创建支持性的护理环境：护理单元设计与团队招聘

《Nurse Educator》：Creating Supportive Care Environments: Nursing Unit Design and Team Recruitment

婴儿血管瘤（IH）研究领导地位分析采用KDAAC框架，整合Kano图与绝对优势系数（AAC），基于2015-2024年Web of Science的2817篇文献，揭示美国和中国为最大贡献国，上海交通大学（强，0.60）、林晓曦（超级，0.88）等机构及作者突出，儿科皮肤科及期刊《Pediatric Dermatology》表现显著。

　　### 一、婴儿血管瘤（Infantile Hemangioma, IH）的研究背景与意义

婴儿血管瘤是一种在儿科领域中非常常见的良性血管肿瘤，其发生率大约在4%到5%之间。这种疾病在早产儿和低出生体重的婴儿中更为常见，并且在性别分布上呈现出明显的女性倾向，男女比例通常在1:3到1:5之间。婴儿血管瘤的典型表现包括在头部、颈部、四肢和躯干等部位的病变，其发展过程分为快速增殖期、缓慢消退期和最终的自然消退。通常在婴儿1岁左右开始进入消退阶段，并在5至10岁之间完全消失。尽管这种疾病大多具有自愈性，但某些情况下可能引发严重的医疗、功能或心理社会问题，例如出血、感染、呼吸道阻塞、视力受损和外观改变，尤其是当病变较大或位于面部、颈部等关键部位时。这些潜在的并发症强调了及时干预的重要性，干预方式可以从单纯的观察到积极的治疗，具体取决于病变的大小、症状和位置。

然而，尽管关于婴儿血管瘤的病因、治疗和预后已有大量研究，目前仍缺乏一种能够明确识别并分类研究领导者的新型文献计量方法。这导致了在评估该领域的研究贡献时，存在一定的模糊性与不确定性。因此，本研究旨在通过引入一种结合Kano图（Kano Diagrams, KDs）和绝对优势系数（Absolute Advantage Coefficients, AACs）的新型文献计量框架，即Kano Diagram and Absolute Advantage Coefficient (KDAAC)方法，来解决这一问题。

### 二、研究方法与框架介绍

本研究采用了一种创新性的文献计量方法，即KDAAC框架，它结合了Kano图与绝对优势系数，用于识别和分类婴儿血管瘤研究中的领导者。Kano图是一种用于分析领导力的工具，它通过将每个实体的协作强度（x轴）与总产出（y轴）进行对比，从而可视化领导力模式。该图利用双抛物线系统和一个“无差别区”（zone of indifference）来对节点进行分类，以确定其在领导力等级中的位置。绝对优势系数则用于量化实体之间的相对优势，将其分为五个层级：超级（AAC ≥ 0.8）、准超级（≥ 0.7）、强（≥ 0.6）、中等（≥ 0.5）和弱（< 0.5）。这种方法弥补了当前文献计量软件在标准化阈值和可视化清晰度方面的不足，使得研究领导力的识别更加直观和系统化。

研究的数据来源是Clarivate Analytics的Web of Science Core Collection（WoSCC）中的Science Citation Index Expanded（SCI-EXPANDED）数据库。该数据库以其收录的高质量和高影响力的期刊而著称，涵盖了多个学科领域，包括科学、技术和医学等。本研究聚焦于2015年至2024年间发表的2817篇与婴儿血管瘤相关的文章和综述，这些文献涵盖了该领域的多个方面，如病因、治疗方法、临床表现和治疗效果等。研究通过构建一个基于R语言的定制化文献计量模块，结合Follower-Leading Clustering Algorithm（FLCA）算法，实现了对Kano图的可视化分析，并通过进一步的数据处理和分析，对不同类型的元数据实体进行了分类。

为了确保分析的准确性和可重复性，本研究还采用了一系列辅助工具和方法。例如，通过“篮子模型”（basket model）对关键词的共现进行分析，从而构建出基于关键词的Kano图。此外，研究还引入了时间序列数据的处理方式，以便在不同年份和不同研究领域之间进行比较。这些方法的结合，使得本研究能够在多个维度上对婴儿血管瘤的研究进行深入分析，从而更全面地揭示该领域的研究动态和领导力分布。

### 三、研究结果与分析

研究结果显示，美国在婴儿血管瘤相关文献的发表数量上占据首位，而中国则紧随其后，尽管其绝对优势系数（AAC）相对较低（AAC = 0.23）。此外，上海交通大学（中国）在该领域的研究中表现出较强的领导力（AAC = 0.60），皮肤科部门（AAC = 0.54）和作者Xiaoxi Lin（中国，AAC = 0.45）也具有一定的影响力。《儿科皮肤科》（Pediatric Dermatology）期刊则被归类为“准超级”领导者（AAC = 0.70），显示出其在该领域的显著地位。而“儿童”这一关键词（AAC = 0.44）则被归类为“弱”领导者，表明其在研究中的重要性虽然存在，但影响力有限。

值得注意的是，尽管美国在文献数量上领先，但其绝对优势系数较低，这可能意味着其在该领域的研究贡献相对分散，缺乏一个明确的主导者。相比之下，中国虽然在文献数量上排名第二，但其研究影响力仍有待提升。此外，研究还发现，Xiaoxi Lin不仅在文献数量上表现突出，而且在个体研究贡献方面也达到了“超级”领导者的标准（AAC = 0.88），这表明其在该领域中的影响力远超一般作者。

研究还分析了不同类型的元数据实体，包括国家、机构、作者、期刊和关键词。通过Kano图的可视化分析，研究人员能够清晰地看到不同实体在研究中的分布情况。例如，在国家层面，美国和中国是主要的贡献者，但中国在影响力方面稍逊一筹。在机构层面，上海交通大学和美国的一些主要大学和研究机构表现出较强的领导力。在作者层面，Xiaoxi Lin和Yi Ji等学者在该领域的研究产出和影响力上均表现出色。在期刊层面，《儿科皮肤科》作为该领域的核心期刊，其影响力显著。在关键词层面，“儿童”虽然被频繁提及，但其影响力相对有限。

### 四、KDAAC框架的创新性与应用价值

本研究提出的KDAAC框架，是一种创新性的文献计量方法，它不仅能够识别和分类研究领导者，还能提供直观的可视化工具，帮助研究者更好地理解研究动态和领导力分布。该框架结合了Kano图和绝对优势系数，使得研究领导者能够在多个维度上得到清晰的分类，而不仅仅是基于单一的指标。通过双抛物线系统和“无差别区”的设定，Kano图能够更有效地区分不同实体的领导力水平，从而为研究者提供更全面的视角。

此外，KDAAC框架的灵活性和可扩展性也为其在其他领域的应用提供了可能性。该框架可以适用于不同的元数据实体，如国家、机构、作者、期刊和关键词等，从而揭示更广泛的学术生态。这种多维分析的能力，使得KDAAC框架不仅在婴儿血管瘤研究中具有重要意义，而且在其他医学领域中也可能发挥重要作用。通过这一框架，研究者可以更系统地评估不同实体在研究中的影响力，并为未来的学术研究提供指导。

### 五、研究的局限性与未来展望

尽管本研究在方法和结果上取得了一定的进展，但也存在一些局限性。首先，研究仅限于Web of Science Core Collection中的文献，忽略了其他数据库（如Scopus和PubMed）中的相关研究。其次，研究仅包括英文文献，这可能排除了非英语国家在该领域的贡献。此外，作者姓名的不一致性也可能影响研究的准确性，特别是在识别研究领导者和构建合作网络时。最后，研究的时间范围为2015年至2024年，未包括更早的基础研究，这可能限制了对婴儿血管瘤研究历史的全面了解。

为了克服这些局限性，未来的研究可以考虑扩展数据来源，纳入更多数据库和非英语文献，以提高研究的全面性和代表性。同时，可以进一步优化作者姓名的识别方法，确保合作网络的准确性。此外，研究还可以将时间范围扩展到更早的文献，以更全面地了解该领域的发展历程。最后，对于Kano图和绝对优势系数的阈值设定，未来可以进行更深入的验证和调整，以提高其在不同研究领域的适用性。

### 六、结论与建议

综上所述，本研究通过引入KDAAC框架，为婴儿血管瘤研究中的领导力分类提供了一种新的方法。该框架不仅能够更准确地识别研究领导者，还能提供直观的可视化工具，帮助研究者更好地理解研究动态和领导力分布。研究结果表明，美国和中国在婴儿血管瘤研究中占据主导地位，但中国在影响力方面仍有提升空间。同时，Xiaoxi Lin等作者在该领域的研究贡献显著，显示出其在学术界的重要地位。

本研究的结果对于未来的学术研究具有重要的指导意义。首先，它为研究者提供了一种新的工具，以评估不同实体在研究中的影响力。其次，它有助于识别该领域的研究领导者，为未来的合作和研究方向提供参考。最后，它为其他医学领域提供了可借鉴的方法，使得文献计量分析更加全面和系统。通过这一框架，研究者可以更有效地评估和指导学术研究，推动该领域的发展。