原发性高血压中医证型证候要素的多元回归分析

杨一玲，方显明*

（1.灵山县中医院，广西 钦州 535400；2.广西中医药大学，广西 南宁 530000）

近年来，有关高血压中医证型及其各证型证候要素的研究报道仍不多。为此，笔者采用临床流行病学调查与建立数学模型相结合的方法，分别将654例原发性高血压患者的中医证型及其证候要素通过多元线性回归，初步建立了各个证型的回归方程。

1 资料与方法

1.1 一般资料

本研究654例患者分别来源于：2010年～2011年广西中医药大学第一附属医院（医院）231例及其社区医院（社区）423例。全部病例诊断及证型参照卫生部《中医病证诊断疗效标准》中眩晕的证候分类标准。

1.2 本研究证型及证型要素

本研究两组患者中医证型均为风阳上扰证、肾阴亏虚证、痰浊中阻证、气血亏虚证、瘀血阻络证。

1.3 症状量化调查表量化评分分析

分别把调查表收集的临床常见证型的症状量化值输入计算机作多元回归分析，以每个病例的症状和体征做自变量，其所得总分做因变量，得到各症状对证型诊断的贡献度，筛选出各个证型的主要诊断标准，建立相应的逐步回归方程，根据各筛选指标偏回归系数的大小，确立诊断标准的主证和次证。

1.4 统计学方法

采用SPSS 17.0统计软件进行数据分析.

2 结 果

2.1 各证型证候要素的多元回归分析

为筛选各个证型的证候要素，确立各证型证候要素中的主证和次证，以各证型为因变量（y），证候要素为自变量（x），将各证型收录的所有证候输入计算机，进行多元线性回归分析（瘀血阻络型因样本量不足未能筛选出来）。

2.1.1 风阳上扰证回归分析

引入变量F=0.1，剔除变量F=0.5。得出风阳上扰证回归方程：

Y14=-0.303+0.629X03+0.132X01-0.165X08+0.081X07+0.049X57+0.35X21-0.077X15+0.068X02+0.070X61+0.051X38（注：X03急躁易怒，X01头晕，X08口干，X07口苦，X57舌红，X21视力减退，X15小便黄，X02头痛，X61苔黄，X38神疲乏力）。

2.1.2 痰浊中阻证回归分析

引入变量F=0.3，剔除变量F=0.5。得出痰浊中阻证回归方程：

Y31=0.277+0.317X24+0.161X29-0.083X07+0.116X31-0.090X27+0.164X01-0.210X28-0.088X12-0.063X59+0.100X22-0.095X63（注：X24嗜睡，X29咳吐痰涎， X07口苦，X31纳差，X27恶心，X01头晕，X28喉中痰呜，X12失眠，X59舌淡，X22头重，X63苔腻）。

2.1.3 气血两虚证回归分析

引入变量F=0.4，剔除变量F=0.5。得出气血两虚证回归方程：

Y38=1.518+0.361X31+0.373X36+0.325X50-0.414X13+0.239X43+0.536X01+0.327X39-0.206X59-0.185X09+0.184X30-0.122X26+0.125X42-0.106X12（注：X31纳差，X36面白，X50四肢麻木，X13多梦，X43自汗，X01头晕，X39少气懒言，X59舌淡，X09耳呜，X30口淡，X26胸闷，X42气短，X12失眠）。

表1 据多元回归所得出的各证型诊断标准

2.1.4 肾阴亏虚证回归分析

引入变量F=0.05，剔除变量F=0.1。得出肾阴亏虚证回归方程：

Y22=-0.943+1.905X4-0.453X8+0.349X10-1.907X11+0.722X13+0.407X16-0.349X17+1.013X20-0.345X44-0.421X66（注：X4五心烦热，X8口干，X10耳聋，X11胸胁胀痛，X13多梦，X16腰酸，X17脚软，X20两目干涩，X44盗汗，X66脉弦细）。

2.2 各证型证候要素的诊断标准

依据偏回归系数大小，建立证候要素的主证和次证，结果见表1。

3 讨 论

为筛选各个证型的证候要素，本研究将各证型所包含的证候进行多元回归分析，建立回归方程，筛选出的证候要素依据偏回归系数的大小定为主证和次证。将回归方程所筛选出的各证型诊断标准与临床诊断标准之间作对比，各证型符合率均较高，分别为肝阳上亢90%，痰浊中阻81.82%，肾阴亏虚76.92%，气血亏虚90%。进入方程的证候大多与证型密切相关，既有各个证型的特异性证候，如肝、风阳上扰证的“急躁易怒”，痰浊中阻证的“嗜睡”、“头重”，气血两虚证的“面白”等；又有各个证型的共性证候，如“头晕”等。有些证候在某些证型上较为常见，如痰浊中阻证的“胸闷”，但并未进入回归方程；或进入回归方程的偏回归系数较小，未列入主证，如肝阳上亢型的“口干”、痰浊中阻的喉中痰鸣等，这与回归分析中的多种共线性有关。非特异性证候，由于其特异性较小，在回归分析过程中易被剔除。有研究结果表明[1]，原发性高血压各证型与其症状、体征之间相关系数均具有统计学意义，提示回归方程各证型所选的症状和体征与该证型有很好的相关性，能较全面地反映该证型的证候特征，为原发性高血压的辨证诊断提供了依据。本研究亦表明高血压中医证型的回归方程是切合临床实际的。