본 서지학적 연구에서는 CiteSpace를 사용하여 Web of Science Core Collection에 색인된 영어 문헌과 China National Knowledge Infrastructure에 색인된 중국어 프리해빌리테이션(prehabilitation) 문헌의 출판 성장세, 협력 네트워크, 연구 핫스팟 및 신흥 주제를 비교 분석합니다.
연구 논문
수술 전 사전 재활의 글로벌 및 중국 연구 동향: CiteSpace 서지 분석
* These authors contributed equally
이 논문에서
요약
초록
수술 전 프리해빌리테이션(prehabilitation)은 수술 전 환자의 기능적 예비능을 향상시키고 수술 후 회복을 지원하는 것을 목표로 합니다. 본 서지학적 연구에서는 Web of Science Core Collection에 색인된 영어 문헌과 China National Knowledge Infrastructure(CNKI)에 색인된 중국어 문헌을 대상으로 출판물의 증가 추세, 협력 패턴, 연구 핫스팟 및 신흥 주제를 매핑하였습니다. 두 데이터베이스 모두 2016년 1월 1일부터 2024년 12월 21일까지 프리해빌리테이션 및 관련 수술 전 재활 개념에 대한 데이터베이스별 용어를 사용하여 검색되었습니다. 적격성 심사 및 중복 제거 후, 1,757건의 영어 기록과 490건의 중국어 기록을 CiteSpace로 분석하였습니다. 연구 기간 동안 출판물 수는 증가하였으나, 2024년 추정치는 데이터베이스 색인 지연의 영향을 받았을 수 있으므로 주의하여 해석해야 합니다. 영어 연구에서는 수술, 결과, 삶의 질, 운동, 합병증, 무작위 대조 시험, 전립선암, 폐 재활 및 비심장 수술이 강조된 반면, 중국어 연구에서는 간호, 폐암, 리뷰, 주술기 관리 및 영양이 강조되었습니다. 영어 저자 네트워크는 중국어 네트워크보다 더 컸으며, 기관 간 협력은 영어 말뭉치에서 더 밀접하게 나타났습니다. 프리해빌리테이션은 다학제적 분야로 발전하였으나, 향후 연구에서는 다기관 협력을 강화하고, 중재 구성 요소와 결과를 표준화하며, 개별화된 다모달 전략을 평가해야 합니다.
서론
전 세계적으로 연간 3억 1,300만 건 이상의 외과 수술이 시행되고 있으며1, 이로 인해 수술 후 회복은 환자와 가족, 그리고 임상의들에게 매우 중요한 관심사가 되었습니다. '프리해빌리테이션(prehabilitation, 수술 전 재활)'이라는 용어는 1946년 입대 전 훈련과 관련하여 British Medical Journal에 처음 등장했으며2, 1990년대 후반과 2000년대 초반에 수술 전 환자의 상태를 개선하기 위한 전략으로서 수술 전후 의학 분야에 도입되었습니다3,4. 현대의 프리해빌리테이션은 일반적으로 운동, 영양 최적화, 심리적 지원 및 기타 조치들을 결합하여 생리적 예비능을 높이고 수술 후 회복을 촉진하는 것을 목표로 합니다5.
수술적 외상은 회복을 저해할 수 있는 생리적 및 대사적 스트레스 반응을 유발합니다. 결과는 수술 중 및 수술 후 관리뿐만 아니라 환자의 수술 전 기능적, 영양적 및 심리적 상태에 따라 달라집니다6. 수술 후 합병증 및 사망률은 기저 건강 상태, 주술기 관리의 질, 그리고 수술 스트레스의 정도와 관련이 있습니다7. 따라서 수술 전 기간은 위험 평가 및 표적 최적화를 위한 기회가 됩니다.
임상 리뷰를 통해 프리해빌리테이션(prehabilitation)의 효과가 평가되어 왔으나, 영어 및 중국어 연구의 구조, 핫스팟 및 진화에 대한 비교 맵핑은 여전히 제한적인 실정입니다. 따라서 본 연구에서는 CiteSpace를 사용하여 2016년 1월 1일부터 2024년 12월 21일까지 발표된 Web of Science Core Collection (WOSCC) 색인 영어 문헌과 China National Knowledge Infrastructure (CNKI) 색인 중국어 문헌의 출판 동향, 저자 및 기관 간 협업, 키워드 동시 출현, 키워드 클러스터 및 인용 버스트(citation bursts)를 특성화하였습니다. 이 분석은 연구 강조점의 차이를 식별하고, 향후 수술 전후 연구 및 실무에 정보를 제공하기 위한 재현 가능한 개요를 제시하는 것을 목적으로 하였습니다.
프로토콜
윤리 성명: 본 서지학적 연구는 출판된 서지 기록을 분석하였으며, 인간 참여자, 식별 가능한 개인 데이터, 동물 또는 생물학적 표본을 포함하지 않았으므로 기관 윤리 위원회의 승인 및 고지된 동의가 적용되지 않았습니다.
데이터 소스, 검색 기간 및 선정 기준
WOSCC는 CiteSpace와 호환되는 표준화된 인용 문헌 및 소속 메타데이터를 제공하며 국제 학술 문헌을 폭넓게 포괄하므로 선택되었습니다. CNKI는 국제 인용 데이터베이스에 반영되지 않았을 수 있는 중국어 출판물을 수집하기 위해 선택되었습니다. 최종 검색은 2024년 12월 21일에 수행되었으며, 2016년 1월 1일부터 2024년 12월 21일까지 발행된 출판물을 대상으로 하였습니다. 선정 기준은 WOSCC의 경우 영어, CNKI의 경우 중국어로 작성된 논문 또는 리뷰 논문으로서, 수술 환자의 수술 전 또는 주술기 프리해빌리테이션(prehabilitation)에 중점을 두고 분석에 필요한 충분한 서지 정보를 포함한 기록으로 하였습니다. 날짜 또는 언어 제한을 벗어난 경우, 논문이나 리뷰 논문이 아닌 경우, 수술 전 단계 없이 수술 후 재활만을 다룬 경우, 프리해빌리테이션의 비임상적 용도를 다룬 경우, 주제와 명백히 관련이 없는 경우, 필수 서지 항목이 누락된 경우 또는 중복된 기록은 제외되었습니다.
데이터베이스별 검색 전략
WOSCC의 Topic 필드에서 다음과 같이 검색을 수행하였다: TS=(prehabilitation OR "pre-habilitation" OR "preoperative rehabilitation" OR "pre-operative rehabilitation" OR "perioperative rehabilitation" OR "preoperative exercise" OR "pre-operative exercise" OR "preoperative training" OR "pre-operative training"). 결과는 2016-2024년에 발표된 영어 논문(Articles) 및 리뷰 논문(Review Articles)으로 제한하였다. CNKI의 Subject 필드에서는 다음과 같이 검색하였다: 主题=("预康复" (prehabilitation) OR "术前预康复" (preoperative prehabilitation) OR "术前康复" (preoperative rehabilitation) OR "围术期康复" (perioperative rehabilitation) OR "预康复护理" (prehabilitation nursing) OR "术前运动" (preoperative exercise) OR "术前训练" (preoperative training)), 결과는 2016–2024년에 발표된 중국어 학술지 논문 및 리뷰로 제한하였다. PubMed/MEDLINE과 Embase를 검색하지 않았으므로 MeSH 및 Emtree 표제어는 적용하지 않았다. WOSCC와 CNKI를 사용한 목적은 가능한 모든 데이터베이스에 대한 포괄적인 체계적 검색보다는, 두 데이터베이스로 정의된 말뭉치(corpora) 간의 병렬 비교를 지원하기 위함이었다.
레코드 스크리닝 및 중복 제거
검색 결과는 전체 레코드와 가능한 경우 인용 문헌을 포함하여 내보냈습니다. 두 명의 저자가 제목과 초록을 통해 적격성을 스크리닝했습니다. 각 데이터베이스 내에서 DOI, 제목, 제1저자 및 출판 연도를 사용하여 레코드를 정렬하고 비교했으며, 완전히 중복된 내보내기 결과는 하나만 유지했습니다. 모호한 레코드는 논의를 통해 검토했습니다. WOSCC와 CNKI는 별개의 코퍼스로 분석되었으므로 두 데이터베이스 간의 중복 제거는 수행하지 않았습니다. 최종 데이터셋에는 1,757개의 WOSCC 레코드와 490개의 CNKI 레코드가 포함되었습니다.
데이터 내보내기 및 전처리
WOSCC의 경우, 전체 레코드와 인용 문헌이 포함된 일반 텍스트 파일 형태로 레코드를 내보냈습니다. CNKI 레코드는 CiteSpace 호환 형식으로 내보냈습니다. 저자 이름, 소속, 키워드, 출판 연도 및 인용 문헌 정보의 완전성을 확인했습니다. 데이터베이스별 메타데이터와 언어 변이형이 혼합되는 것을 방지하기 위해 영어 및 중국어 레코드를 별도의 CiteSpace 프로젝트로 가져와 독립적으로 분석했습니다.
CiteSpace 설정
CiteSpace 버전 6.4.R1 (64-bit)이 사용되었습니다8. 두 코퍼스 모두 시간 범위는 2016-2024년으로 설정하였으며, 슬라이스 간격은 1년으로 지정하였습니다. 노드 선택에는 소프트웨어 출력 결과에 표시된 바와 같이 k = 25인 g-index를 사용하였습니다. 그 외 표시된 설정값은 링크 유지 계수(LRF) = 2.5, 노드당 최대 링크 수(L/N) = 10, 룩백 연도(LBY) = 5, 그리고 e = 1.0이었습니다. g-index는 각 연간 슬라이스 내에서 영향력 있는 노드를 유지하며, k는 유지되는 노드의 수를 제어합니다. k 값이 클수록 더 조밀한 네트워크가 생성되고, 값이 작을수록 더 선택적인 맵이 생성됩니다. 비교를 용이하게 하기 위해 상응하는 모든 분석에 동일한 설정을 적용하였습니다.
네트워크 및 키워드 분석
저자, 기관 및 키워드 분석을 위해 각각 별도의 노드 유형이 선택되었습니다. 네트워크 맵에서 노드의 크기는 출현 빈도 또는 출판 빈도를 나타내며, 링크는 분석 내용에 따라 공동 저술, 기관 간 협력 또는 키워드 동시 출현을 나타냅니다. 매개 중심성(betweenness centrality)은 단순한 생산성이 아니라, 노드가 네트워크의 서로 떨어진 부분들을 얼마나 연결하는지를 반영합니다9. 네트워크 밀도는 관찰된 링크 수를 가능한 최대 링크 수로 나누어 계산합니다. 키워드 클러스터는 모듈성 Q와 평균 실루엣 S로 평가하였으며, Q > 0.3은 유의미한 커뮤니티 구조를 나타내고, S > 0.5는 허용 가능한 클러스터 내 일관성을, S > 0.7은 높은 일관성을 나타냅니다10. 인용 버스트 강도는 키워드 사용의 일시적 증가 규모를 정량화하며, 버스트 지속 기간은 해당 증가의 탐지된 시작점과 종료점 사이의 간격을 의미합니다.
기술적 분석 및 해석
연간 출판 건수와 키워드 빈도는 스프레드시트에 기술적으로 요약되었다. 저자 네트워크의 경우 WOSCC는 노드 N = 431개, 링크 E = 691개(밀도 = 0.0075)였으며, CNKI는 노드 N = 236개, 링크 E = 238개(밀도 = 0.0086)였다. 기관 네트워크의 경우 WOSCC는 노드 N = 337개, 링크 E = 926개(밀도 = 0.0164)였으며, CNKI는 노드 N = 202개, 링크 E = 123개(밀도 = 0.0061)였다. 이러한 지표들은 네트워크 크기, 연결성 및 분절성과 함께 해석되었으며, 밀도를 연구 품질의 직접적인 척도로 취급하지 않았다. 2024년의 수치는 연말에 출판된 기록이 검색 날짜까지 완전히 색인되지 않았을 수 있으므로 잠정적인 것으로 간주하였다.
결과
연간 출판량 분석 (그림 1)
2024년 12월 21일 기준으로 최종 데이터 세트는 WOSCC의 레코드 1,757건과 CNKI의 490건을 포함하여 총 2,247건으로 구성되었습니다. 연구 기간 동안 두 말뭉치 모두에서 연간 출판량이 증가했습니다. WOSCC에 색인된 영어 논문의 성장은 2018년 이후 가속화되었으며, CNKI에 색인된 중국어 논문의 성장은 2020년 이후 더 뚜렷해졌습니다. 관찰된 연간 수치가 가장 높았던 해는 2024년이었으나, 검색 시점에 2024년 하반기 출판물이 아직 완전히 색인되지 않았을 수 있으므로 이 수치를 확정적인 정점으로 해석해서는 안 됩니다.
저자 분석
CiteSpace에서 노드 유형으로 저자를 선택하였다. 노드의 크기가 클수록 출판 빈도가 높음을 나타내며, 링크는 공동 저술 관계를 의미한다. 매개 중심성(Betweenness centrality)은 네트워크의 서로 분리된 부분 사이의 가교 역할을 하는 위치를 반영하며, 이를 단순히 협업 강도의 척도로 해석해서는 안 된다. WOSCC 저자 네트워크는 431개의 노드와 691개의 링크(밀도 = 0.0075)를 포함한 반면, CNKI 저자 네트워크는 236개의 노드와 238개의 링크(밀도 = 0.0086)를 포함하였다. 따라서 영어 네트워크가 더 크고 협업 링크가 더 많았으며, 중국어 네트워크는 더 작고 시각적으로 더 분절된 양상을 보였다. 중국어 네트워크의 정규화된 밀도가 약간 더 높다는 점이 해당 네트워크가 일관되게 더 약하다고 설명하는 것을 뒷받침하지는 않는다. 그림 2와 그림 3에 각각의 네트워크를 나타내었다.
기관 분석
기관을 노드 유형으로 선택하였다. WOSCC 기관 네트워크는 337개의 노드와 926개의 링크(밀도 = 0.0164)를 포함하고 있었으며, 주요 노드로는 McGill University, Maastricht University, Harvard University, University of Toronto 등이 있었다(그림 4). CNKI 기관 네트워크는 202개의 노드와 123개의 링크(밀도 = 0.0061)를 포함하였으며, 기관 간 연결성이 상당히 더 낮음을 보였다. 그림 5에는 학과 수준 및 워킹그룹 명칭이 포함되어 있는데, 이는 소스 레코드의 소속 기관 표준화가 불완전했음을 반영한다. 따라서 기관 간 비교는 주의 깊게 해석되어야 한다.
키워드 공출현 분석
별도의 공출현 네트워크를 구축하기 위해 노드 유형으로 키워드를 선택하였습니다. 노드 크기는 키워드 빈도를 나타내고, 링크는 동일한 레코드 내에서의 공출현을 나타내며, 매개 중심성은 주제 영역 간의 키워드 가교 역할을 반영합니다. 변별력을 높이기 위해 prehabilitation 및 pre-rehabilitation을 포함하여 해당 분야 자체를 나타내는 일반적인 검색어는 순위에서 제외되었습니다. 표 1은 WOSCC 및 CNKI 코퍼스에 대한 주요 키워드를 각각 보여줍니다.
키워드 클러스터 분석
모듈성 Q는 네트워크가 뚜렷한 클러스터로 분리되는 정도를 나타내며, 평균 실루엣 S는 클러스터 멤버십의 내부 일관성을 측정합니다. 일반적으로 Q > 0.3인 값은 의미 있는 커뮤니티 구조를 나타내며, S > 0.5는 수용 가능한 균질성을, S > 0.7은 높은 균질성을 나타냅니다. WOSCC 키워드 네트워크에서는 11개의 클러스터(Q = 0.4341, S = 0.6935)가 도출되었으며, 이는 수용 가능한 클러스터 일관성을 가진 의미 있는 구조임을 보여줍니다(그림 6). CNKI 네트워크에서는 10개의 클러스터(Q = 0.6135, S = 0.8552)가 도출되었으며, 이는 더 명확한 분리와 높은 클러스터 내 일관성을 나타냅니다(그림 7).
키워드 버스트 분석
인용 버스트 분석은 특정 기간 동안 사용 빈도가 급격히 증가하는 키워드를 검출한다. 버스트 강도는 증가의 크기를 정량화하며, 버스트 지속 기간은 검출된 시작 연도부터 종료 연도까지의 간격을 의미한다. WOSCC 코퍼스에서 가장 강한 버스트를 보인 키워드는 randomized controlled trial (5.58), prostate cancer (5.43), pulmonary rehabilitation (5.07)이었으며, noncardiac surgery는 2024년까지 활성 상태를 유지했다(그림 8). CNKI 코퍼스에서 가장 강한 버스트를 보인 키워드에는 guideline (2.07), colorectal cancer (1.94), nutritional support (1.87)가 포함되었으며, colorectal cancer, rehabilitation therapy, influencing factors는 2024년까지 활성 상태를 유지했다(그림 9).
데이터 가용성:
본 연구에서 분석된 서지 기록은 기관 구독을 통해 WOSCC 및 CNKI에서 검색되었으며, 각 데이터베이스의 라이선스 조건을 따르므로 원본 데이터베이스 내보내기 파일은 공개적으로 재배포되지 않습니다. 도표의 기초가 된 도출 키워드 표, 네트워크 메트릭 및 CiteSpace 출력 파일은 Figshare(https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33394492)에서 공개적으로 이용 가능합니다. 유사한 기록의 검색을 가능하게 하기 위해 데이터베이스별 상세 검색 전략, 선정 기준 및 분석 설정은 프로토콜에 보고되었습니다.
그림 1. 2016년부터 2024년까지 WOSCC에 색인된 영어 논문 및 CNKI에 색인된 중국어 논문의 프리해빌리테이션(prehabilitation) 연구 출판 동향. 막대는 각 데이터베이스로 정의된 코퍼스에 포함된 연간 레코드 수를 나타낸다. 관찰된 수치가 가장 높았던 해는 2024년이었으나, 연말에 발표된 논문들은 2024년 12월 21일 검색 날짜 기준으로 완전히 색인되지 않았을 수 있으므로 마지막 연도의 수치는 주의해서 해석해야 한다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2. WOSCC 색인 영어 문헌의 저자 공동 저술 네트워크. 노드 크기는 출판 빈도를 나타내고, 링크는 공동 저술을 나타내며, 매개 중심성이 높은 노드는 가교 위치를 차지합니다. 네트워크에는 431개의 노드와 691개의 링크(밀도 = 0.0075)가 포함되어 있으며, 주요 저자로는 Martinez-Palli G, Gillis C, Carli F, Scheede-Bergdahl C, Bongers BC 등이 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3. CNKI 색인 중국어 문헌의 저자 공동 저술 네트워크. 노드 크기는 출판 빈도를 나타내며, 링크는 공동 저술 관계를 나타냅니다. 이 네트워크는 236개의 노드와 238개의 링크(밀도 = 0.0086)로 구성되었으며, 여러 개의 작고 분리된 저자 그룹이 특징입니다. 빈번하게 등장하는 저자로는 Jiang Zhiwei, Yang Yang, Peng Nanhai 등이 포함되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 4WOSCC 등재 영어 문헌의 기관 협력 네트워크. 노드 크기는 출판 빈도를 나타내며, 링크는 기관 간의 협력을 나타냅니다. 해당 네트워크는 337개의 노드와 926개의 링크(밀도 = 0.0164)를 포함하고 있었으며, 주요 기관으로는 McGill University, Maastricht University, Harvard University, University of Toronto가 포함되었습니다. 이 그림의 확대 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.
그림 5CNKI 등재 중국어 문헌의 기관 협력 네트워크. 노드 크기는 출판 빈도를 나타내며, 연결선은 기관으로 구성된 개체 간의 협력을 나타냅니다. 네트워크는 202개의 노드와 123개의 연결선(밀도=0.0061)을 포함하고 있습니다. 기관 간의 연결성을 해석할 때는 소스 레코드의 학과 수준 및 워킹 그룹 라벨을 고려해야 합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 6WOSCC 색인 영문 문헌의 키워드 클러스터링 네트워크. 색상과 레이블로 11개의 키워드 클러스터를 구분하였습니다. 모듈성 Q는 0.4341이었으며, 평균 실루엣 S는 0.6935로 나타나, 허용 가능한 수준의 내부 일관성을 가진 유의미한 클러스터 구조임을 보여주었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.
그림 7. CNKI 색인 중국어 문헌의 키워드 클러스터링 네트워크. 색상과 레이블로 10개의 키워드 클러스터를 구분하였다. 모듈성 Q는 0.6135였으며, 평균 실루엣 S는 0.8552로, 이는 명확한 분리와 높은 클러스터 내 일관성을 나타낸다. 이 그림의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 8. WOSCC 색인 영어 문헌의 키워드 버스트(Keyword bursts). 빨간색 막대는 활성 버스트 구간을 나타내며, 강도(strength)는 키워드 사용량 증가의 크기를 정량화한 것입니다. 가장 강한 버스트를 보인 키워드는 randomized controlled trial, prostate cancer, pulmonary rehabilitation이었으며, noncardiac surgery는 2024년까지 활성 상태를 유지했습니다. 여기를 클릭하여 이 그림의 더 큰 버전을 확인하십시오.
그림 9. CNKI 색인 중국어 문헌의 키워드 버스트(Keyword bursts).빨간색 막대는 활성 버스트 구간을 나타내며, 강도는 키워드 사용량 증가의 크기를 정량화한 것입니다. 가장 강한 버스트에는 가이드라인, 대장암, 영양 지원이 포함되었으며, 대장암, 재활 치료, 영향 요인은 2024년까지 활성 상태를 유지했습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| WOSCC 색인 영어 키워드 | ||||
| 순위 | 핵심어 | 빈도 | 매개 중심성 | 최초 발생 연도 |
| 1 | 수술 | 340 | 0.00 | 2016 |
| 2 | 결과 | 338 | 0.01 | 2016 |
| 3 | 삶의 질 | 297 | 0.02 | 2016 |
| 4 | 연습 문제 | 215 | 0.01 | 2016 |
| 5 | 합병증 | 211 | 0.03 | 2016 |
| CNKI 색인 중국어 키워드 | ||||
| 순위 | 핵심어 | 빈도 | 매개 중심성 | 최초 발생 연도 |
| 1 | 간호학 | 42 | 0.13 | 2018 |
| 2 | 폐암 | 33 | 0.11 | 2019 |
| 3 | 검토 | 29 | 0.13 | 2020 |
| 4 | 오목가슴증 교정을 위한 너스(Nuss) 수술의 주술기 관리 | 28 | 0.24 | 2017 |
| 5 | 삶의 질 | 25 | 0.05 | 2019 |
표 1: WOSCC 색인 영어 문헌 및 CNKI 색인 중국어 문헌에서 나타난 프리해빌리테이션(prehabilitation) 관련 고빈도 키워드.분야 정의 용어를 제외한 후 WOSCC 코퍼스의 상위 5개 키워드와 CNKI 코퍼스의 상위 5개 키워드를 선정하였다. 각 키워드별로 빈도, 매개 중심성 및 최초 등장 연도를 나타내었다.
토론
본 연구는 2016년부터 2024년까지 WOSCC에 색인된 영어 논문과 CNKI에 색인된 중국어 논문을 대상으로 프리해빌리테이션(prehabilitation) 연구에 대한 병렬적 계량서지학적 관점을 제공합니다. 두 말뭉 모두 지속적인 성장을 보였으며, 단일 운동 기반 중재에서 다각적 수술 전후 최적화 방식으로의 전환이 나타났습니다. 본 분석의 기여도는 출판 동향, 협업 지표, 키워드 공출현, 클러스터 구조 및 버스트 탐지(burst detection)를 결합하여 공통된 우선순위와 데이터베이스 및 언어별 특이적 패턴을 구분했다는 점에 있습니다. 이러한 결과는 중재 효과를 평가하는 임상 리뷰5,6,7를 보완하여, 연구 분야 자체가 어떻게 발전해 왔으며 증거 생성 활동이 어디에 집중되어 있는지를 보여줍니다.
협업 결과는 단순한 국내 대 해외 비교보다 더 세밀한 분석이 필요합니다. WOSCC 저자 네트워크는 규모가 더 크고 훨씬 더 많은 연결을 포함하고 있었던 반면, CNKI 저자 네트워크는 정규화된 밀도는 비슷했으나 더 작은 구성 요소들로 나뉘어 있었습니다. 기관 수준에서는 CNKI의 밀도가 WOSCC보다 명백히 낮았으며, 이는 기관 간 연결성이 제한적임을 뒷받침합니다. 이러한 패턴은 중국의 프리해빌리테이션(prehabilitation) 연구가 개별 3차 병원에 집중되어 있고, 지역 임상 경로 내에서 간호사 주도의 실행이 이루어지며, 수술 후 빠른 회복(ERAS) 프로그램의 도입이 불균등하고, 학과 및 병원 명칭의 정규화가 불완전한 점을 반영하는 것일 수 있습니다. 향후 계량서지학 연구에서는 네트워크 구축 전에 소속 기관을 표준화해야 하며, 향후 임상 프로그램은 단일 센터의 경험에 주로 의존하기보다 다기관 프로토콜, 공유 결과 세트 및 전향적 레지스트리를 우선시해야 합니다.
운동, 폐 재활, 합병증 및 삶의 질은 WOSCC 코퍼스에서 일관된 임상적 주제를 형성했습니다. 이러한 주제들은 기전적으로 연결되어 있습니다. 즉, 유산소 능력, 호흡근 성능 및 기능적 예비력을 향상시키면 수술 후 폐 기능 및 기능적 저하에 대한 취약성을 줄일 수 있습니다. 개인 맞춤형 사전 재활(prehabilitation)은 주요 복부 수술을 받는 고위험 환자에게서 잠재력을 보여주었으며11, 질환별 접근 방식은 두경부암 환자의 삼킴 기능 보존으로 확대되었습니다12. 서지학적 검색 컷오프 이후에 발표되어 분석 코퍼스 구성이 아닌 해석용으로만 사용된 최신 근거들은 흉부 외과 수술에서의 수술 전 호흡 훈련13과 비디오 보조 흉강경 폐엽 절제술을 받는 환자를 대상으로 한 ERAS 기반 케어를 지지합니다14. 종합적으로, 이러한 결과들은 모든 운동 기반 프로그램을 동일하게 취급하기보다 중재 용량, 기간, 준수율 및 객관적인 기능적 결과를 정의하는 향후 임상 시험의 필요성을 뒷받침합니다.
CNKI 코퍼스에서는 영양, 수술 전후 간호 및 다모달 케어가 특히 두드러지게 나타났습니다. 이러한 요소들의 임상적 중요성은 단순한 기술적 빈도를 넘어섭니다. 고령자나 암 또는 주요 복부 수술을 받는 환자에게는 영양실조, 노쇠 및 생리적 예비능 저하가 흔히 동반되며, 따라서 영양 스크리닝과 교정은 위험 층화 기반의 프리해빌리테이션(prehabilitation)에 필수적입니다. ERAS 지침은 조율된 수술 전 평가, 영양, 조기 보행 및 수술 전후 케어를 강조합니다15,16. 중국 연구들 또한 식도암 치료 중의 영양 프리해빌리테이션17과 유방암 화학요법 중의 다모달 프리해빌리테이션18을 평가하였습니다. 최근의 임상 보고서들은 조기 경장 영양과 위암 수술 후 위장관 및 면역 회복의 연관성19, 그리고 표적 수술 전후 간호와 대장암 수술 후 스트레스 반응 감소 및 회복 개선의 연관성20을 추가로 제시하고 있습니다. 검색 이후에 발표된 이러한 문헌들은 검출된 주제들의 임상적 관련성을 뒷받침하지만, 서지학적 데이터셋에는 포함되지 않았습니다.
사전 재활(prehabilitation) 연구의 다음 단계는 광범위한 개념 증명 연구에서 실제 구현 가능한 프로그램으로 나아가야 합니다. 우선순위로는 다기관 협력, 핵심 중재 구성 요소에 대한 합의, 환자별 위험 성층화, 객관적인 기능적 및 환자 보고 결과, 그리고 순응도와 중재 충실도에 대한 명확한 보고 등이 포함됩니다. 특히 전문 센터로의 이동이 어려운 경우, 디지털 도구를 통해 원격 평가, 알림, 증상 보고, 그리고 적응형 운동 또는 영양 계획을 지원할 수 있습니다. 원격 모니터링 발목 펌프 시스템21과 같은 인접 수술 전후 디지털 중재의 근거는 원격 모니터링의 타당성을 보여주지만, 디지털로 제공되는 사전 재활에 대한 직접적인 근거는 여전히 제한적입니다. 따라서 디지털 전략은 단순히 효과적이라고 가정하기보다 접근성, 데이터 품질, 안전성, 그리고 순응도 개선 능력을 중심으로 전향적으로 평가되어야 합니다.
본 연구에는 몇 가지 한계점이 있습니다. 표준화된 인용 메타데이터와 CiteSpace와의 호환성을 위해 WOSCC를 선택하였고, 중국어 문헌을 포착하기 위해 CNKI를 선택하였습니다. 따라서 이 두 코퍼스는 구조적인 비교를 지원하지만, 전 세계적인 포괄적 검색을 구성하지는 않습니다. PubMed, Embase, Scopus, CINAHL, Cochrane Library 또는 기타 데이터베이스에만 색인된 관련 기록이 누락되었을 수 있으며, 이는 출판 건수, 국가 및 기관 순위, 키워드 빈도 및 버스트 패턴에 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다. 데이터베이스별 색인 관행, 언어 제한, 소속 기관 명칭의 다양성, 키워드 추출 및 파라미터 선택 또한 생성된 네트워크에 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 색인 지연으로 인해 2024년 기록이 불완전할 수 있습니다. 이러한 한계점들은 WOSCC와 CNKI 코퍼스 간의 차이를 해석할 때 고려되어야 합니다.
결론적으로, 수술 전 사전 재활(prehabilitation) 연구는 2016년에서 2024년 사이에 상당히 확장되었으며, 운동, 합병증, 삶의 질, 영양, 간호 및 다학제적 수술 전후 관리라는 공통된 강조점을 보였습니다. 본 데이터는 다섯 가지 실행 가능한 방향을 제시합니다: 다기관 연구 네트워크 구축, 중재 구성 요소 및 핵심 결과 지표의 표준화, 기능적 및 영양적 위험도에 따른 환자 층화, 객관적 지표 및 환자 보고 결과 측정법 사용, 그리고 순응도 및 원격 모니터링을 위한 디지털 도구의 평가입니다. 이러한 분야의 진전은 서지학적 성장을 재현 가능한 임상적 이점으로 전환하는 데 필수적입니다.
공개 사항
저자들은 선언할 이해 상충 관계가 없습니다.
감사의 글
저자들은 본 원고의 작성 및 검토에 기여한 모든 동료들에게 감사를 표합니다.
재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| China National Knowledge Infrastructure | CNKI | 서지 데이터베이스; 최종 접속일: 2024년 12월 21일 | CNKI 색인 중국어 기록의 출처 |
| CiteSpace | Chaomei Chen / CiteSpace | Version 6.4.R1, 64-bit | 계량서지학적 네트워크 시각화 및 버스트 분석 |
| Java 런타임 환경 | Oracle 또는 OpenJDK | 아카이브된 연구 파일에 버전 미기재 | CiteSpace 실행에 필요한 런타임 환경 |
| Web of Science Core Collection | Clarivate | 서지 데이터베이스; 최종 접속일: 2024년 12월 21일 | WOSCC 색인 영어 기록의 출처 |
| WPS Office | Kingsoft Office | 아카이브된 연구 파일에 버전 미기재 | 연간 결과물 및 키워드 빈도의 기술적 요약 |
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