Page 131 - 《中国药房》2022年1期

对每个组中的关键词进行排序，结果排名前10位的聚类
见表2。表中Size值为该聚类中所含文献的数量；S值为
衡量该聚类成员同质性的指标，该数值越大，则代表该
聚类成员的相似性越高。通过对表2数据深入分析后发
现，目前国外研究中药物警戒研究多以药品不良反应报
告的形式体现；对直接口服抗凝剂及炎症性肠病的研究
较为集中；在研究方式上，以前瞻性观察队列研究为
主。同时，结合前文国家合作网络分析可见，法国药物
安全系统数据库的建设可能极大促进了法国药物警戒
的深入研究，提示各国应注重药物监测系统数据库的建
设和应用。
表 2 国外药物警戒相关文献中排名前 10 位的关键词
聚类表
聚类序号 聚类名称 Size S
0 adverse drug reaction reporting（药品不良反应报告） 134 0.717
1 social media（社交媒介） 131 0.691
2 direct oral anticoagulant（直接口服抗凝剂） 124 0.611
3 inflammatory bowel diseases（炎症性肠病） 111 0.685
4 malaria transmission（疟疾传播） 96 0.710 红色线段：该突现的起止时间
5 complementary medicine（补充医学） 96 0.675 图11 国外药物警戒相关文献关键词突现时间排序
6 prospective observational cohort study（前瞻性观察队列研究） 85 0.711
7 rapid safety surveillance（快速安全监视） 79 0.794
8 ocular adverse event（眼部不良事件） 73 0.761
9 French Pharmacovigilance System Database（法国药物安全系统数据库） 12 0.986
由图 10 可见，国内文献的关键词聚类分析得到 59
个关键词聚类群标签，但多数频次较低。聚类的Modu-
larity Q值为0.620 5（＞0.3），Silhouette S值为0.869 4（＞
0.7），这意味着网络模块结构相对显著，具有较好的同质
性和聚类效果。按频次对每个组中的关键词进行排序，
排名前10位的关键词聚类结果见表3。通过对表3数据
深入分析后发现，目前国内研究中药物警戒研究多以药
品不良反应报告的形式体现，与国外文献类似；FDA、欧
洲药品管理局与WHO工作方法及体系构建对国内药物
警戒的研究具有重要参考价值。
表 3 国内药物警戒相关文献中排名前 10 位的关键词
聚类表
聚类序号 聚类名称 Size S
0 药品不良反应 110 0.905
1 FDA 73 0.856
2 用药警戒 68 0.835
3 欧洲药品管理局 56 0.858 红色线段：该突现的起止时间
4 他汀类药物 49 0.791 图12 国内药物警戒相关文献关键词突现时间排序
5 欧盟 41 0.847 由图11可见，国外药物警戒的研究前沿主要为针对
6 ADR 36 0.862 免疫疗法（immunotherapy）、单克隆抗体药物（nivolu-
7 WHO 16 0.943
8 常见问题 12 0.961 mab）、疫苗接种（vaccination）、阿片类药物（opioid）的药
9 丙戊酸钠 9 0.978 物警戒研究；由图12可见，国内药物警戒的研究前沿领
2.4.3 突现分析 应用 CiteSpace 5.7R2 软件对药物警 域主要是“药品上市许可持有人”药物警戒体系和制度
戒研究的关键词进行突现分析，该分析通过对关键词出 建设。通过对比分析可见，国外未来对药物警戒的研究
现的时间分布和动态变化进行分析，可反映药物警戒的 可能会更集中于探讨新型药物、新型疗法的安全性评
[12]
研究前沿和发展趋势 。国外文献关键词突现时间排 估，并对疫苗的安全性认识和重视程度逐步提高；而国
序见图11，国内文献关键词突现时间排序见图12。 内现阶段更注重于制度体系建设和完善。

中国药房 2022年第33卷第1期 China Pharmacy 2022 Vol. 33 No. 1 ·121 ·