基于CiteSpace对我国近20年推拿治疗高血压研究的可视化分析

目的:应用CiteSpace 6.2.R6软件对推拿疗法治疗高血压的研究趋势、核心主题及未来发展方向进行可视化分析,为临床应用和科学探索提供理论支持。方法:在中国知网、维普、万方和PubMed数据库检索2004年1月1日—2023年12月31日关于推拿治疗高血压的相关文献,采用CiteSpace 6.2.R6软件对年发文量、作者、机构、关键词进行分析。结果:共纳入518篇文献,涵盖285位作者、239个研究机构。推拿治疗高血压文献年发文量呈现波动性变化,2004—2020年,年发文量呈上升趋势,由2004年的8篇增长到2020年的49篇;2021—2023年,年发文量有较大下降。刘清国为发文量最多的作者(17篇),共有4位作者的发文量在5篇以上。北京中医药大学发表的文献最多(25篇),天津中医药大学第一附属医院、天津中医药大学、成都中医药大学分别发表了22篇、15篇和11篇。由刘清国、冯跃、王朝阳和李敏领导的4个主要研究团队内部展示了紧密的协作模式,但跨团队的交流和合作明显不足。关键词共现分析显示,高血压、穴位按摩、推拿、针刺、临床疗效等为高频关键词。关键词聚类分析得到13个主要聚类,分别是#0中药外治、#1体会、#2捻转补泻、#3针刺、#4手法复位、#5推拿、#6生活质量、#7穴位按摩、#8桥弓穴、#9睡眠质量、#10颈椎病、#11治未病、#12脑出血。关键词突现与时间线图分析表明,近年来研究重点从单一的推拿手法转向与其他中医特色疗法相结合,尤其关注改善患者的生活质量。结论:目前研究大多集中于探索推拿结合中西医疗法治疗高血压病,但关于推拿治疗高血压的作用机理及特殊技巧的研究还非常有限。

基于ForecastNet的径流模拟及多步预测

径流过程呈现出的强非线性,使得现有水文模型的预测性能受到制约,深度学习等人工智能方法具有较强的非线性拟合能力,一定程度上可以突破现有瓶颈。为有效提取径流序列的非线性时变特征信息,提高径流模拟精度和多步预测性能,以雅砻江上游雅江流域为研究对象,建立了基于具有时变结构的ForecastNet径流预测模型,并与传统水文模型SWAT(Soil and Water Assessnent Teol)和神经网络模型RNN(Recurrent Neural Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)及其组合进行对比分析。结果表明,ForcastNet模型在长预见期径流预测中有较强的适用性,能有效提高径流模拟及多步预测精度,为高精度实时径流预测提供了一种技术支撑。