基于数据挖掘的脑卒中疲劳研究可视化分析
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王 玫 肖彬新福建中医药大学附属人民医院,福建福州 350004
目前我国脑卒中现患人数、发病率、患病率、病死率和伤残调整寿命年高居世界首位,是影响居民生活的重大慢性疾病[1]。2030 年居民发生脑血管病事件较2010 年升高约50%,亟待采取高效、有力的防治手段[2]。卒中后疲劳(post-stroke fatigue,PSF)是罹患脑卒中后最常见、最持久、最具致残性的并发症之一,其发病率为25%~85%,对患者生活质量及临床预后结局具有不良影响[3]。PSF 在脑卒中每个阶段均可发生,常出现躯体和精神双重疲乏症状,影响患者生存质量和远期康复效果,转化成持久性和病理性疲劳[4-5]。而关于脑卒中最新的实践指南中明确建议将PSF 纳入脑卒中患者常规筛查内容[6]。本研究将中国知网(CNKI)自建库至2022年12月关于PSF的文献进行计量学、可视化分析,归纳PSF 学术热点,探索未来发展方向,为PSF 症状管理和康复护理提供新思路。
1 资料与方法
1.1 检索策略
根据检索策略检索CNKI 公开发表的相关文献,检索时间为建库至2022 年12 月31 日,中文检索式为主题=(脑卒中+脑梗死+中风+脑血管病)AND 主题=(疲劳+疲乏+慢性疲劳综合征+抗疲劳+运动性疲乏),共检索出611 篇,筛选排除无关文献后纳入257 篇。
1.2 文献纳入与排除标准
纳入标准:检索建库至2022 年12 月公开发表的所有中文文献。排除标准:①重复发表;②个案报告或样本量≤30 例;③无法获取全文或以摘要形式发表;④研究对象为出血性脑卒中、癌因性疲乏、脑卒中照顾者等 ......
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