨床指導。
1 資料與方法
1.1 納入與排除標準
1.1.1 納入標準
與血液透析高鉀血癥相關的文獻（包括碩博論文、期刊論文等）。
1.1.2 排除標準
① 重復發表的文獻；② 會議論文、經驗交流、研究咨詢、新聞報道、征稿啟事；③ 研究內容缺失或研究主題不符。
1.2 檢索策略
文獻數據來源選擇 SCI 科學引文索引（Web of Science, WOS）核心合集與中國知網（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）數據庫。WOS 數據庫檢索式為 TS=(hyperkalemia OR hyperpotassemia OR acute hyperkalemia OR hyperkaliemia) AND TS=(hemodialysis OR blood dialysis) NOT TS=(non-dialysis)，選取檢索結果及其施引文獻共同組成文獻計量分析的基礎，文獻類型無限定，語種為英語。CNKI 數據庫采用高級檢索，主題為“血液透析”并含“高鉀血癥”，文獻類型無限定，語種為漢語。為體現降鉀藥物迭代效應對研究的影響，加之我國血液透析技術從 1995 年開始全面開展，故數據庫檢索時限為 1995 年 1 月—2023 年 1 月。
1.3 研究工具
本研究采用多種文獻計量和可視化分析工具對血液透析患者高鉀血癥領域的文獻進行系統分析。主要工具包括本研究利用可視化圖譜[10]工具 Citespace 6.1.R6、VOSviewer 1.6.20、文獻題錄信息統計分析工具（SATI）[11-12]。Citespace 6.1.R6 與 VOSviewer 1.6.20 用于生成學科分布圖譜和研究主題聚類圖譜，展示不同研究主題間的關系以揭示研究熱點；SATI 常用于數據預處理和關鍵詞規范化。
1.4 分析方法
首先，通過 SATI 對收集的數據進行統計分析，包括研究國家發文量、學科分布的量化分析。再利用 VOSviewer 1.6.20 對文獻關鍵詞進行共現分析，識別高頻關鍵詞及其在時間維度上的變化趨勢，對高頻關鍵詞進行聚類分析，繪制關鍵詞共現網絡圖譜。基于 SPSSPRO 平臺中嵌入的 ARIMA 模型，進行關鍵詞時間序列預測分析，預測未來 5 年的高頻關鍵詞的出現頻次，即研究熱點發展趨勢。
1.5 統計學方法
計數資料以篇數和頻數表示，對文獻產出規模和關鍵詞頻次進行描述統計。
2 結果
2.1 年發文量趨勢分析
WOS 數據庫共檢索文獻 10 828 篇，除重后最終納入 10 036 篇；CNKI 數據庫共檢索文獻 278 篇，除重后最終納入 239 篇。不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域文獻年代分布見圖1。可見，在 WOS 數據庫中，血液透析患者高鉀血癥研究領域的發文量呈逐年遞增趨勢；年發文量從最初的 5 篇增加到 1 187 篇，而年累積發文量從最初的 5 篇逐年遞增。在 CNKI 數據庫中，年發文量呈現出波動增長趨勢，2022 年的年發文量達到 19 篇。
圖1
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域文獻年代分布
a. WOS 數據庫（
2.2 國家共現圖譜分析
發文數量排名前 10 位的國家分別為美國（3 865 篇）、中國（1 377 篇）、意大利（876 篇）、英國（855 篇）、德國（816 篇）、法國（748 篇）、加拿大（741 篇）、日本（714 篇）、澳大利亞（536 篇）、荷蘭（476 篇）。其中，被引頻次（除自引）美國（399 次）最高，其次分別為中國（274 次）、德國（111 次）、日本（97 次）、法國（93 次）、英國（81 次）、意大利（80 次）、加拿大（78 次）、澳大利亞（45 次）、荷蘭（30 次）。
2.3 學科共現圖譜分析
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域研究排名前 10 位的學科見圖2。可見，在 WOS 數據庫中（圖2a），可檢索的論文主要集中在腎臟病學、泌尿系統、心血管系統和普通內科等學科領域；泌尿系統和腎臟病學是該領域研究的重點，涉及的研究文獻數量最多（3 283 篇），其次是心血管系統心臟病學（2 240 篇）和普通內科（1 740 篇）。該領域的研究也涉及藥理藥學（929 篇）、外科學（372 篇）、內分泌代謝學（339 篇）、營養飲食學（340 篇）、血液學（340 篇）等學科領域，相關論文橫跨了 161 個學科領域，呈現出多學科交叉集成的態勢。在 CNKI 數據庫中（圖2b），可檢索的論文分布在 10 個學科，主要集中在臨床醫學和泌尿科學；臨床醫學的研究數量最多（173 篇），其次為泌尿科學（86 篇）、內分泌腺及全身性疾病（48 篇）和心血管系統疾病（28 篇），精神病學、預防醫學與衛生學、醫藥衛生方針政策與法律法規各 8 篇。
圖2
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域研究排名前 10 位的學科
a. WOS 數據庫；b. CNKI 數據庫
2.4 研究熱點及趨勢統計分析
2.4.1 高頻關鍵詞分析
在 WOS 數據庫中，血液透析高鉀血癥領域排名前 10 位的高頻關鍵詞分別為 MORTALITY（頻次為 1 774 次）、CHRONIC KIDNEY-DISEASE（頻次為 1 516 次）、OUTCOMES（頻次為 1 123 次）、RISK（頻次為 1 074 次）、MANAGEMENT（頻次為 1 060 次）、DISEASE（頻次為 806 次）、HEMODIALYSIS-PATIENTS（頻次為 795 次）、BLOOD-PRESSURE（頻次為 787 次）、HEART-FAILURE（頻次為 759 次）、FAILURE（頻次為 751 次）。在 CNKI 數據庫中，血液透析高鉀血癥領域排名前 10 位的高頻關鍵詞分別為高鉀血癥（頻次為 204 次）、血液透析（頻次為 106 次）、護理（頻次為 23 次）、尿毒癥（頻次為 18 次）、心律失常（頻次為 17 次）、健康教育（頻次為 10 次）、竇室傳導（頻次為 10 次）、高血鉀（頻次為 9 次）、腎衰竭（頻次為 7 次）、腎透析（頻次為 7 次）。
2.4.2 關鍵詞共現圖譜分析
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域關鍵詞共現網絡圖譜見圖3。在 WOS 數據庫中，關鍵詞聚類分為 7 個方面，包括紅色聚類（圍繞著慢性腎臟病、心力衰竭和腎病等關鍵詞）、綠色聚類（膳食纖維和促紅素等）、藍色聚類（高鉀血癥的嚴重性和預后，包括死亡率、預后等）、黃色聚類（腎替代療法、危重病患者和并發癥等）、紫色聚類（風險等）、褐色聚類（患者等）、天藍色聚類（降鉀藥等）。在 CNKI 數據庫中，關鍵詞聚類分為 7 個方面，包括紅色聚類（高鉀血癥、副作用）、綠色聚類（健康教育、分級管理、壓力應對等）、藍色聚類（血液透析等）、黃色聚類（腎功能不全、心律失常以及并發癥等）、紫色聚類（降鉀藥等）、橙色聚類（臨床分析、臨床護理等）、天藍色聚類（護理）。
圖3
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域關鍵詞共現網絡圖譜
a. WOS 數據庫；b. CNKI 數據庫
2.4.3 關鍵詞時間序列預測分析
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域排名前 10 位高頻關鍵詞的時間序列預測結果見圖4。可見，在 WOS 數據庫中關于 RISK 方面的研究呈現出明顯的增加趨勢，在 CNKI 數據庫中以健康教育研究逐漸增多。
圖4
不同數據庫中血液透析高鉀血癥領域排名前 10 位高頻關鍵詞的時間序列預測結果
a. WOS 數據庫；b. CNKI 數據庫
3 討論
3.1 年發文量及國家情況
通過分析國內外該研究領域年發文量及國家，可顯示血液透析患者高鉀血癥研究在過往呈現出穩步增長的趨勢。本研究結果顯示，美國發文量最高，我國僅次于后。其原因可能與我國醫療水平發展程度、人口基數、藥物可及性等多種因素影響，我國在該領域仍有很大的研究空間。隨著降鉀藥物普及，相信會涌現出更多更全面的研究方向，從而帶動該領域的全面發展。
3.2 學科共現圖譜分析
本研究結果顯示，血液透析患者高鉀血癥并非僅在腎臟領域，常規血液透析的患者也會因急診、內/外科住院期間出現高鉀血癥，因而對于血液透析患者高鉀血癥的研究已經擴展到多個領域，如心臟疾病[13-15]、內分泌系統疾病、呼吸系統疾病、藥物治療等，已形成了多學科交叉研究的趨勢。以常規血液透析患者充血性心力衰竭為例，當研究者對心臟疾病進行關注，因此相關的血壓控制也在特定時期內引起了關注[16-17]；而當遇到需要行心臟手術的該類患者，研究者則也關注了外科治療與內科治療領域的融合重點[18]。歐洲學會與腸道微生物是最近突現的 2 個關鍵詞[19-21]，這預示了微生物研究的興起，反映出微生物學與高鉀血癥的關系，在被大家逐漸被認識和重視。目前這些聯系仍處于初步研究階段，其關聯性和機制的研究有望促進相關領域的交叉研究和合作。這種跨學科的研究可提高該領域創新性，對疑難病例的復雜性，研究方法和設計、研究和數據分析、治療方法和策略相關的關鍵詞[22-24]，提供有效的依據參考。
3.3 研究熱點及趨勢統計分析
已有研究顯示，當血液透析患者高鉀血癥發生時，研究者關注了高鉀血癥的定義、病理生理過程、危險因素以及如何診斷和治療這一疾病[13]。本研究排名前 10 位的高頻詞提示，研究者對血液透析高鉀血癥的研究已是一個多關鍵詞的研究領域，國際上已在風險管理上開展了相關研究；而國內外已有的研究管理策略，則主要探討了血液透析、藥物治療、健康教育制定策略[25-26]和臨床監測等對患者的影響[27-28]。該熱點趨勢主要因患病基數的增加，患病率增加，因而導致相關的研究發文量增加。因此，未來應加強國內外交流學習，同時對藥物的療效、安全性以及與其他治療方法做好循證相關研究[29-30]，以尋找最佳的治療路徑[31-32]，進而建立長期管理治療的必要性[33-34]。
本研究的關鍵詞共線圖譜分析結果提示，紅色星系代表緊密相關的研究領域可能涉及與慢性腎病和心臟疾病之間的關聯及其影響機制的研究[35-36]；綠色星系則與結果、治療和管理緊密相關，反映了研究者對健康指導和藥物治療策略的研究探索[16, 37-38]；而藍色星系則聚焦不良的預后，包括死亡率、預后等，反映了研究者關注預后因素以及不同治療方法對患者生存率的影響[39-41]；而黃色星系涉及腎臟替代療法、危重病患者和并發癥等，反映了研究者關注患者在危重狀態下的治療和并發癥管理的領域[42-44]。這些聚類反映出該領域出現了多學科性交叉性，因此未來應致力于該領域多個維度的探索分析，包括治療、管理、預后和與其他疾病的關聯，并探討與之相關的心理和社會因素[45]。這些研究主題有望為提高透析患者高鉀血癥生存率提供重要依據。
而本研究排名前 10 位高頻關鍵詞的時間序列預測結果顯示，未來 5 年的研究熱點發展趨勢分別為風險和健康教育研究。這提示血液透析患者高鉀血癥的預防可能是未來一段時間內研究領域的熱點以及健康教育在高鉀血癥管理中的重要性。應建立以患者為中心的個體化護理健康指導，以拓展健康教育的領域，加強預防、藥物治療與護理醫療實踐的結合，從而更好地管理血液透析患者的慢性高鉀血癥。
綜上所述，本研究利用可視化文獻軟件，對國內外血液透析患者高鉀血癥領域的研究熱點及趨勢的數據進行分析后發現，中國研究者已從患者的臨床治療，逐步轉向多維度的治療管理，且已有越來越多的研究者關注血液透析患者的高鉀血癥，但國內外在治療策略、管理方法、健康教育等方面仍存有差距。且我國在該領域的防控策略起步較晚，因此應加強防控管理的制定，不斷推動該研究領域的國際合作交流，建立建全適合我國的防控策略。與此同時，本研究僅納入了 2 個主要數據庫收錄的文獻，且中文文章較少。因此，未來應持續關注該研究領域的熱點及發展動態，為更進一步研究打下基礎。
利益沖突：所有作者聲明不存在利益沖突。
