多元統計方法用于高血壓患者

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根據《中醫內科學》癥狀學內容，結合高血壓病的證候表現，共篩選129項癥狀、體征信息作為調查條目，由神經內科和心內科的臨床醫生、研究生經過統一培訓后，采集四診信息并如實填寫調查表。

數據預處理和統計方法使用Epidata3.1建立數據庫錄入數據，采用SPSS18．0統計軟件包進行統計分析。運用頻數分析的方法對各個癥狀、體征出現的頻次、頻率進行分析,在此基礎上排序，并篩選出現頻率＞5%的癥狀進行系統聚類，考慮到變量比較分散，聚類方法選擇最遠距離法(Furthestneigh-bor)，距離測度方法選擇積矩相關(Pearsoncorre1ation)。聚類后對包含癥狀、特征信息比較多的類別進行因子分析（經檢驗KMO值>0.5，才做因子分析），并根據特征根＞1的情況提取出公因子。將提取出的公因子再次進行聚類分析，并根據臨床專業知識進行解釋。

結果

原發性高血壓中醫證候、體征頻數分析首先對129項癥狀、體征變量進行預處理，原則是據專業知識對表達相同含義的指標進行合并，如失眠和多夢合并為新癥狀失眠多夢，合并后的癥狀、體征共有86項目。頻率分析結果顯示773例患者出現的總頻次例次，四診指標出現頻率＞5%的共有55個。

中醫證候(癥狀、體征)主因子的第一次聚類分析因“眩暈、頭痛”是高血壓病病名診斷層面上的癥狀描述，可見于各個中醫證型的高血壓病中，故根據專業知識剔除這兩個癥狀，對剩余53個癥狀、體征等四診信息進行系統聚類分析，筆者嘗試聚為3～6類，由于3類過于集中，而聚6類四診指標又比較分散，最后根據專業意見，認為聚為4類比較符合實際，根據聚類的主癥進行中醫辨證，聚類后第1類可以辨證為肝陽上亢型，第2類辨證為血瘀型，第3類辨證為氣虛型，但第4類包含變量過多，因此考慮對其做探索性因子分析。聚類分析結果。見表1。2.3對聚類結果的探索性因子分析將表1中第4類包含的所有指標作探索性因子分析，迭代25次得到因子負荷矩陣。經KMO值為0.63，Bartlett’s檢驗P<0.001，滿足因子分析要求。提取特征根>1.0的公因子共11個，累積貢獻率為53.05%。因子分析并經方差最大正交旋轉后，因子包含的主癥及載荷系數（≥0.5）表達的四診指標。.4中醫證候(癥狀、體征)主因子的第2次聚類分析對11個主因子進行標準化變換(Z-scores)，計算因子得分，根據各癥狀的因子得分再次進行系統聚類分析，最后根據專業判斷，聚為2類比較符合實際，取每個公因子中載荷系數>0.5的癥狀作為該因子的癥狀指標，最后根據聚類出的主癥進行中醫辨證。見表2。本次調查的原發性高血壓病人最終可以辨證為：肝陽上亢證、血瘀證、氣虛證、腎虛、脾虛痰阻5型。

討論

原發性高血壓患者的中醫臨床癥狀及體征十分復雜。本文根據社區人群和醫院病人的高血壓病流行病學調查，結合中醫專業知識和統計學方法，從數據挖掘角度探索高血壓的證候規律。本次調查共收集了中醫癥狀、體征、舌脈變量共129項。出現頻率最高的癥狀為舌紫暗，出現477次，占總例數（733例）的61.7%，其它出現頻率超過50%的有神疲乏力（55.8%），頻率表現與他人的研究有區別［5］，表現為眾多的癥狀、體征，分布較為散亂；分析原來可能是由于設計過多的條目有關。因此根據統計學原理，結合專業知識，將癥狀、體征等信息先做頻率分析，出現頻率>5%者才納入多元統計分析，且有些信息可以進一步合并，最終納入統計分析的指標有53項。本文主要的目的是對證候規律進行探索，由于各證素之間是“內實外虛”、“動態時空”、“多維界面”、“高維高階”的復雜系統，并且存在共線性，因此考慮應用探索性的多元統計方法對眾多的證素進行降維。聚類分析則可以將一組數據按照自身內在規律合理分為幾類，縮小主觀判斷造成的誤差。但是由于變量太多，且病例來源較復雜，因此聚類效果并不理想。第4類所包含的癥狀、體征較多，辨證后包含的證型也較復雜；因此考慮運用其它多元統計方法進一步降維。探索性因子分析是通過尋求少數的公因子來綜合反映多個變量的大部分信息，每個公因子代表了1個證候群。但是由于本次調查病人來源包含社區人群、醫院病例，且有合并疾病，因此雖然歸納了11個公因子，然后累計貢獻率仍未達到70%，因此進一步考慮再次對11個公因子進行聚類分析。通過三次多元統計分析，本次調查的原發性高血壓病人最終可以辨證為：肝陽上亢、血瘀、氣虛、腎虛、脾虛痰阻5型。這與1993年衛生部《中藥(新藥)臨床研究指導原則(試行)》［6］、王世琪等［7~10］的研究略有不同，在理論上豐富了高血壓證候規律研究。本文通過多元統計方法對高血壓證候分布規律進行了初步的研究，但中醫證候分類研究的方法學仍有許多內容：如其它多元統計和數據挖掘方法，都需在日后的研究中不斷進行探索來完善。

作者：歐陽文偉林曉忠任毅歐愛華周羅晶單位：廣東省中醫院江蘇省蘇北人民醫院