基于logistic分析的心脑合病痰瘀互结证诊断探索*

2014-03-10袁东超李艳娟张哲张会永肖蕾齐文诚吴瑾孔德昭杨关林

中国卫生统计 2014年2期

袁东超李艳娟张哲张会永肖蕾齐文诚吴瑾孔德昭杨关林△

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目的探讨心脑合病痰瘀互结证的诊断。方法基于心脑合病横断面调查资料，以其中的369例痰瘀互结证及非痰非瘀证患者为研究对象，运用频数、卡方检验、logistic回归等方法对症状信息进行筛选，筛选后的症状运用logistic判别建立心脑合病痰瘀互结证判别函数，并对函数的判别效果予以评价。结果338项症状经筛选后共有12项进入logistic回归，按OR值排序依次为滑脉、胸刺痛、头重如裹、舌苔腻、头晕昏沉、舌下络脉迂曲、失眠、腰膝酸软、舌色红、口臭、耳鸣如蝉、舌色淡红，由此建立logistic判别函数Y，当Y≥0时即诊断为痰瘀互结证。将此函数回带至检验样本，其判别准确性及真实性均呈现较好态势。结论本研究建立的判别函数所涵盖的症状信息与临床吻合度较高，可用于临床心脑合病痰瘀互结证的诊断参考。

心脑合病痰瘀互结证诊断 logistic回归 logistic判别

在我国，冠心病和脑卒中是居于首位的致死性和致残性疾病，每年约有260万人死于心脑血管疾病，平均每13秒就有1人因此死亡［1］。冠心病合并脑卒中是心脑合病［2］的常见类型，随着冠心病和脑卒中的高发，心脑合病在临床上也越发多见，临床实践迫切要求我们对其进行研究。辨证论治是中医的精髓，然而国内对心脑合病辨证规律的研究较少，更没有统一的辨证规范。课题组982例心脑合病横断面调查资料［3］显示，痰瘀是其重要的病理因素，痰瘀互结证是其常见证型。横断面调查数据客观、真实地反映了患者的病情，那么是否可以通过对这些数据进行分析，探讨心脑合病痰瘀互结证的辨证诊断呢？基于这样的想法，本研究对横断面调查中369例痰瘀互结证及非痰非瘀证（证名中既不含痰亦不含瘀者）患者的症状（包括体征）信息进行统计分析，以筛选痰瘀互结证的相关的症状、建立用于预测痰瘀互结证的判别函数，以期为临床中医证型诊断及辨证规范的建立提供参考。

资料与方法

1.资料

2009年5月-2010年7月课题组对就诊于全国11家三甲医院的982例心脑合病（冠心病心绞痛合并动脉粥样硬化性血栓性脑梗死）患者进行了横断面调查，采集的信息包括人口学资料、病史、相关危险因素、体格检查、发病节气及病因、证候诊断及症状信息等。课题组前期研究结果［3-4］显示，心脑合病症状信息经规范后为338项，其中望诊133项，闻诊27项，问诊149项，脉诊29项；痰瘀互结证160例，非痰非瘀证209例。本研究的研究对象即为此369例痰瘀互结证及非痰非瘀证患者信息。

2.方法

心脑合病症状信息共338项，本研究通过以下方法筛选痰瘀互结证相关症状：①频数法。删除369例中出现频率小于10%的症状信息，因为频数可以在一定程度上反映症状的重要程度，如果出现频数过低，表明此症状临床并不常见，很难用于诊断；②卡方检验。对经频数法筛选出的症状进行卡方检验，以删除组间无统计学差异的症状（P≥0.05），这些症状在痰瘀互结证与非痰非瘀证中没有很好的区分度，故将之删除；③logistic回归。对经卡方检验筛选出的症状行logistic回归，以多元统计分析方法对症状做进一步的综合筛选。

试验流程如图1所示。

3.统计分析

采用统计软件SPSS17.0，对两组的一般资料及症状进行统计分析。分别采用频数、频率、均数±标准差进行统计描述，频数法、卡方检验及logistic回归进行症状筛选，logistic判别建立痰瘀互结证判别函数，并以敏感度、特异度、准确度、阳性似然比、阴性似然比、约登指数及ROC曲线对函数的判别结果给予评价。

结果

1.一般资料

两组患者性别、年龄、病程、病史等一般资料情况详见表1。由于横断面调查中脑病的纳入标准是发病2～8周，而心病病程并无限制，故心脑合病中脑病程明显短于心病病程。

表1 一般资料情况

2.症状筛选

心脑合病全部症状信息为338项。采用频数法共删除症状188项，剩余的150项采用卡方检验删除P≥0.05的症状79项，筛选得到P＜0.05的症状信息71项。以经卡方检验筛选出的71项症状为自变量，以是否为痰瘀互结证（痰瘀互结证Y＝1，非痰非瘀证Y＝0）为因变量，选用向前步进（条件）法，进入概率为0.05，剔除概率为0.10，进行logistic回归。结果显示：整体模型显著性检验（χ2＝313.93，P＝0.000，达到显著水平；相关性检验Cox-SnellR2＝0.573，NagelkerkeR2＝0.768，表明自变量与因变量有中等强度的相关；Hosmer-Lemeshow检验（χ2值＝8.174，P＝0.417），表明回归模型拟合优度非常理想。进入模型的变量共12项（结果详见表2）。

表2 进入logistic回归的变量

3.logistic判别

以进入logistic回归的12项症状建立logistic判别函数：Y＝-1.466-2.198×舌色淡红-1.110×舌色红＋1.001×舌下络脉迂曲＋1.367×舌苔腻-1.438×口臭＋1.369×头重如裹＋1.137×头晕昏沉-1.012×腰膝酸软-1.594×耳鸣如蝉＋2.204×胸刺痛-0.805×失眠＋2.705×滑脉。计算两组369例判别函数Y的值，如果Y≥0，即判为痰瘀互结证，反之则判为非痰非瘀证。其判别分类结果详见表3。此判别函数的敏感度（Se）＝86.88%，特异度（Sp）＝89.95%，准确度＝88.6%，阳性似然比＝8.64，阴性似然比＝0.15，约登指数＝76.83%。

表3 判别分类结果

以Y值为检验变量，是否为痰瘀互结证为状态变量，1-Sp为横坐标，Se为纵坐标，建立ROC曲线。曲线下面积为0.958，判别函数曲线离诊断机会线很远（见图2）。

图2 判别函数的ROC曲线

讨论

国内学者分别对冠心病和脑卒中的辨证规律进行了比较深入的研究，其研究结果显示，痰瘀在两病的发病中占有不可或缺、越发重要的地位［5-6］，对痰瘀证特征的研究也屡见不鲜［7-9］。然而，临床中冠心病与脑卒中往往合并存在［9-10］，但国内对心脑合病辨证规律的研究尚未得到足够的重视，心脑合病更无统一的辨证规范。针对这样的现状，课题组进行了心脑合病的横断面调查，调查结果［3］显示，心脑合病患者中痰瘀互结证占16.29%，位列证型榜首，是心脑合病的常见证型，这与目前冠心病、脑卒中的研究结果有高度的一致性。既然心脑合病的痰瘀互结证如此常见，那其诊断标准是什么呢？很遗憾，目前并无的统一行业标准，故本研究基于横断面调查资料，尝试运用多元统计分析方法探讨心脑合病痰瘀互结证的诊断。

二分类logistic回归用于两类判别时称为logistic判别，选用logistic判别建立心脑合病痰瘀互结证判别函数主要是由研究目的和资料类型决定的，logistic判别可用于判别是否为痰瘀互结证，且对资料分布无前提要求［11］，本研究的自变量（症状）与应变量（是否为痰瘀互结证）均为二分类变量，故选用logistic判别这一多元统计分析方法。OR值可以在一定程度上反映症状的重要程度，判别函数中各症状前的系数即是OR的对数值，因此亦可反映该项症状的重要度。logistic判别函数中12项症状按其系数排序依次为滑脉、胸刺痛、头重如裹、舌苔腻、头晕昏沉、舌下络脉迂曲、失眠、腰膝酸软、舌色红、口臭、耳鸣如蝉、舌色淡红，其中前六项症状的系数大于0，与痰瘀互结证呈正相关。这12项症状与临床实际基本吻合，其中滑脉、舌苔腻、胸刺痛与曹丽［7］运用因子分析结合聚类分析得出的冠心病痰瘀互结证症状信息相同，此外曹丽的研究尚有肢体困重、体胖、涩脉等9项症状。李林［8］等研究结果表明，冠心病痰瘀互阻证主要表现为在舌象、脉象上与非痰非瘀证之间存在明显差异，而本研究得到的12项症状中5项为舌脉象信息，舌脉信息占的比重也比较大。

研究建立的判别函数回带到原数据进行判别效果的评价，其判别敏感度为86.88%，特异度为89.95%，准确度为88.6%，曲线下面积为0.958，表明判别的准确性较好；阳性似然比为8.64，阴性似然比为0.15，约登指数为76.83%，表明判别的真实性较好。故以此函数式判别心脑合病痰瘀互结证有一定的可行性，可为医生临床诊断给予参考。然本研究建立的判别函数并未应用于前瞻性心脑合病痰瘀互结证的判别诊断，尚有待于采集心脑合病患者数据，以检验此判别函数用于前瞻性试验的判别效果。另外，本试验仅基于横断面调查数据采用几种统计分析方法对心脑合病痰瘀互结证的诊断进行探索性研究，心脑合病痰瘀互结证诊断标准的建立尚有待于进一步的深入研究。

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（责任编辑：郭海强）