基于不同维度统计学分析方法的糖尿病周围神经病变中医症状量表研制*

林逸轩，汪敏生，尤良震,3，申国明△，方朝晖

(1. 安徽中医药大学研究生院，合肥 230031；2. 安徽医科大学第一附属医院，合肥 230032；3. 安徽省中医药科学院中医药防治糖尿病研究所，合肥 230031；4. 安徽中医药大学第一附属医院，合肥 230001)

糖尿病周围神经病变(diabetic peripheral neuropathy，DPN) 是糖尿病最常见的慢性微血管并发症之一，也是糖尿病足等其他慢性并发症的危险因素，糖尿病人群中DPN的发病率为60.3%，2型糖尿病中DPN的患病率高达61.8%[1]，影响患者的生活质量和预后。目前现代医学多采用生活方式干预、纠正代谢紊乱、改善微循环及氧化应激以及神经营养等措施进行治疗。中医学认为,本病属于“消渴病”兼证“筋痹” “痹证”等范畴，准确的辨证施治可以有效减轻症状，改善病情。近年来, 大量研究认为中医治疗糖尿病周围神经病变具有较好的疗效[2-4]，而规范化的中医诊断标准及治疗准则仍有待充实与完善[5]。因此本文以糖尿病周围神经病变中医症状为切入点，基于循证医学的研究理念，从流行病学角度收集患者资料，引入多种数理统计方法进行筛选中医症状条目，编制符合临床诊疗的中医症状量表，现将总结研究报道如下。

1 资料与方法

1.1 备选条目池的建立

1.1.1 文献研究 文献检索中国生物医学文献光盘数据库(CBMdisc)、中国知识资源总库(CNKI)、维普数据库(VIP)关于糖尿病周围神经病变中医证候学和症状学特征的相关文献，关键词为糖尿病周围神经病变、证候、症状，发表时间限定为 2008年1月至2018年8月；统计各文献、著作中出现的糖尿病周围神经病变基本症状及其频次。对《中医诊断学》[6]《中医内科学》[7]等教材进行分析，参照《糖尿病周围神经病变中医临床诊疗指南》[5]梳理整合有关症状资料。

1.1.2 专家调查 采用专家访谈和问卷的方式在全国范围内进行糖尿病周围神经病变中医症状的意见调查，调查内容包括糖尿病周围神经病变的常见临床症状和临床常用量表形式。参与访谈问卷的专家选自中华中医药学会糖尿病分会第七届委员会常务委员共10人，均为主任医师。参照《中医临床常见症状术语规范》[8]进行术语规范化整理，共同确定量表的形式和内容。

1.2 条目筛选方法

1.2.1 专家咨询法 借鉴Delphi法[9-10]进行专家咨询。将文献数据资料和专家调查意见整合成独立条目，请专家根据专业知识、个人经验等分别独立地对调查表进行条目重要性评估。采用Likert 5级评分法[11]将重要性分为5个等级，即很不重要 (1分)、不重要 (2分)、一般重要 (3分)、重要 (4分) 和很重要 (5分), 依次赋分1～5分。由专家对每一个条目进行评分共进行2轮，统计2轮结果的平均分，总平均分大于等于3分的条目考虑保留。

1.2.2 收集流行病学资料 (1)调查对象: 调查对象选取明确诊断有糖尿病周围神经病变的患者，所有病例均来自2018年1月至2018年10月安徽中医药大学第一附属医院内分泌科就诊的糖尿病周围神经病变病例。调查共发放量表150份，回收139份，有效量表128份，总有效率92.09%。全部病例平均年龄(58.13±10.96)岁，最小30岁，最大79岁，其中男性76例占59.38%，女性52例占40.62%。

1.3 纳入和排除标准

纳入标准：符合2型糖尿病诊断标准者(采用《中国2型糖尿病防治指南(2017年版)》推荐WHO糖尿病诊断标准[12])制定；符合糖尿病周围神经病变纳入标准者[5]；年龄18～80岁；受试者知情并签署知情同意书者。排除标准：年龄在18岁以下、80岁以上者；合并有心血管、肺部、肝脏、肾脏、造血系统等非糖尿病导致的严重疾病者；严重原发性疾病及精神疾病患者；合并糖尿病严重或急性并发症者；其他原因引发的周围神经病变(如1型糖尿病患者)；妊娠期或哺乳期妇女；对药物过敏者。 调查内容包括患者的一般人口学资料及中医症状条目。

1.4 统计学方法

采用Epidata 3.1软件建立专门数据库，两人独立录入数据，将2次录入的数据文件通过Epidata软件的核对命令进行核对，对不同的结果依次对照调查表原始记录进行修正，以保证数据准确。采用SPSS20.0统计软件进行统计分析，并从不同维度筛选条目。通过计算不同的统计学指标, 能够全方位、多角度地发现问题[13]。本研究共计采用6种方法。

1.4.1 因子分析法[14]从代表性角度筛选指标。根据相关性大小把变量分组，根据条目在公因子上的载荷大小确定条目取舍。本文KMO 检验统计量为0.623，Barlett球形检验P=0.000，符合因子分析的条件。选取在相应公因子上载荷较大(≥0.4)的条目，载荷值<0.4的条目考虑删除。

1.4.2 区分度分析法[15-16]从区分以及重要性的角度筛选条目，区分度越大说明其越具代表性。将研究条目总评分按从高至低的顺序进行排序，得分最高的27%个体形成高分组，得分最低的27%个体形成低分组。由于条目的选择是二分类变量，选择卡方检验比较各条目在2组间的差别，以a=0.05为检验水准，P<0.05表示差异有统计学意义则可保留。

1.4.3 相关系数法[15-17]从代表性和独立性角度筛选条目。采用某一条目总条目得分之间的相关性分析。相关分析可显示条目的密切程度,相关系数(r) 取值在-1和1之间, 绝对值越大说明相关性越强。某条目得分与总量表得分的相关数的绝对值较大(一般认为>0.4)且P<0.05，说明代表性较好予以保留。若该条目与总得分的相关系数的绝对值较小或无统计学意义，说明独立性较强、相关性差则考虑删除。

1.4.4 回归分析法[18-19]从敏感性角度筛选条目。采用变异系数作为衡量离散程度的指标，将每个条目记为自变量X，条目总评分记为因变量Y，采用逐步回归分析观察各个条目对量表总评分的影响。P<0.05为差异有统计学意义，某条目评分对量表总评分有影响，对于P≥0.05的条目考虑删除。

1.4.5 克朗巴赫系数法[20-22]从内部一致性的角度筛选条目，反映量表条目之间的同质性。量表中各条目间相关程度越高α系数越大，可信度越大。通过计算克朗巴赫(Cronbach)系数α，比较去除某一条目后α系数的变化，若α系数增大则说明该条目有降低内部一致性的作用，应予以删除。本量表的克朗巴赫系数=0.824，凡>0.824的条目考虑删除。

1.4.6 重复测量法[18，23]从稳定性的角度筛选条目。本研究对每一个研究对象进行重复测量，计算每一个条目先后答案的一致性(Kappa值)，保留一致性高且P<0.05的条目。2次调查结果所有条目的Kappa值均为1且P<0.05，表明所有条目的稳定性很好，没有条目考虑删除。

2 结果

2.1 文献分析结果

表1示，通过数据库检索共得到文献328篇，进行合并剔除后最终得到有效文献249篇,其中综述类文献46篇，动物实验类文献12篇，临床研究类文献191篇。通过对249篇文献的分析，发现频次≥10 次的糖尿病周围神经病变基本症状48个。

表1 文献中出现的糖尿病周围神经病变主要症状频次(%)

2.2 专家评分结果

表2示，结合专家意见对文献分析结果进行二次整合，经过术语化规范整理共形成46个中医症状条目池。根据Delphi[9]法由专家对备选的46个条目评分，2轮结果的平均分≥3分者考虑保留，因此删除重要性评分低的小便黄赤、情绪抑郁、口苦等10个条目。保留肢体麻木、耳鸣耳聋等36个条目。

2.3 条目筛选结果

表3示，通过专家咨询的筛选共形成36个中医症状条目，在此基础上收集临床病例资料采用6种统计方法进行综合分析。从因子分析结果表明，形体肥胖这一条目的载荷值为0.333<0.4考虑删除,区度分析法中腹泻、便秘、大便黏滞、口中黏腻、畏寒肢冷、感觉减退以上6个条目(P≥0.05)差异无统计学意义；相关系数法的分析中肢体刺痛、头晕心悸、胸闷憋气等19个条目的相关数值<0.4，表明以上条目代表性较差考虑删除；从回归分析的结果表明，各条目的P<0.05，量表条目总体敏感性较好；信效度分析结果显示,腹泻、便秘、失眠多梦、形体肥胖以上4个条目的Cronbach’s α系数大于本量表的Cronbach’s α系数考虑删除；经过2次重复测量，所有条目的Kappa值均为1，条目稳定性良好。

3 讨论

量表条目的筛选是量表编制过程中的一个重要环节。条目筛选的原则要注重所选条目的重要性、独立性、代表性和敏感性，同时也要兼顾可操作性和易接受性[24]。本研究采用主观筛选和客观筛选相结合的筛选方法[25]，先进行文献分析和专家意见调查建立46个备选条目池，采用德尔菲法对条目进行主观初筛，保留36个条目作为初始量表。然后利用因子分析、区度分析、相关系数、回归分析、克朗巴赫系数以及重复测量法对量表条目进行综合评价，确保量表的可信度和科学性。最终保留29个条目，形成糖尿病周围神经病变中医症状量表。

关于保留条目的尺度，目前没有统一的标准，以往的研究多采用保证同时满足多个筛选标准的条目才能被保留[14，26-28]。本次研究中如果采用符合2项及以上删除标准就被删除则会保留28个条目，若以符合3项及以上删除标准就被删除则会保留33个条目。为确保最佳保留尺度，课题组对删除后的克朗巴赫系数重新进行计算，结果发现保留28个条目时的Alpha为0.838，而保留33个条目时的Cronbach’s α系数为0.837。一般认为，Cronbach’s α系数越大越接近1，则信效度越好。以往研究认为,系数> 0. 6 即为可信，表明条目间内在一致性较好[16]。从2次计算的结果看，本量表具有很好的效度，而2次的结果仅相差0.001，因此本研究结合临床实际辨证情况，开展二次专家讨论认定，失眠多梦、大便黏滞、口中黏腻这3条不为辨别糖尿病周围神经病变中医症状明确指征，应予以删除。感觉减退这一条目虽然属于该病的常见表现，但对于辨别症状没有指向性也给予删除，而畏寒肢冷既为该病的常见症状，也是阳虚证的显著特征，对于症状辨别有显著意义给予保留。基于以上最终选择保留29条目。

本量表编制尚有不足之处，由于本次研究样本量有限，还需要后续的大样本调研。鉴于舌象、脉象的影响因素较多、主观性强、不易量化等特点[29-30]，本研究将舌象、脉象作为辅助性辨证不纳入评分，后期考虑对其进行系统聚类分析进行完善[31]。

表3 128例糖尿病周围神经病变患者中医症状量表条目综合筛选结果

近年来，在中医研究领域逐步开始探索运用量表学方法解决有关证候诊断、疗效评价等诸多问题，并编制符合中医特色以及临床适用性较好的证候量表。如原发性肝癌中医证候诊断量表[32]、糖尿病肾病中医证候量表[25]、肝郁化热证证候诊断量表[16]等，一定程度上实现了证候的标准化，但研制过程中依然存在如条目量化分级多基于主观性、统计学方法运用的深度和广度不够等问题。本量表采用主客观结合的筛选方式，运用多种统计学方法全面评价信效度，以期保证量表的科学性、规范性，为糖尿病周围神经病变中医量表的研制，提供一种借鉴的思路和方法。后期本课题组将开展社区大规模糖尿病周围神经病变症状与证候学研究，深入评价该量表的信效度，检验量表的可靠性与稳定性，为量表的临床推广使用和糖尿病周围神经病变的防治提供助力。