利用社会网络分析（SNA）和绩效评估工具来探讨成人长期护理机构中的决策支持工具，以及作者对老年医学与老年学领域的贡献：文献计量分析

　　本文通过社会网络分析（SNA）和绩效表评估方法，系统梳理了2010年后Web of Science核心合集中69篇关于长期护理设施临床决策支持系统（DSSLTCF）的研究。研究发现，基于关键词的聚类分析可将DSSLTCF分为9个主题，包括数字技术、跌倒预防等，并验证了使用h-index和绩效表评估作者贡献的有效性，指出美国、威斯康星大学等机构在DSSLTCF领域贡献突出。摘要：

　　
### 决策支持系统在长期护理设施中的应用研究：方法创新与成果解析

#### 一、研究背景与现状
随着老龄化社会的加剧，长期护理设施（如养老院、护理中心）面临人力短缺与质量提升的双重挑战。临床决策支持系统（DSS）作为数字化解决方案，近年来在医疗领域备受关注。然而，现有研究多采用传统元分析方法，存在以下局限性：
1. **分类标准单一**：依赖人工筛选主题，易遗漏交叉领域成果
2. **贡献者评估片面**：仅关注论文数量与引用量，忽略机构、期刊等多维度要素
3. **技术工具滞后**：缺乏可视化工具整合分析结果

COVID-19疫情进一步暴露了传统医疗系统的脆弱性。研究显示，长期护理设施中因人员流动限制，感染控制、药品管理等场景面临严峻挑战，但现有DSS工具尚未形成系统化分类标准，更缺乏对创新应用模式的深入探索。

#### 二、方法论创新
本研究采用混合研究方法，突破传统文献综述框架，主要创新点包括：
1. **社会网络分析（SNA）技术**：
- 基于Web of Science核心数据库（2010-2023），构建包含155篇候选文献的知识图谱
- 运用Pajek软件进行关键词共现分析，识别9大主题聚类（如数字技术、跌倒预防、药物管理等）
- 通过加权中心度（weighted centrality）验证分类一致性，结果显示传统元分析与SNA分类存在显著差异（p=0.188）

2. **绩效表（Performance Sheet）系统**：
- 建立10维度评估体系：国家/机构/部门/作者/期刊/年份/研究领域/文献类型/关键词/高被引论文
- 引入绝对优势系数（AAC≥0.70）量化主导地位，突出美国（25篇）、威斯康星大学（4篇）等核心贡献者
- 开发R脚本实现自动化计算，包含：
- 关键词权重分配算法
- h-index多维度计算模型
- 可视化模板生成器

3. **四维可视化框架**：
- **影响波束图（IBP）**：动态展示不同年份文献影响力曲线（图7）
- **关键词云图**：通过Sankey图呈现主题关联强度（图9-10）
- **期刊生产力雷达图**：综合评估期刊发文量与引用率（图8）
- **地理分布热力图**：结合Google Maps定位高价值研究成果

#### 三、核心研究发现
1. **主题分类突破**：
- 确认9大核心主题（新增"数字技术"类别）
- 发现3类交叉应用：
* 药物管理同时涉及跌倒预防（如智能药柜系统）
* 数字技术应用于精神健康（远程认知训练平台）
* 感染控制与智能监测系统集成

2. **贡献者分析**：
| 维度 | 主导实体 | 成果指标 |
|------------|---------------------------|------------------------------|
| 国家 | 美国（25篇） | 发文量占比37% |
| 机构 | 威斯康星大学（4篇） | h-index 8.2 |
| 部门 | 内科（6篇） | 被引量Top3 |
| 作者 | Christine R. Kovach（3篇）| 连续3年发文稳定性 |

3. **质量评估**：
- 采用改进型h-index（考虑文献类型、期刊影响因子、作者位置）
- 69篇核心文献h-index达12，显著高于领域平均水平（8.5）
- 发现3篇高影响力论文（被引量均超200次）

#### 四、实践启示
1. **技术落地路径**：
- 开发智能推荐系统：根据护理场景（如压疮预防需集成生物传感器数据）
- 构建动态知识库：整合最新研究成果（如2022年元宇宙护理系统）
- 建立效果评估矩阵：包含技术成熟度、临床接受度、经济性等6维度指标

2. **研究范式升级**：
- 突破传统"问题-方法"框架，建立"技术特征-应用场景-效果评估"三维模型
- 提出"数字技术成熟度曲线"（图10），揭示不同技术类别的采纳周期差异

3. **政策建议**：
- 制定DSS工具分级标准（基础型/智能型/生态型）
- 建立跨机构数据共享平台（参考欧盟EHR4NHS项目）
- 设立专项基金支持"数字护理-临床决策"一体化研究

#### 五、研究局限与展望
1. **现存挑战**：
- 数据时效性：未收录2023年Q2后新成果
- 评估维度局限：未纳入临床实施成本效益分析
- 可视化深度：复杂交互关系需更高级分析工具

2. **未来方向**：
- 开发智能推荐算法：基于自然语言处理自动分类新文献
- 构建动态知识图谱：整合预印本、专利等非传统文献
- 建立跨国合作网络：重点拓展亚洲、非洲地区研究

3. **方法论优化**：
- 引入复杂网络理论分析技术依赖关系
- 开发基于机器学习的主题分类器（准确率目标≥90%）
- 构建跨学科评价体系（整合临床、工程、管理视角）

#### 六、创新价值总结
本研究通过三大突破性创新，为医疗数字化研究建立新范式：
1. **方法论创新**：首次将SNA与绩效表结合，实现文献的"结构化-可视化-可操作化"全流程管理
2. **技术整合创新**：开发自动化分析工具包（含R/Python脚本、可视化模板、API接口）
3. **应用场景创新**：建立覆盖预防-诊疗-康复全周期的DSS评估框架

研究证实，数字技术在长期护理中的渗透率已达68%，但存在明显的技术应用断层（图9显示：智能监测系统研究投入增长300%，但实际部署率不足15%）。这为后续研究指明重点方向：如何将实验室成果转化为临床实用方案。