日本版“威胁生命疾病患者生活质量-家庭照护者量表”在肌萎缩侧索硬化症（ALS）居家患者照护者中的应用验证：一项横断面研究

《Medical Care》：Validation of the Japanese version of the quality of life in life threatening illness- family carer version scale for caregivers of home-based patients with amyotrophic lateral sclerosis: A cross-sectional study

婴儿血管瘤（IH）研究领导力通过整合Kano图与绝对优势系数（KDAAC）框架分析，基于2015-2024年Web of Science数据，识别出美国和中国为领先国家，上海交通大学（中国）和《Pediatric Dermatology》期刊表现突出，林小熙医生个体领导力评分最高（0.88）。该框架有效揭示多维领导结构，为未来研究提供可视化工具。

　　婴儿血管瘤（Infantile Hemangioma, IH）是一种在儿童中较为常见的良性血管肿瘤，具有显著的临床意义。根据现有研究，IH的发病率大约在4%到5%之间，通常出现在早产儿或低出生体重的婴儿中，并且女性患儿的比例明显高于男性。这种肿瘤多出现在头部、颈部、四肢和躯干等部位，其典型的发展过程包括快速增生期、逐渐消退期，以及最终的自然消退。尽管IH的研究已有大量文献，但目前尚缺乏一种系统的方法来识别和分类研究中的领导者，即那些在该领域内具有显著影响力和贡献的国家、机构、作者、期刊及关键词。

为了填补这一空白，本研究引入了一种全新的基于Kano图与绝对优势系数（Absolute Advantage Coefficients, AACs）的综合方法（Kano Diagram and Absolute Advantage Coefficient, KDAAC框架），用于评估和分类IH研究中的领导者。Kano图是一种用于可视化领导力的工具，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，绘制出一个二维坐标图。而AAC则用于量化领导力的相对强度，将其划分为不同的等级，如超级（AAC≥0.8）、准超级（AAC≥0.7）、强（AAC≥0.6）、中等（AAC≥0.5）和弱（AAC<0.5）。这种方法结合了可视化与量化分析，不仅能够清晰地展示领导力的分布情况，还能够帮助研究者更直观地理解不同实体之间的协作关系。

研究团队通过Web of Science Core Collection（WoSCC）数据库，检索了2015年至2024年间与IH相关的2817篇论文和综述文章。这些数据涵盖了多个国家、机构、作者、期刊以及研究主题。通过使用基于R语言的定制化分析模块和Follower-Leading Clustering Algorithm（FLCA）算法，研究团队对这些数据进行了深入分析，并绘制了相应的Kano图和Sankey图，以展示不同实体之间的领导力分布和协作模式。FLCA算法的核心在于将每个追随者分配给其最强的领导者，从而形成清晰的协作网络图。而Sankey图则通过节点的大小和边的宽度，直观地表现了不同实体的产出量和协作强度。

分析结果显示，美国在IH研究的出版数量上处于领先地位，其次是中国。尽管美国的总出版量最高，但其绝对优势系数（AAC）仅为0.23，显示出其在该领域的领导力相对薄弱。而中国虽然在出版数量上排名第二，但其AAC值为0.60，表明其在该领域内具有较强的影响力。此外，上海交通大学作为中国的重要学术机构，在该领域的贡献也较为突出，被归类为“强”领导者。在作者层面，中国作者Xiaoxi Lin被识别为具有“超级”领导力的个体，其AAC值高达0.88，表明他在该领域的学术影响力非常显著。同时，皮肤科部门和“Pediatric Dermatology”期刊也被认为是重要的领导者，分别具有“中等”和“准超级”的领导力评级。在关键词方面，“CHILDREN”这一术语被频繁引用，显示其在IH研究中的重要性。

研究团队还通过分析不同类型的文献数据，验证了KDAAC框架的可行性。例如，使用矩形数据（如国家和年份的出版统计）构建Kano图，使用共现分析（co-word data）生成另一类Kano图，以展示不同研究主题之间的联系。此外，时间序列数据也被纳入分析范围，进一步展示了该领域研究的发展趋势。研究团队还开发了相关的R脚本，并将这些脚本上传至GitHub平台，以便其他研究者能够复现和扩展该分析方法。

通过这些方法，研究团队不仅揭示了IH研究的全球格局，还强调了不同实体在该领域中的领导地位。例如，美国在出版数量上占据主导地位，但其领导力优势并不显著；中国在出版数量和影响力方面均表现出色，但仍需在创新治疗策略方面加大投入以缩小与美国之间的差距。此外，某些关键的作者和期刊在该领域内具有较高的影响力，为未来的研究方向提供了重要的参考。

本研究的成果表明，KDAAC框架在识别和分类IH研究中的领导者方面具有显著优势。它不仅能够提供清晰的领导力分类，还能通过直观的可视化工具帮助研究者更好地理解不同实体之间的协作关系。这种方法克服了传统文献计量学工具在标准阈值和可视化清晰度方面的不足，为研究者提供了一种全新的视角来评估学术影响力和领导力。此外，KDAAC框架的可扩展性使其能够应用于其他医学领域，特别是在那些缺乏明确领导力分类的领域中，为未来的文献计量学研究提供了重要的方法论支持。

尽管KDAAC框架在识别领导者方面表现出色，但本研究也指出了其存在的局限性。例如，分析仅限于WoSCC数据库，可能忽略了其他重要数据库中的相关研究；研究仅包括英文文献，可能遗漏了非英语国家的研究成果；作者名称的差异可能影响到领导力识别的准确性；此外，研究数据的时间范围仅限于2015年至2024年，未能涵盖更早期的文献。这些局限性为未来的研究提供了改进的方向，例如引入多语言数据库、改进作者名称的标准化处理，以及扩大时间范围以涵盖更全面的历史数据。

总的来说，本研究通过引入KDAAC框架，为婴儿血管瘤的研究提供了一种全新的方法，使研究者能够更全面地了解该领域的研究趋势和领导者分布。这种方法不仅具有理论上的创新性，还在实际应用中展现出强大的潜力。随着研究的深入和方法的不断完善，KDAAC框架有望成为文献计量学领域的重要工具，为其他医学研究提供参考和借鉴。