多元統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在中醫(yī)證候分類識(shí)別中的應(yīng)用及展望

徐瑋斐等

摘要：中醫(yī)證候標(biāo)準(zhǔn)化、客觀化、規(guī)范化研究，是現(xiàn)今繼承發(fā)展中醫(yī)的重點(diǎn)、難點(diǎn)和熱點(diǎn)問(wèn)題。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展和多學(xué)科融合交叉的廣泛應(yīng)用，探索中醫(yī)證候分類識(shí)別研究的方法層出不窮。本文就多元統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在中醫(yī)證候分類識(shí)別中的應(yīng)用現(xiàn)狀予以分析，總結(jié)了聚類分析、主成分分析和因子分析、判別分析和Logistic回歸分析及結(jié)構(gòu)方程模型在證候分類識(shí)別中的應(yīng)用現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題，為進(jìn)一步研究中醫(yī)證候分類識(shí)別方法提供一定參考。

關(guān)鍵詞：多元統(tǒng)計(jì)方法；中醫(yī)；證候；綜述

DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2015.08.039

中圖分類號(hào)：R2-05；R228 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1005-5304（2015）08-0124-05

Application and Prospect of Multivariate Statistical Analysis in TCM Syndrome Classification XU Wei-fei， LIU Guo-ping， WANG Yi-qin （Shanghai University of Traditional Chinese Medicine， Shanghai 201203， China）

Abstract：Standardization， objectification， and normalization of TCM syndromes are emphasis， difficulty， and hot issue of inheritance and development of TCM. With the technological development of computer and extensive application of multi-disciplinary integration， research methods for the identification of TCM syndrome classification emerge in endlessly. This article analyzed the application status of multivariate statistical analysis in the identification of TCM symdrome classification， summarized application status and existing problems of cluster analysis， PCA and factor analysis， discriminant analysis and Logistic regression analysis， and structure equation model in the identification of TCM symdrome classification， which provided references for further studies on identification methods of TCM symdrome classification.

Key words：multivariate statistical analysis；TCM；syndrome；review

中醫(yī)的精髓是辨證論治。辨證，是將四診收集到的資料、癥狀和體征，通過(guò)分析、綜合，辨清疾病的原因、性質(zhì)、部位及邪正關(guān)系，將之概括、判斷為某種性質(zhì)的證的過(guò)程；論治，是依據(jù)辨證結(jié)果確定施治的手段和方法。辨證的準(zhǔn)確與否決定臨床治療是否有效。為使中醫(yī)辨證論治這一指導(dǎo)疾病治療的原則獲得更廣泛的接納與認(rèn)可，目前對(duì)中醫(yī)四診的客觀化和規(guī)范化研究方興未艾。其中，依據(jù)辨證經(jīng)驗(yàn)，確立中醫(yī)證候診斷標(biāo)準(zhǔn)的研究更成為中醫(yī)繼承創(chuàng)新發(fā)展的熱點(diǎn)。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和多學(xué)科融合交叉廣泛應(yīng)用于中醫(yī)證候診斷的研究，多種現(xiàn)代方法的應(yīng)用

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（81270050、81173199、30901897）

通訊作者：劉國(guó)萍，E-mail：13564133728@163.com

探索層出不窮。其中，多元統(tǒng)計(jì)學(xué)方法憑借其長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)、相對(duì)成熟的算法和容易解釋的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，被廣泛用于中醫(yī)證候分類的研究中。茲就多元統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在中醫(yī)證候分類識(shí)別中的應(yīng)用現(xiàn)狀綜述如下。

1 聚類分析

聚類分析又稱集群分析，是研究“物以類聚”的一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法[1]250。在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不同的對(duì)象及其相互關(guān)系的信息，并將對(duì)象按不同類別進(jìn)行分組，目的是使組內(nèi)對(duì)象相互之間是相似的（相關(guān)的），而不同組之間的對(duì)象是不同的（不相關(guān)的）；組內(nèi)的相似性越大，組間差別越大，聚類效果越好。聚類可看作一種分類，它用類（簇）標(biāo)號(hào)創(chuàng)建對(duì)象的標(biāo)記，不需要“先驗(yàn)”知識(shí)，屬于非監(jiān)督分類。因此，這種分析方法具有較好的科學(xué)性和客觀性，在中醫(yī)證候規(guī)范化、客觀化研究中應(yīng)用甚廣。在中醫(yī)證候分類研究中，可依據(jù)個(gè)體癥狀差異分析每一個(gè)類別個(gè)體的共同特征，最后結(jié)合專業(yè)知識(shí)將其歸屬為某一類別；亦有用指標(biāo)聚類的方法對(duì)癥狀等指標(biāo)進(jìn)行歸類[2]。聚類分析可分為3種：系統(tǒng)聚類法、快速聚類法和對(duì)變量的聚類，其中以系統(tǒng)聚類和對(duì)變量的聚類的方法應(yīng)用為多。

1.1 系統(tǒng)聚類法

系統(tǒng)聚類法主要用于對(duì)大量樣品的合理分類。因?yàn)闆](méi)有參考依據(jù)，所以采用距離統(tǒng)計(jì)量作為分類的依據(jù)。基本思路是：①定義樣品間距離及類與類之間的距離；②將距離最近的兩類合并；③計(jì)算新類與其他的距離，將最近的兩類合并；④重復(fù)“③”至所有的樣品都能合并為一類，停止[1]266。類與類之間的距離有不同的定義方法，因而產(chǎn)生不同的算法，最后也就有不同的聚類結(jié)果。故在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可以實(shí)踐多種方法，再依據(jù)專業(yè)指導(dǎo)，選擇較為合理的分類結(jié)果。

馬氏等[3]應(yīng)用系統(tǒng)聚類對(duì)261例抗結(jié)核藥物導(dǎo)致藥物性肝損害患者的臨床四診資料進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)5類常見(jiàn)證型：濕邪困脾、肝氣郁滯、脾胃虛弱、瘀毒內(nèi)結(jié)和氣陰兩虛。這為臨床研究抗結(jié)核藥物導(dǎo)致的肝損害患者的辨證分型提供了較好的參照。司氏等[4]對(duì)80例食管鱗癌患者的病例資料進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，以探討食管鱗癌的中醫(yī)證候規(guī)律。采用系統(tǒng)聚類方法繪制樹(shù)狀圖，結(jié)果發(fā)現(xiàn)聚為痰氣交阻證、氣虛陽(yáng)微證、津虧熱結(jié)證、瘀血內(nèi)結(jié)證4類時(shí)，較為符合臨床實(shí)際，且以痰氣交阻證為多見(jiàn)，為中醫(yī)辨證食管鱗癌提供了依據(jù)。劉氏等[5]基于系統(tǒng)聚類方法對(duì)70例退行性膝骨關(guān)節(jié)病的中醫(yī)證型分布進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)退行性膝骨關(guān)節(jié)病大致可分為肝腎虧虛、風(fēng)寒濕痹、氣滯血瘀3類證型，其中肝腎虧虛兼風(fēng)寒濕痹是基本證型。這使退行性膝骨關(guān)節(jié)病的證候分型有了新的參照。

1.2 對(duì)變量的聚類

當(dāng)需要對(duì)變量（指標(biāo)）進(jìn)行歸類時(shí)，可用對(duì)變量的聚類方法，把相關(guān)性大的指標(biāo)聚在一起。其過(guò)程主要有4步：①將變量初步分為K類；②計(jì)算各類的“代表”；③計(jì)算各變量與K個(gè)“代表”所在類的相似程度，形成新的K類；④重復(fù)“②”和“③”，直到符合要求則停止[1]287-292。

何氏等[6]對(duì)143例冠心病經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈介入（PCI）術(shù)后患者的癥狀、體征、舌象、脈象等77個(gè)變量進(jìn)行聚類分析，發(fā)現(xiàn)聚為6類時(shí)變量信息的分散性較好，基本符合臨床實(shí)踐；并據(jù)專家意見(jiàn)將這6類分別命名為氣虛痰濁證、腎虛血瘀證、肝氣郁結(jié)證、脾氣虧虛證、心氣虧虛證和氣陰兩虛證。這為臨床中診斷PCI術(shù)后中醫(yī)證候分類提供了參考。張氏等[7]使用對(duì)變量的聚類方法結(jié)合專家意見(jiàn)將350例肺癌分為痰濁阻肺、氣虛、肝郁化火和瘀血阻絡(luò)4種證型，為肺癌的中醫(yī)臨床診斷提供了一定參考。張氏等[8]對(duì)風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎（RA）活動(dòng)期中醫(yī)證候進(jìn)行對(duì)變量的聚類分類研究，并結(jié)合專家意見(jiàn)，將RA活動(dòng)期患者分別命名為邪郁壅絡(luò)證、痰瘀互結(jié)證、濕熱痹阻證和氣虛血瘀證4型，可為RA活動(dòng)期中醫(yī)證候分型診斷提供參考。張氏等[9]對(duì)163例強(qiáng)直性脊柱炎活動(dòng)期患者的臨床資料進(jìn)行對(duì)變量的聚類分析，發(fā)現(xiàn)聚為4類時(shí)四診信息證型分布清晰；并結(jié)合專家意見(jiàn)將證候命名為濕熱痹阻證、邪郁化熱證、肝腎虧虛證和痰濁瘀阻證4類，提高了強(qiáng)直性脊柱炎中醫(yī)辨證診斷的客觀性、規(guī)范性與準(zhǔn)確性，可為臨床提供更好的指導(dǎo)。

聚類方法可以很容易根據(jù)不同類別之間的“相似度”或“相異度”加以區(qū)分，但并不能從多方位、多層次、多角度全面分析中醫(yī)癥狀與證候之間復(fù)雜、非線性、多維的結(jié)構(gòu)關(guān)系。因此，聚類方法在中醫(yī)證候研究中屬于輔助手段，只能觀察特征，而缺乏對(duì)結(jié)果的度量[10]。

2 主成分分析

主成分分析可將多指標(biāo)或變量資料通過(guò)降維轉(zhuǎn)換為單指標(biāo)或變量資料，主要目的在于實(shí)現(xiàn)資料的精簡(jiǎn)和線性轉(zhuǎn)換，使主成分?jǐn)?shù)量少于原變量，并保留大部分信息。

主成分分析單獨(dú)應(yīng)用于中醫(yī)證候分類研究中較少，目前多與其他分析方法綜合運(yùn)用。具體步驟有：①數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。使每個(gè)變量均值為0，方差為1；②使總體的協(xié)方差矩陣和其相關(guān)系數(shù)相等；③計(jì)算樣本相關(guān)矩陣R，求R的特征值與特征向量；④選擇主成分，計(jì)算貢獻(xiàn)率。李氏等[11]對(duì)收集的慢性疲勞綜合征氣虛證患者25例和血虛證患者23例進(jìn)行主成分分析，并采用相關(guān)分析與傳統(tǒng)中醫(yī)辨證相比較，發(fā)現(xiàn)氣虛證和血虛證的癥狀主從成分與傳統(tǒng)中醫(yī)辨證結(jié)果基本一致。丁氏等[12]綜合利用主成分分析和因子分析探討了104例酒精性肝纖維化的中醫(yī)證候分類特點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)臨床常見(jiàn)證型有6個(gè)：類肝郁脾虛證、類濕熱蘊(yùn)結(jié)證、類瘀血阻絡(luò)證、類氣虛血瘀證、類肝腎陰虛證、類陽(yáng)虛血瘀證，為酒精性肝纖維化的中醫(yī)辨證規(guī)范提供參考。樊氏等[13]對(duì)143例陽(yáng)痿患者四診信息結(jié)合主成分分析和因子分析研究證候分類情況，發(fā)現(xiàn)可分為腎陰虛、肝氣郁結(jié)、腎陽(yáng)虛、濕熱下注、心脾兩虛、瘀血阻滯6個(gè)證型，與臨床實(shí)際較一致。

盡管主成分分析可通過(guò)降維解決中醫(yī)證候多指標(biāo)問(wèn)題，還可建立癥狀和證候成分之間的權(quán)重關(guān)系，但并不能很好解釋指標(biāo)間（變量間）的關(guān)系，也無(wú)法考慮到被舍棄的變量反映的情況。若通過(guò)將主成分分析和因子分析結(jié)合，則可以實(shí)現(xiàn)反映全部變量中大部分變量的信息[14]。

3 因子分析

因子分析是在主成分分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建若干意義較明確的公因子，用以分解原變量，觀察原變量之間的內(nèi)在聯(lián)系與區(qū)別。

因子分析可分為探索性因子分析和證實(shí)性因子分析。探索性因子分析有助于建立新的假設(shè)或理論，而證實(shí)性因子分析是在已有假設(shè)或理論的基礎(chǔ)上，利用因子進(jìn)行檢驗(yàn)。在中醫(yī)研究領(lǐng)域，有證候的探索性因子分析和證候的證實(shí)性因子分析。這兩種方法對(duì)中醫(yī)證候分類研究都具有一定的作用。其基本步驟有：①數(shù)據(jù)預(yù)處理，消除變量的不一致；②求得標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣；③求相關(guān)矩陣的特征值和特征向量；④利用旋轉(zhuǎn)方法使因子變量更具可解釋性；⑤計(jì)算因子變量得分。

陳氏等[15]對(duì)521名亞健康狀態(tài)大學(xué)生的問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果進(jìn)行探索性因子分析，總結(jié)出其證候可分為6類：氣滯血瘀證、肝氣郁結(jié)證、濕熱證、陽(yáng)虛證、氣血虧虛證及陰虛證，認(rèn)為探索性因子分析方法可在以問(wèn)診為基礎(chǔ)的癥狀上對(duì)證型進(jìn)行客觀化分類，可揭示大學(xué)生亞健康狀態(tài)的中醫(yī)證型特征。李氏等[16]對(duì)收集到的112例超早期腦梗死患者的四診資料進(jìn)行探索性因子分析，得到其中醫(yī)證候可分為4類：氣虛血瘀證、熱結(jié)腑實(shí)證、肝腎陰虛證和風(fēng)痰阻絡(luò)證。認(rèn)為通過(guò)探索性因子分析一定程度上能更好了解超早期腦梗死的中醫(yī)證型特點(diǎn)。李氏等[17]對(duì)隨機(jī)調(diào)查得到的739例高血壓病患者詳細(xì)四診資料進(jìn)行證實(shí)性因子分析，發(fā)現(xiàn)根據(jù)五因子分析結(jié)果排序的結(jié)果最好，分別為肝腎陰虛、陰虛陽(yáng)亢、肝陽(yáng)上亢、痰郁氣虛和痰濁壅盛5個(gè)證型。這為臨床指導(dǎo)高血壓病的辨證分型提供了較有價(jià)值的參考。史氏等[18]對(duì)隨機(jī)調(diào)查的430例支氣管哮喘患者四診信息進(jìn)行證實(shí)性因子分析，發(fā)現(xiàn)六因子分析結(jié)果與臨床實(shí)際較為一致，可分為寒飲伏肺證、痰熱蘊(yùn)肺證、風(fēng)痰阻肺證、肺腎氣虛證、脾氣不足證6個(gè)證型。

因子分析亦可以通過(guò)降維來(lái)消除證候的多元共性問(wèn)題，但其建立依賴于假設(shè)數(shù)據(jù)屬于正態(tài)分布，故存在一定主觀性。且需要進(jìn)行重復(fù)性試驗(yàn)以證實(shí)因子分析結(jié)果的意義。

4 判別分析

判別分析是用以明確個(gè)體所屬類別的一種分類技術(shù)，根據(jù)觀測(cè)到的指標(biāo)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類。通過(guò)判別分析還可估計(jì)各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)判斷的作用大小。一般通過(guò)建立判別函數(shù)對(duì)訓(xùn)練樣本不斷學(xué)習(xí)規(guī)則，得以實(shí)現(xiàn)判別分析。

判別分析依據(jù)判別的函數(shù)形式，可分為線性和非線性判別；依據(jù)判別式處理變量的不同方法，可分為逐步判別和序貫判別等；依據(jù)判別的標(biāo)準(zhǔn)不同，可分為距離判別、Fisher判別等。其中，用于中醫(yī)證候分類識(shí)別研究較多的方法為逐步判別分析法。該法通過(guò)對(duì)疾病現(xiàn)有的中醫(yī)證型進(jìn)行分析，建立研究疾病相關(guān)的判別函數(shù)，再將獲得的判別函數(shù)回代入樣本中進(jìn)行驗(yàn)證。判別分析的目的就是對(duì)樣本資料進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到判斷類別的規(guī)則，再進(jìn)行多方面的考核。

吳氏等[19]以518例腸易激綜合征患者的癥狀為變量，運(yùn)用逐步判別分析法建立已確定的7個(gè)證型的Bayes判別函數(shù)，確立肝郁脾虛證、脾腎陽(yáng)虛證、脾胃虛弱證、肝郁氣滯證、脾胃濕熱證、腸燥津傷證和寒濕困脾證7個(gè)證型，回顧性誤判45例（8.7%），交叉驗(yàn)證誤判89例（17.2%）。指出該法能篩選出有用性指標(biāo)，使判別函數(shù)的結(jié)果穩(wěn)定可靠，還可以對(duì)腸易激綜合征的證候作出客觀化診斷。黃氏等[20]對(duì)76例已辨證分型的難治性癲癇病患者的變量進(jìn)行逐步判別分析，建立Bayes判別函數(shù)，確立出肝郁痰凝證、腎虛精虧證、心脾兩虛證和氣滯血瘀證4個(gè)證型，并將數(shù)據(jù)進(jìn)行逐一回代和切刀法回代判別分析，發(fā)現(xiàn)前者誤判率為0.00%，后者誤判率為14.73%，理論判別與實(shí)際資料較為吻合，具有顯著的判別效果。聶氏等[21]對(duì)312例已進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)辨證分型（5型）的慢性腎功能衰竭患者的指標(biāo)進(jìn)行判別分析，建立Fisher判別函數(shù)，獲得脾腎氣虛型、氣陰兩虛型和脾腎陽(yáng)虛型4個(gè)證型。因原有樣本較少，所以未能建立肝腎陰虛型的判別函數(shù)。對(duì)20例患者的資料進(jìn)行判別分析，發(fā)現(xiàn)符合率為60%，效果一般。因此建議以該研究為切入點(diǎn)和橋梁，獲取更多慢性腎功能衰竭的樣本，使該病辨證得以標(biāo)準(zhǔn)化、客觀化。

判別分析對(duì)樣本的質(zhì)量要求極高，而且樣本的數(shù)目也必須足夠多；另外，該分析方式本身就是建立在以往辨證分型的基礎(chǔ)上，具有很多主觀性、驗(yàn)證性的成分，所以，這種建立函數(shù)的方法所得到的結(jié)果并不能直接作為客觀化標(biāo)準(zhǔn)。

5 Logistic回歸分析

在線性模型中因變量屬于連續(xù)隨機(jī)且要求屬于正態(tài)分布，而醫(yī)學(xué)研究中常有因變量的取值只有2個(gè)（如是否發(fā)?。?，這種二分類的變量需要用Logistic回歸進(jìn)行分析。

Logistic回歸分析屬于非線性分析方法，多用于證候分類識(shí)別中醫(yī)癥狀主次的研究，為證候分型提供依據(jù)，故常與其他數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法合用，以確定中醫(yī)證候分型。

李氏等[22]對(duì)1036例消化性潰瘍（PU）患者的四診資料進(jìn)行研究，先用聚類分析歸納PU的基本證候群，再用主成分分析法分析出PU的特異性癥狀指標(biāo)，接著應(yīng)用多元Logistic回歸分析模型篩選出PU的主次癥狀，最后擬定出脾胃虛寒證、肝胃氣滯證、瘀阻胃絡(luò)證、胃熱熾盛證、胃陰虧虛證共5種基本證型的辨證分型標(biāo)準(zhǔn)，并認(rèn)為該研究思路有助于提高證候分類識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)研究的客觀性、科學(xué)性。陳氏等[23]將808例胃脘疼痛患者的病例資料通過(guò)樣本聚類分為4類，結(jié)合Logistic回歸分析對(duì)該4類患者的證候特征按OR值大小進(jìn)行量化，結(jié)合專業(yè)知識(shí)將胃脘痛分為脾胃虛寒證、胃熱陰傷證、脾胃濕熱證、肝胃郁熱證4型。這種將聚類和Logistic回歸分析結(jié)合的方法對(duì)中醫(yī)證候量化診斷研究有一定幫助?？资系萚24]收集886例我國(guó)北方地區(qū)心腦合病患者的四診資料，用頻數(shù)分析和卡方檢驗(yàn)進(jìn)行血壓與中醫(yī)證型之間關(guān)系的研究，用Logistic回歸分析、判別分析及ROC曲線法等研究血壓與癥狀間關(guān)系，發(fā)現(xiàn)高血壓在心腦合病中醫(yī)證型分布最多的有痰瘀阻絡(luò)證、風(fēng)痰阻絡(luò)證、痰濁中阻證和肝陽(yáng)上亢證4型。

Logistic回歸分析方法充分考慮了每一個(gè)變量對(duì)證的貢獻(xiàn)度，但不適用于線性資料的研究，且需要大量樣本的支持。

6 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型是處理多個(gè)原因、多個(gè)結(jié)果的關(guān)系和不可直接觀測(cè)的變量（潛變量）的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。中醫(yī)的證候多屬于潛變量，通過(guò)癥狀等外顯指標(biāo)可以對(duì)潛變量進(jìn)行間接測(cè)量。目前用于中醫(yī)證候分類識(shí)別研究的主要方法多為潛在類別模型，它是利用結(jié)構(gòu)方程和因子分析等分析方式相結(jié)合，建立在概率分布原理和對(duì)數(shù)線性模型基礎(chǔ)上的一種潛變量分析方式[25]。

袁氏等[26]運(yùn)用方證對(duì)應(yīng)模式，通過(guò)因子分析和建立結(jié)構(gòu)方程模型實(shí)現(xiàn)對(duì)1105例高血壓病患者的中醫(yī)基礎(chǔ)證、特異證和選方用藥的研究，發(fā)現(xiàn)高血壓患者基礎(chǔ)證為陰虛陽(yáng)亢，特異證有肝腎陰虛證、肝火亢盛證、痰濁壅盛證、心腎兩虛證和肝郁傷神證5型。周氏等[25]利用潛在類別模型對(duì)737例肝炎患者病例資料的中醫(yī)證候進(jìn)行辨證分型，發(fā)現(xiàn)可分為肝腎陰虛證、濕阻脾胃證、濕熱中阻證、肝郁脾虛證和肝郁氣滯證5型。李氏等[27]建立結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)202例慢性萎縮性胃炎的患者進(jìn)行中醫(yī)辨證分型，通過(guò)對(duì)潛變量與癥狀指標(biāo)之間的關(guān)系比較，歸納出肝胃不和證、脾胃虛弱證、脾胃濕熱證和胃陰不足證4個(gè)常見(jiàn)證型。但因樣本數(shù)量有限，未能分析出胃絡(luò)瘀血證這一常見(jiàn)證型。

這種潛在類別模型綜合了結(jié)構(gòu)方程和對(duì)數(shù)線性模型的思維，既可用于探索性研究，也可用作驗(yàn)證性研究。但因臨床收集資料具有局限性，樣本容量不夠大等，并不能完全顯示出中醫(yī)臨床辨證規(guī)律。

7 問(wèn)題與展望

多元統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的廣泛應(yīng)用，推進(jìn)了中醫(yī)證候診斷研究標(biāo)準(zhǔn)化、客觀化的步伐，其結(jié)果在一定程度上指導(dǎo)了中醫(yī)疾病的辨證分型。但是，多元統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在應(yīng)用上仍存在幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：①采用方法種類多，結(jié)果不一致，尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)；②樣本數(shù)量少、質(zhì)量低，建立相關(guān)模型的可重復(fù)性差；③仍存在很多主觀因素，對(duì)研究結(jié)果有一定的影響；④尚有許多具體的研究結(jié)果與臨床實(shí)踐結(jié)果存在較大差異。

為更好克服以上問(wèn)題，通過(guò)對(duì)近年文獻(xiàn)的研究，筆者認(rèn)為，多種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的綜合應(yīng)用，對(duì)中醫(yī)證候分類識(shí)別的客觀化研究更為有效。如有學(xué)者先利用聚類分析歸納出疾病的中醫(yī)證候群，接著用主成分分析方法找出疾病常見(jiàn)癥狀的指標(biāo)，再用多元Logistic回歸模型篩選出疾病的主次癥狀，最后總結(jié)出疾病的證型與辨證標(biāo)準(zhǔn)。采用這種多元統(tǒng)計(jì)方法綜合運(yùn)用的模式，對(duì)中醫(yī)乙肝后肝硬化[28]和消化性潰瘍[22]進(jìn)行辨證分型，均得到了較為客觀、科學(xué)的研究結(jié)果。這種多方法綜合應(yīng)用的思維，通過(guò)取長(zhǎng)補(bǔ)短，可相得益彰，提高研究的準(zhǔn)確性，為中醫(yī)證候客觀化研究提供有效的思路與方法。

關(guān)于樣本數(shù)量與質(zhì)量的問(wèn)題，則需要進(jìn)一步規(guī)范診斷用語(yǔ)，病例資料采集時(shí)要求盡量完整，或可通過(guò)建立系統(tǒng)的電子病歷，解決許多數(shù)據(jù)的預(yù)處理問(wèn)題。最后，仍需收集大量的樣本資料進(jìn)行重復(fù)性試驗(yàn)研究，博采眾長(zhǎng)，以建立更好的分析模型，并將之運(yùn)用于臨床實(shí)踐，檢驗(yàn)其效益，才能更好地推動(dòng)中醫(yī)證候分類識(shí)別的客觀化研究。

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（收稿日期：2014-09-02）

（修回日期：2014-09-14；編輯：梅智勝）