太阴中风证候要素与临床特征的数据挖掘研究

丁艳 林妙 刘佳佳 曹灵勇 林树元 许家栋

1.浙江中医药大学基础医学院 杭州 310053 2.杭州西湖中医经方研究院

“太阴中风”出自《伤寒论》第274条：“太阴中风，四肢烦疼，脉阳微阴涩而长者，为欲愈。”书中描述较为模糊，且后世少有文献对其进行明确探讨，但太阴中风证在临床上比较常见，广泛存在于消化、血液、风湿、肾病等各科疾病中，故对太阴中风的临床特征和证候要素有进一步研究的必要。本研究以临床病案为研究对象，运用主成分分析和因子分析法客观准确地探究太阴中风证候要素先后主次规律，通过复杂网络直观筛选出太阴中风的临床特征，以期为探究太阴中风证的临床特征和证候要素主次规律提供新思路和参考方法。

1 资料和方法

1.1 病案数据来源 本研究选取的太阴中风证临床病案均来自2016年1月至2019年12月浙江中医药大学附属第三医院门诊及浙江中医药大学中医门诊部，共530例。

1.2 选择标准

1.2.1 纳入标准 （1）参考王庆国主编的第10版《伤寒论选读》中太阴病兼变证的临证要点。太阴兼表证：以发热恶寒，四肢疼痛，食少纳差，脘腹胀满，便溏和脉浮为主症，以素体脾阳不足伴风邪袭表，营卫不和为病机[1]。（2）参考课题组前期研究中的太阴中风证临床诊断指征[2]：主症为舌淡、苔白、苔薄、脉细、麻木、乏力、有汗、恶寒，次症为脉沉、脉虚、舌淡红、四肢疼痛、神疲、纳呆、短气、面色晦暗、头晕、酸痛、面色白。太阴中风证临床诊断指征：主症为肢体烦疼、神疲乏力、有汗、恶寒、舌淡、苔薄、苔白、脉细，次症为纳呆、短气、头晕、面色晦暗、面色白、脉沉、脉虚。

1.2.2 排除标准 排除四诊信息不全的病例。

1.3 方法

1.3.1 病案筛选 在纳入的530例太阴中风证临床病案中，根据太阴中风证证候出现频率和病机相关性进行人工筛选。

1.3.2 名词术语规范 根据全国科学技术名词审定委员会公布的 《中医药学名词2004》《中医药学名词2010》《中医药学名词2013》，以及《中医诊断学》的相关内容，并结合术语在线网站，将内涵相同但表述不同的中医四诊信息名称统一规范为名词术语。

1.3.3 研究方法 运用SPSS Statistic 24.0统计软件进行主成分分析和因子分析，从而得出太阴中风证候要素先后主次规律，再基于复杂网络法筛选出太阴中风临床特征，采用UCINET 6.0和Netdraw 2.0软件，对临床病案四诊信息进行数据处理及复杂网络构建。

1.3.4 分析步骤 通过Excel表构建纳入病案的四诊信息关系矩阵，若四诊信息A、B同时见于一则医案中，则认为A和B之间存在某种关系，记为“1”，否则记为“0”[3]。将所有病案的关系矩阵进行叠加，构建成庞大的复杂关系网；将数据导入SPSS Statistics 24.0统计软件进行一系列主成分分析运算，先进行KMO、Bartlett球形检验，依据检验结果进一步采用主成分分析，明确主成分数目，提取公因子，对提取的主成分进行合理解释；再运用UCINET 6.0软件，导入四诊信息数据，得出点度中心度、中介中心度和特征向量中心性的数值，分析各四诊信息在太阴中风证诊断中的地位和价值，最后运用Netdraw 2.0软件的可视化功能，将中心度网络展现出来，并进行子群分析。

2 结果

2.1 主成分分析和因子分析

2.1.1 KMO检验和Bartlett球形检验 KMO检验值为0.578（＞0.5），而Bartlett球形检验值为0.000（＜0.05），均说明各证候要素之间存在相关性，故认为本研究的数据适合进行主成分分析或因子分析。

2.1.2 主成分分析及公因子提取 提取特征值均在1以上，且累积贡献率大于75%的16个主成分。见表1。太阴中风证各个证候公因子方差大多数在0.6以上，表明可以很好地被提取的16个主成分所解。见表2。

表1 太阴中风证的公因子提取

表2 太阴中风证的公因子总方差

2.1.3 成分矩阵及因子载荷分析 通过成分矩阵及因子载荷分析得出证候组合，结合中医理论进行病位、病性、证型、证候要素分析。见表3。

表3 主因子的组成变量及各变量影响因子载荷

2.2 复杂网络研究结果

2.2.1 数据处理结果 对530例病案的四诊信息进行数据整理，得到关系矩阵。见表4。表格中数据是横轴与纵轴症状同时出现在同一则病例中的频次总数，反之则为0。

2.2.2 复杂网络技术输出结果 基于530例病案的四诊信息，构建可视化四诊信息网络图，运用UCINET 6.0软件对已构建的复杂网络图数据进行计算。点度中心度较高为“汗出、腹胀、腻苔、手足汗出、浮脉、下睑淡白、弦脉、白苔、小便清长、下肢浮肿、恶寒”，其数值均在20以上；中介中心度最高为“细脉”（2.414）；特征向量中心性较高的有“汗出、腹胀、腻苔、手足汗出、浮脉、下睑淡白、肢厥、弦脉”，特征向量中心性均在30以上。见表5。说明这些症状与太阴中风其他症状联系紧密，信息互动交流多。用Netdraw 2.0软件得到点度中心度可视化图，由Subgroup得到9个子群，并按颜色分类。见图1。

图1 太阴中风证复杂网络的点度中心度可视化

表5 点度中心度、中介中心度和特征向量中心性分析

2.2.3 太阴中风证临床特征筛选结果 主、次症划分和判定方法是研究中的关键问题，目前采用何种方法与标准是困扰中医证候标准化研究的重要问题[4]。本研究通过查阅相关文献，参照不同的分析结果，结合临床实际，拟定了参考依据，制定出初步的主、次症划分标准。

参考标准如下：（1）四诊信息的频率≥38.00%为主症，20.00%≤频率＜38.00%为次症，＜20.00%的剔除；（2） 点度中心度≥20.000为主症，10.000≤点度中心度＜20.000为次症，＜10.000的剔除；（3）中介中心度≥0.088为主症，0.060≤中介中心度＜0.088为次症，＜0.060的剔除；（4） 特征向量中心性≥23.000为主症，10.000≤特征向量中心性＜23.000为次症，＜10.000的剔除。

主、次症原则：上述四项依据中，四项同为主症或次症作为该证候的主、次症，将主症中剔除的四诊信息加入次症中进行筛选。按照以上原则，得到太阴中风主症为：汗出、腹胀、腻苔、手足汗出、浮脉、细脉、下睑淡白、肢冷、弦脉；次症为：白苔、小便清长、下肢浮肿、恶寒、下睑红、肌肤甲错等。

3 讨论

3.1 主成分分析和因子分析 主成分分析是将相互关联的太阴中风证候，通过线性组合压缩成数目较少的几个综合变量，而因子分析是将相互联系的变量进行压缩，通过线性组合得到公因子。主成分分析的缺陷是每个原始变量在主成分中均会占一定载荷量，导致主成分不能准确地解释为指定的原始变量，因此需要用因子分析来弥补主成分分析的缺陷。在本研究中，主成分分析和因子分析是将太阴中风证复杂多变的相关性证候进行降维处理，得到相对独立的证候组合，此两种方法是证候要素的主流研究方法。证候要素简称为证素，即辨证的基本要素，分为病性证素和病位证素，可结合经方理论术语进行统一规范化并合理解析[5]。

本研究中纳入的病例数为530例，提取出的16个主成分因子载荷数均在0.2以上[6]，说明均与主成分具有良好相关性，进而对太阴中风证证候进行规范化，并揭示了证候要素先后主次规律，如太阴中风证：以血证为主证，其次为水证，然后为火证，最后为气证，水血火气可相互夹杂，由于太阴中风证本证为水证，故常见水血同病证、水火夹杂证，数据分析结果也符合此病机规律。

太阴中风证证候病位以表证为主，兼及里证，中风本为表证，以风邪侵袭、营卫不和为基础，但太阴本病为虚寒水饮之证，故太阴中风同时兼有二者的特点，因此病位要素中以表为主，兼及里病。由表3可知，太阴中风病性要素可分为营虚、卫虚、表寒、里寒、里热、水饮、气逆、血燥等。血证如《金匮要略·血痹虚劳病脉证并治第六》黄芪桂枝五物汤证主治之血痹病，见“尊荣人，骨弱肌肤盛”“外证身体不仁”，乃以津亏血弱为基础。水证乃太阴里虚寒水饮之本证，如防己黄芪汤治风水证，见“脉浮恶风，身重”等；防己茯苓汤治皮水证，见“四肢肿，水气在皮肤中”等水证。血证和水证有互为因果及盛衰之异，《金匮要略·水气病脉证并治第十四》中“血不利则为水”“先病水，后经水断，名曰水分”，提到了病理上水血的相互影响。火证，分虚热和实热，虚热如小建中汤证，见虚劳，里急，腹中痛，手足烦热，咽干口燥；实热如《金匮要略·水气病脉证并治第十四》芪芍桂酒汤治黄汗证，见身体肿，发热汗出而渴。历节基于黄汗而来，见发热、两胫自冷；汗后反发热则津血两伤，肌肤失养则肌肤甲错；发热不止，热毒入血则发痈脓恶疮。黄汗里水郁积化热可病传黄疸病，此皆为黄汗病传化热证。气证，如《金匮要略·水气病脉证并治第十四》云“营卫不利，则腹满肠鸣相逐”乃营卫俱虚竭，里胃虚寒则水液不化，营卫俱损故腹胀肠鸣，太阴中风气证，多基于表不解，水饮内盛，而成气滞和气逆证，故气证非太阴中风之主要病机要素，多为水、火、血所致的病机要素。

3.2 复杂网络 复杂网络是通过网络化建模形式进行复杂现象研究，将太阴中风证病例中每个四诊信息看作一个网络节点，四诊信息之间的关系看作边，每个患者的四诊信息进行叠加，可以构建成疾病诊断的复杂网络，从而基于复杂网络方法，分析疾病四诊信息特点，以揭示太阴中风临床特征。

3.2.1 点度中心度、中介中心度和特征向量中心性分析结果 由表5得出，点度中心度较高为“汗出、腹胀、腻苔、手足汗出、浮脉、下睑淡白、弦脉、白苔、小便清长、下肢浮肿、恶寒”，说明这些症状与太阴中风其他症状联系紧密，信息互动交流多。

中介中心度最高为“细脉”（2.414），可知“细脉”乃太阴中风证之最核心中介节点，控制着其他症状之间信息交流，从而揭示太阴中风以津亏血弱为最核心证候要素；以下症状的中介中心度均为0.121，说明这些症状为太阴中风证次要中介节点，其中“汗出、手足汗出、浮脉、周身疼痛、薄苔”乃太阴中风表证，为风邪袭表所致；“肢厥、白苔、腻苔、下肢浮肿、红舌、腹部恶寒、腹胀、腹痛、咳痰”乃太阴中风虚寒水饮之本证。故可知太阴中风血证为主要证候要素，其次为水证。

特征向量中心性较高为“汗出、腹胀、腻苔、手足汗出、浮脉、下睑淡白、肢厥、弦脉”，其数值均在30以上，说明这些症状是太阴中风证重要的节点，其中“汗出”值最高，说明“汗出”为太阴中风最重要节点。

然而，如症状节点“黄苔、小便赤、裂纹舌、恶热、芒刺舌、数脉、消谷善饥”，其数值比较低，处于点度中心度（5.836～1.084）、中介中心度（0.056～0.014）、特征向量中心性（7.379～1.362）范围内，故以上节点位于边缘地位，说明其信息交流较少，乃太阴中风火证，揭示太阴中风火证为更次要之证候要素，位居水证之后；“梅核气”的点度中心度 （1.005）、中介中心度（0.008）、特征向量中心性（1.260）均最低，位于最边缘地位，说明此节点信息互动最低，影响最小，乃太阴中风气证，揭示太阴中风气证次于火证，为最次要病机要素。

综上可得出太阴中风证候要素先后主次规律：以血证为主证，其次为水证，然后为火证，最后为气证，这一结果与主成分分析、因子分析结果相符合。

3.2.2 复杂网络可视化图分析结果 该网络属于连通网络，86个信息节点全部参与构成网络可视化图，四诊信息越居于中间，图标面积越大，则该信息与其他信息的联系越紧密，且越居于网络的中心地位，在揭示太阴中风证临床特征方面，可能发挥更大的作用。而处在网络图外围的信息，与核心网络联系较为疏远，说明不是太阴中风证重要临床特征。

由图1得出，联系紧密的四诊信息聚在一起，形成9个子群，以不同的节点颜色进行区分，颜色相同的四诊信息常同时出现，各四诊信息之间有着广泛而复杂的联系，表明太阴中风证非单一病机，而是多种基础病机的组合。子群（红色）是四诊信息最多的子群，说明太阴中风证医案中这些症状或体征常同时出现，故为最具病机代表性的子群。如“弦脉、头晕、便溏、齿痕舌、下肢浮肿、肢厥”等乃太阴里虚寒水证；“脉细、下睑淡白、麻木、肌肤甲错”而为津亏血弱不能濡养，乃太阴中风血证；“汗出、恶寒、周身疼痛、肩痛”为外受风邪，乃太阴中风表证；“小便赤、裂纹舌、黄苔、红舌、下睑红”为太阴中风火证；“腹胀、嗳气、肠鸣”乃太阴中风气证，表明太阴中风证水血火气四大证候要素之间相互错杂，亦揭示出太阴中风临床特征牵涉杂病甚多，体现了其病机复杂性。

综上所述，本研究基于主成分分析和因子分析法，对太阴中风证中复杂多变的相关证候进行降维处理，得到相对独立的证候组合，再将证候规范化，得出太阴中风证候要素先后主次规律，并对复杂网络及分析结果进行可视化展现，使结果更加直观，容易判断。本研究对太阴中风证候要素和临床特征的探究，有助于进一步加深对太阴中风的认知，指导临证实践。