特应性皮炎和过敏性鼻炎是常见的共病疾病，但关于二者共病现象的研究仍需进一步阐明。本研究旨在采用文献计量学方法，描绘该领域的知识结构，识别研究热点，并追踪其演变趋势。
方法文章
特应性皮炎和过敏性鼻炎是常见的共病疾病，但关于二者共病现象的研究仍需进一步阐明。本研究旨在采用文献计量学方法，描绘该领域的知识结构，识别研究热点，并追踪其演变趋势。
特应性皮炎（AD）和过敏性鼻炎（AR）是常见的过敏性疾病，常共病发生，具有共同的潜在病理生理机制。本研究从Web of Science（WOS）数据库检索了过去十年间关于AD与AR共病的相关文献。采用Microsoft Excel、VOSviewer、CiteSpace和Scimago Graphica等软件工具进行文献计量分析，考察国家、研究机构、期刊、作者及关键词的分布情况。结果显示，过去10年共发表相关文献1571篇，呈波动上升趋势。美国发表文献最多（244篇），聚类分析识别出以美国、中国和德国为代表的3个主要研究集群。在研究机构方面，中国医科大学产出文献最多（42篇）。机构聚类分析揭示了4个主要研究中心，分别以苏黎世大学、中国医科大学、首尔国立大学和科罗拉多大学为代表。在期刊方面， 过敏 发表文章最多（56篇），而《过敏与临床免疫学杂志》学术影响力最强，平均每篇文章被引78.77次。在作者层面，Akdis, Cezmi A. 的发文量最高（15篇），Irvine, Alan D. 的影响力最强，总被引频次达2711次。关键词分析共识别出11个聚类，主要与免疫调节相关。本方案为研究人员提供了一种有效策略，以识别潜在的研究空白，并指导这些相互关联的过敏性疾病领域的未来研究。
特应性皮炎（AD）和过敏性鼻炎（AR）是两种常见的慢性炎症性过敏性疾病，共同构成了特应性进程的核心组成部分1,2,3。特应性皮炎是一种与过敏遗传易感性相关的慢性炎症性皮肤病，其特征为皮肤屏障功能受损、免疫失调以及剧烈瘙痒4,5。过敏性鼻炎则是由环境过敏原引发的、IgE介导的鼻黏膜慢性炎症，通常表现为鼻塞、流涕、鼻痒和打喷嚏6。近年来，大量流行病学和临床研究已证实特应性皮炎与过敏性鼻炎之间存在显著的共病关系7,8。患者常同时或先后发生这两种疾病，不仅加重了疾病负担，还导致生活质量显著下降以及医疗成本升高。同时，这两种疾病之间的关联为研究其发病机制提供了重要线索。学术界普遍认为，这两种疾病具有复杂的共同遗传背景、免疫学机制以及环境影响因素9。然而，尽管在特应性皮炎或过敏性鼻炎的基础与临床研究方面已取得显著进展，针对二者共病的系统性、宏观层面的研究仍相对有限。
文献计量学作为一门运用数学和统计方法对学术文献进行定量分析的科学学科，展现出独特的优势10。它通过分析出版物数量、作者、机构、国家/地区间的合作、关键词共现以及文献共被引等数据，克服了传统综述中固有的主观局限性11。这使得人们能够客观而系统地揭示特定领域的研究成果、知识结构、演化动态及未来发展方向12。将文献计量学应用于特应性皮炎（AD）与过敏性鼻炎（AR）共病的研究领域，有助于研究人员快速掌握该领域的整体研究格局。本研究整合文献计量方法，对过去十年间与AD和AR相关的文献进行系统性回顾。本研究提供了一套可重复的文献计量流程，该流程结合多种软件工具，对文献数据进行系统化处理与分析。通过这种数据驱动的方法，我们全面呈现了AD与AR共病领域的知识结构，包括研究热点、合作网络以及过去十年间研究主题的演变过程。这一方法论框架超越了传统的叙述性综述，通过对文献进行客观且定量的综合分析，为研究人员提供了理解该领域当前状况与未来趋势的有力工具。
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1. 文献检索与获取
2. 年度发表产出与引用频率的趋势分析
3. 国家出版物产出与跨境研究网络
注意：由于 VOSviewer 在文献计量网络可视化方面具有优势，因此被用于构建国家合作网络。随后使用 Scimago Graphica 生成世界地图，以更清晰地展示网络数据的地理分布。
4. 机构出版产出与合作网络分析
注意：选择 VOSviewer 进行机构合作分析，是因为它能够有效处理大规模文献计量数据，并清晰地展示机构聚类情况。
5. 期刊发表产出与引用分析
注意：使用 VOSviewer 软件对期刊发表产出和引用情况进行分析。
高产作者的合作网络分析
注意：使用 VOSviewer 软件对高产且高被引作者进行合作网络分析。
7. 关键词共现与主题演变分析
注意：由于 CiteSpace 在检测研究热点、聚类分析和时间演化模式方面具有先进功能，因此被选用于关键词分析。
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过去十年间，关于特应性皮炎和过敏性鼻炎的研究共发表了1,571篇文章。年度发表数量总体呈上升趋势，引用频次也表现出稳定增长（图1）。从国家层面来看，美国发表的文章数量最多（244篇）。对各国研究集群及合作网络的进一步可视化分析揭示了三个主要的国家级研究集群，分别以美国、中国和德国为代表。整体研究网络结构呈现出多中心模式（图2）。在研究机构方面，中国医科大学是发文量最多的机构（42篇）（图3）。发文量排名前十的机构列于表1中。进一步的聚类分析识别出四个主要的研究集群，分别以苏黎世大学、中国医科大学、首尔国立大学和科罗拉多大学为代表。在期刊方面，发文量排名前十的期刊列于表2中。《过敏与临床免疫学杂志》（Journal of Allergy and Clinical Immunology）的篇均引用次数最高，达到78.77次。期刊合作网络使用VOSviewer进行可视化呈现。发文量最多的作者是Akd...
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本研究开展的文献计量分析对阿尔茨海默病（AD）与阿尔茨海默病（AR）共病的研究领域进行了全面的图谱绘制。该方法不仅揭示了全球研究趋势，还识别出该重要领域中的主要贡献者、新兴研究主题以及潜在的未来研究方向。
过去十年中，关于AD与AR共病的研究论文数量呈现出波动上升的趋势，反映出全球对该领域的兴趣日益增长。然而，在2021年达到峰值（182篇论文）后，发文量有所下降，随后于2024年重新回升至峰值水平。回顾其他文献计量学研究可知，2021年相关研究活动的减少是一种普遍现象13,14,15。这一下降可能与COVID-19大流行有关。在国家层面，美国是该领域发文量最多的国家，处于领先地位，其次为中国和德国。这些趋势表明国际间合作活跃，尤其是在北美、欧洲和亚洲的研究中心之间。中国医药大学和苏黎世大学等机构已成为该领域的重要研究中心，推动了广泛的学术交流并促进了知识体系的发展。对国家、机构和作者的聚类分析揭...
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作者在本研究中无任何利益冲突。
本研究由中国康复研究中心中日友好医院精英计划骨干人才项目第二组（编号：ZRJY2023-GG05）资助。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| CiteSpace | Chaomei Chen, Drexel University | CiteSpace 6.2.R4 (64-bit) beta Basic | 用于关键词共现分析、聚类分析、时间线可视化和突现检测，以识别研究热点和主题演变。 |
| Scimago Graphica | 西班牙国家研究委员会（CSIC） | Scimago Graphica Setup 1.0.49 | 用于可视化国家合作网络，并基于 VOSviewer 输出数据生成世界地图。 |
| VOSviewer | 荷兰莱顿大学科学技术研究中心 | VOSviewer version 1.6.19 | 用于构建和可视化国家、机构及作者之间的合作网络，以及进行期刊引文分析。 |
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