Weaning from mechanical ventilation in ICU patients: research hotspots and trends in the past decade

Motivation

Known: 기계환기 이탈은 중환자 회복의 중요한 단계이며, 이탈 실패율은 15.6%에 달하고 사망률은 28.3%에 이른다. 이탈 과정은 다인수성 요인에 영향을 받으며 지역별 의료체계 차이가 영향을 미친다.
Gap: 기계환기 이탈 연구의 전체적인 학문 지형, 국제 협력 네트워크, 주요 연구 핫스팟, 그리고 진화하는 연구 추세에 대한 종합적 이해가 부족했다. 특히 최신 기술(diaphragmatic ultrasound, RSBI, machine learning)의 통합 현황에 대한 객관적 분석이 필요했다.
Why: 기계환기 이탈 실패는 환자의 사망률, 이환율, 심리적 고통을 증가시키며 치료 비용을 상승시킨다. 따라서 이탈 프로토콜의 최적화와 임상 실무 개선을 위해 최신 연구 동향과 근거를 파악하는 것이 중요하다.
Approach: 세 개의 주요 데이터베이스(Web of Science Core Collection, PubMed, Scopus)에서 체계적으로 문헌을 검색하고, CiteSpace 6.4. R1과 VOSviewer를 이용하여 발행 동향, 국제 협력, 저자 및 기관, 핵심 저널, 키워드 클러스터를 매핑했다.

출판량 증가 패턴: 2016년부터 출판량이 급증하여 2021-2022년에 정점을 이루었으며, 이는 해당 분야의 과학적 관심 증대를 의미한다.
국제 협력 네트워크: 미국, 중국, 프랑스가 최상위 기여국이며, 토론토 대학을 포함한 주요 기관들이 협력 네트워크의 중심 역할을 한다.
주요 연구 핫스팟: 이탈 결과에 영향을 미치는 요인, 이탈 기준 평가, 어려운 이탈과 발관 실패 대응이 주된 연구 초점이다.
신흥 기술 및 방법론: Diaphragmatic ultrasound, RSBI, machine learning 기술의 통합이 예측 정확도를 향상시키고 이탈 전략을 최적화하는 새로운 추세이다.
다중양식 평가 전략: 실시간 횡격막 두께 비율, 폐 초음파, 체계적 사례 보고 분석을 통합한 혁신적 접근법이 프로토콜 개선과 이탈 실패율 감소에 기여한다.

Figure 1. Bibliographic data of included studies for bibliometric analy

ICU 기계환기 이탈 연구에 대한 최초의 포괄적 서지학적 분석으로, 2014-2025년 전 10년의 장기간 데이터를 분석했다.
CiteSpace와 VOSviewer의 두 가지 상호 보완적 도구를 결합하여 지식 구조, 협력 패턴, 신흥 추세를 다각적으로 분석했다.
단순한 출판 동향 분석을 넘어 diaphragmatic ultrasound, RSBI, machine learning 등 새로운 기술의 통합 현황을 객관적으로 파악했다.
지역별 연구 기여도의 불균형(미국, 중국, 프랑스의 우위)을 정량적으로 규명하여 자원 배분의 형평성 문제를 제시했다.

영어 논문만 포함되어 다른 언어의 관련 연구를 누락할 가능성이 있다.
회색 문헌(학위논문, 회의 초록 등)은 제외되어 전체 연구 현황의 부분적 반영 가능성이 있다.
서지학적 분석 특성상 연구 품질 평가가 포함되지 않아 영향력 높은 저질 논문도 포함될 수 있다.
2025년 2월까지의 최신 데이터를 포함하지만, 논문 색인 지연으로 인한 최근 연구의 누락 가능성이 있다.
후속 연구: 다언어 문헌 포함을 통한 보다 포괄적 분석, 메타분석을 통한 기술별 효과 크기 비교, 각국의 의료 체계 특성 반영한 지역별 심층 분석이 필요하다.