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    潛在類別模型在出血性中風(fēng)辨證分類研究中的應(yīng)用*

    2023-11-30 01:40:58王均琴楊東清周學(xué)平過偉峰吳勉華李國春
    中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2023年5期
    關(guān)鍵詞:出血性臟腑類別

    姜 超 馮 哲 王均琴 楊東清 董 菊 周學(xué)平 過偉峰 葉 放 吳勉華 李國春

    南京中醫(yī)藥大學(xué)醫(yī)學(xué)院·整合醫(yī)學(xué)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)系(210023)

    【提 要】 目的 評價潛在類別模型在出血性中風(fēng)辨證分類研究中對于潛在證候類型探索的效果。方法 利用R軟件poLCA包,采用潛在類別模型對480例出血性中風(fēng)患者的62條證候要素信息進行建模分析,篩選合適的適配模型,提取各潛在類別中包括的證候要素,定義各潛在類別的證候類型,并對患者進行分類預(yù)測。結(jié)果 通過比較選擇了潛在類別數(shù)為3的模型,將62條證候要素匯聚成了中臟腑脫證、中臟腑閉證之中臟、中臟腑閉證之中腑3個潛在證候類型,并通過預(yù)測將480名患者分別歸到3個亞組,人數(shù)分別為237、165、78人。結(jié)論 潛在類別模型可以探索出血性中風(fēng)的潛在證候分類,分類結(jié)果符合中醫(yī)理論,在出血性中風(fēng)辨證分類研究中,可將其分類結(jié)果作為參考。

    出血性中風(fēng),又稱腦出血,是指非外傷性原發(fā)性腦實質(zhì)內(nèi)出血,是神經(jīng)內(nèi)外科最常見的難治性疾病之一。我國的發(fā)病率為(12~15人)/10萬人年,占住院卒中患者的18.8%~47.6%,較歐美國家有更高的比例。出血性中風(fēng)發(fā)病兇險,急性期征象多樣,病情變化快,致死致殘率高。1個月死亡率高達(dá)35%~52%,6個月末仍有80%左右的存活患者遺留殘疾,是中國居民死亡和殘疾的主要原因[1]。中醫(yī)治療方案,作為常規(guī)治療的補充可以改善神經(jīng)功能損傷,提高患者的日常生活能力和認(rèn)知功能。辨證論治是中醫(yī)認(rèn)識、診斷、治療疾病的獨特方法。了解出血性中風(fēng)證候類型的特征,選擇有針對性的治療措施,對診療和預(yù)后有重要意義[2-3]。然而臨床實踐中證候要素眾多,相互之間還有重疊,給辨證論治帶來一定的難度。由于證候類型是證候要素的潛在特征的體現(xiàn),具有隱匿性[4]。因此本文以出血性中風(fēng)患者的證候要素為基礎(chǔ),探索潛在類別模型在辨證分類中的應(yīng)用,希望為臨床辨證分類提供參考。

    資料與方法

    1.資料來源

    選取江蘇省15家醫(yī)院神經(jīng)專科收治的腦出血住院病例作為研究對象,以初診時收集的數(shù)據(jù)作為分析集, 經(jīng)質(zhì)控后共480例。其中男性293例,女性187例,平均年齡為63±12.86歲。采用課題組自編的調(diào)查問卷,收集了中醫(yī)“望、聞、問、切”四診信息,包含了129條證候要素,均為有無的二分類變量。保留了出現(xiàn)頻率超過10%的變量用于建模,共62條,詳見表1。

    表1 各證候要素出現(xiàn)的頻數(shù)與頻率

    2.潛在類別模型簡介

    一般在研究中搜集的數(shù)據(jù),可以直接測量的觀察數(shù)據(jù),稱為外顯變量。例如舌胎膩、脈細(xì)的有無等證候要素。而潛在變量是指無法直接測量的變量,必須以統(tǒng)計方法來估計出變量的狀態(tài),是通過統(tǒng)計模型加以定義的數(shù)據(jù)形態(tài),例如中醫(yī)證候類別。根據(jù)外顯變量與潛在變量數(shù)據(jù)類型的不同組合,有不同的統(tǒng)計模型。而潛在類別模型主要用來處理潛在變量與外顯變量都是分類變量的情況。其通過潛在的組合類別來刻畫分類顯變量的相互關(guān)系,并使其在潛在類別分類后保持局部獨立性,以達(dá)到以少數(shù)潛在類別提取多數(shù)顯變量特征進行解釋的作用。潛在類別模型的建模包括:概率參數(shù)化、模型的參數(shù)估計、模型適配檢驗及選擇、潛在類別的分類及結(jié)果解釋等步驟[5-7]。

    3.分析軟件

    采用Excel進行數(shù)據(jù)的記錄與整理,利用R語言poLCA軟件包進行建模、模型篩選、評價及預(yù)測。

    結(jié)果與分析

    1.模型擬合與選擇

    本研究共納入480例腦出血患者進行分析。對480例患者的62條證候要素進行探索性潛在類別分析。隨著類別數(shù)的增加,模型的自由度將逐漸減小,當(dāng)模型的自由度小于0時,模型則會出現(xiàn)不識別的情況。為了選擇合適的潛在類別個數(shù),分別擬合了潛在類別數(shù)從1到7的模型。其中AIC、BIC評價指標(biāo)越小越好。各模型的擬合結(jié)果見表2。

    表2 不同模型的擬合結(jié)果

    通過對比各模型擬合結(jié)果可見,當(dāng)潛在類別個數(shù)為3時,BIC最小(BIC=30722.52),在類別數(shù)增加到4個時,ΔG2=273.01,對擬合優(yōu)度的改善并不明顯。因此,綜合考慮臨床實踐解釋,以及模型簡潔程度等因素,最終選擇3個潛在類別的模型。

    2.模型的參數(shù)估計

    通過極大似然法,可以得到潛變量各類別的概率以及潛類別下各證候要素的條件概率,結(jié)果見表3。由表中可知為480例腦出血患者在3個潛在類別中的概率分別為0.4938、0.3438、0.1625。

    表3 62條證候要素的潛類別條件概率與潛類別概率

    3.潛在證候類別的解釋

    在模型參數(shù)估計之后,可以對不同潛在類別下各證候要素的條件概率特點進行潛在類別的解釋。通過對比各證候要素在不同潛在類別下出現(xiàn)的條件概率,以條件概率最大的潛在類別作為歸屬,可以將各證候要素分到不同的潛在類別中,表示為某一類證候特征。分類的結(jié)果見表4。

    表4 62條證候要素聚類到各潛在類別的結(jié)果

    表4匯總了各潛在類別中匯聚的證候要素情況,其中載荷系數(shù)表示某一證候要素對當(dāng)前潛在類別的條件概率。載荷系數(shù)越高說明對該類別的區(qū)分越重要。結(jié)合中醫(yī)理論與臨床,截取載荷系數(shù)大于0.3的證候要素,可將各聚類的證候要素來區(qū)分三個證候類型。Class1在神志表現(xiàn)為神疲、淡漠、嗜臥,頭身表現(xiàn)為頭暈、肢體痿軟,聲氣表現(xiàn)為語聲低怯、少氣懶言,舌脈表現(xiàn)為苔白、脈細(xì),可以定義為“中臟腑脫證”。Class2在神志表現(xiàn)為心煩、躁擾不寧、嗜睡,頭身表現(xiàn)為頭痛固定、頭昏沉、煩熱、肢痛麻木,顏面官竅表現(xiàn)為目赤、口苦、口臭,聲氣表現(xiàn)為氣粗,二便表現(xiàn)為大便難解,舌脈表現(xiàn)為苔黃薄、舌暗、脈弦,可以定義為“中臟腑閉證之中臟”。Class3在神志表現(xiàn)為發(fā)病即達(dá)高峰,頭身表現(xiàn)為自汗,顏面官竅表現(xiàn)為面唇紅、口干,聲氣表現(xiàn)為痰少、色白,飲食表現(xiàn)為渴喜冷飲,二便表現(xiàn)為便干、尿黃赤,舌脈表現(xiàn)為舌紅、舌下脈絡(luò)青紫、舌體歪斜、苔膩厚、脈數(shù)滑有力,可以定義為“中臟腑閉證之中腑”。

    4.依據(jù)潛在證候類別探索證候分布

    根據(jù)模型擬合的參數(shù)結(jié)合實際患者所具有不同證候要素的特征可以計算某患者在具有各種證候要素特征下其在各潛類別中的后驗概率,概率最高的類別即為其所屬類別。結(jié)果見表5。

    表5 480名患者根據(jù)自身的證候要素特征歸類的結(jié)果

    由表5可得,480名患者可聚集到3個證候特征類型。其中Class1為237人,Class2為165人,Class3為78人。

    討 論

    本文探討了潛在類別模型在出血性中風(fēng)辨證分類研究中的應(yīng)用。通過探索性潛在類別分析,從62條證候要素中識別出3種證候特征類型。三類證候類型均有神志改變,根據(jù)中風(fēng)病證結(jié)合分類模式,均傾向歸屬于中臟腑類型。但其證候要素差異明顯,可作為進一步區(qū)分的重要依據(jù):其中Class1為中臟腑之虛證,傾向于中臟腑之脫證,除神疲、淡漠、嗜臥的神志表現(xiàn)外,頭身官竅可見頭暈、肢體痿軟等中風(fēng)表現(xiàn),并可見語聲低怯、少氣懶言、苔白、脈細(xì)等明顯氣虛表現(xiàn)。Class2和Class3為中臟腑之實證,傾向于中臟腑之閉證。相比較而言,Class2與傳統(tǒng)觀點中的中腑更為接近,除心煩、躁擾不寧、嗜睡的神志表現(xiàn)外,頭身官竅可見頭痛固定、頭昏沉、肢痛麻木等中風(fēng)表現(xiàn),并可見目赤、口苦、口臭氣粗、煩熱、大便難解、舌暗苔黃薄、脈弦等腑實熱結(jié)表現(xiàn);Class3與傳統(tǒng)觀點中的中臟更為接近,除發(fā)病即達(dá)高峰的相關(guān)神志表現(xiàn)外,頭身官竅可見舌體歪斜等中風(fēng)表現(xiàn),并可見唇紅、口干、渴喜冷飲、便干、尿黃赤,舌紅、舌下脈絡(luò)青紫、脈數(shù)滑有力等瘀熱相博表現(xiàn)。目前中風(fēng)病證結(jié)合辨治中,中臟腑多不區(qū)分中臟與中腑之區(qū)別,但自仲景始即有中臟中腑之分,前人論述中風(fēng)中腑者,多有腑實不通之表現(xiàn),同時張潔古曾云:“中臟者,多滯九竅,中腑者,多著四肢”[8],此處Class2表現(xiàn)頭痛固定、頭昏沉、肢痛麻木,而Class3則表現(xiàn)舌體歪斜,此類證候類型的證候要素特征,與這些描述頗為契合,故提示中風(fēng)臨床確有中臟中腑之分,其病證表現(xiàn)與病機不同,辨治需考慮。

    以往的出血性中風(fēng)中醫(yī)辨證研究中,歷代醫(yī)家根據(jù)病因病機提出了不同的辨證方法,但是不同的醫(yī)家對于病機的認(rèn)識不完全相同,對于疾病的辨證難免會受到主觀因素的影響。中醫(yī)辨證存在非線性、多維性、隱匿性、重疊性的特點,而潛在類別模型通過分類的證候要素來探索其潛在的內(nèi)部分類特征以刻畫隱匿性的特點,將多維的證候要素轉(zhuǎn)變?yōu)閹讉€相區(qū)別的潛在類別,起到了降維的作用。同時,通過條件概率將一條證候要素與多個潛在證候類別相連接,以最大概率作為類別歸屬,在一定程度上反映了辨證的重疊性。此外,該方法完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動,通過外顯的證候要素來學(xué)習(xí)內(nèi)部的潛在類別,避免了中醫(yī)師辨證分類的主觀影響。

    綜上所述,潛在類別模型對中醫(yī)辨證的過程有較好的刻畫,在出血性中風(fēng)辨證分類中與中醫(yī)理論貼切,有很好的可解釋性。因此,可以考慮將潛在類別模型應(yīng)用于出血性中風(fēng)的辨證分類研究,可將其分類結(jié)果作為參考。

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