基于隱結構法的尋常型銀屑病常見證候要素的研究

徐雯潔 王天芳 劉衛紅 吳秀艷 張會娜 張廣中 張連文 姜春燕 陳維文劉瓦利 瞿 幸 王 萍* 李 萍*

(1.北京市中醫研究所流調室，北京 100010;2.北京中醫藥大學中醫診斷系，北京 100029;3.首都醫科大學附屬北京中醫醫院皮膚科，北京 100010;4.香港科技大學計算機系，香港;5.中國中醫科學院廣安門醫院皮膚科，北京 100053;6.北京中醫藥大學東直門醫院皮膚科，北京 100700)

分析隱結構模型的數據結果時，需要涉及2種變量，一種是可直接觀察到的變量即顯變量(如中醫癥狀);另一種是不能直接觀察到的需要通過綜合分析得到的變量即隱變量(如中醫證候、證候要素、病機等)。隱變量與隱變量之間以及隱變量與顯變量之間就構成了一個隱結構［2］。在隱結構模型中涉及多個隱變量，根據每個隱變量可以對數據樣本進行不同的劃分，每個劃分對應的不同類，就稱之為隱類。隱結構模型詮釋就是要基于應用領域專業知識，把握這些劃分以及各個隱類的含義。

本研究采用隱結構法的數據分析方法，對尋常型銀屑病的患者癥狀信息數據進行分析，獲得尋常型銀屑病的隱結構模型，結合中醫專業知識進行隱變量和隱類分析后，提取尋常型銀屑病的常見證候要素，并經過專家論證，初步建立證候要素和癥狀的對應關系，嘗試為建立病證結合的尋常型銀屑病辨證標準提供理論依據，同時為臨床辨證論治提供幫助。

1 研究資料和方法

1.1 數據資料

本次分析所用的癥狀數據共計變量108個，均來自于2005年11月～2008年11月北京3家三級甲等中醫院(首都醫科大學附屬北京中醫醫院、廣安門醫院、東直門醫院)的門診或住院的2 920例尋常型銀屑病患者的癥狀信息。

1.2 研究方法

1)臨床四診信息采集:本研究參照《中藥新藥臨床研究指導原則》［3］對符合尋常型銀屑病診斷標準的患者用統一的臨床信息采集表進行中醫癥狀信息的采集，采集信息時并不進行中醫證候判斷。該臨床信息采集表是根據前期文獻研究結果及專家論證的意見進行編制，涉及銀屑病的皮損癥狀、全身癥狀、舌、脈信息等，采集信息時由臨床醫生在相應的癥狀信息選項后劃勾。

2)數據庫的建立及數據預處理:利用Epidata3.1建立尋常型銀屑病臨床信息數據庫，將中醫癥狀信息進行雙人獨立背靠背錄入。根據目前的計算機運算能力，選擇出現頻率較高的108個癥狀(即108個顯變量)進行隱結構法的數據分析;由于樣本量相對較小，所有癥狀數據均采用二值變量(用0或1表示無該癥狀或有該癥狀)。

3)數據的隱結構分析:利用孔明燈隱結構分析軟件(香港科技大學研制)對基于臨床調查的尋常型銀屑病的癥狀數據進行多維聚類分析，建立隱結構模型，同時獲取了顯變量和隱變量的兩兩互信息曲線、累計互信息曲線及類概率直方圖、表［1］。

4)對獲得的隱結構模型進行詮釋:隱結構模型構建后，結合中醫專業知識對模型中的隱類及隱變量逐一進行詮釋，進一步探討這些內容在中醫證候研究中的意義，歸納、提取尋常型銀屑病的常見證候要素，并通過專家論證，總結證候要素對應的癥狀［4-5］。

我們根據5% ～90%原則來詮釋隱變量。首先，我們要在眾多顯變量中選擇最能反映隱變量特征的幾個顯變量，一般根據兩兩互信息曲線和累計互信息曲線來選擇，選出的顯變量對隱變量的互信息要盡可能的高，一般大于5%以上(表示2者之間關系密切)，同時，選擇的顯變量要盡可能的少，這樣顯變量表達的含義才比較集中，才能在某一側面反映隱變量的性質。但累計互信息盡可能保持在90%以上。其次，根據類概率分布圖表來描述每個隱類的特征從而分析每個隱類的含義。最后，根據每個隱類的含義來把握隱變量的含義。

1.2 調查方法 采用問卷調查法。在取得3所醫院護理部同意和支持，并符合知情同意原則的情況下，由調查者統一發放調查表，并進行調查內容及填寫方法的指導;由護士長幫助回收。本次調查發放問卷250份，回收問卷246份，回收率98.4%，有效問卷228份，問卷有效率92.7%。

下面以尋常型銀屑病隱結構模型的隱變量Y1為例，示范隱變量和隱類詮釋的方法和步驟。

①考察隱變量的信息曲線:隱變量Y1有2個取值，所以代表一個將尋常型銀屑病患者分為兩類的劃分。把Y1的2個狀態分別記為s0和s1，而把Y1劃分中的2個隱類分別記為Y1=s0與Y1=s1。Y1的信息曲線如圖1所示，在圖中可見，前7個變量:即:數脈情況(rapid pulse也即 X1)、咽紅腫情況(pharyngeal swelling也即X2)、舌有齒痕情況(teeth-printed tongue也即X3)、舌體胖情況(puffy tongue也即X4)、舌下絡脈青紫或迂曲情況(bluish and purplish sublingual vessels也即X5)、面色黧黑情況(black complexion也即X6)、束狀發情況(bunch shaped hair也即X7)是與Y1關系密切的顯變量，它們對Y1的信息覆蓋度達到87%。這表示，數脈情況等7個顯變量反映出了隱類Y1=s0與隱類Y1=s1之間的幾乎全部區別。因此，可以說Y1代表的是一個基于數脈情況等7個顯變量對尋常型銀屑病患者所做的劃分。

顯變量和隱變量之間的關系緊密程度，可以用互信息來表示。圖中的兩兩互信息，代表的就是顯變量(如數脈情況rapid pulse)與隱變量(Y1)的關系緊密程度，數值越高表示關系越緊密。將其用曲線連接起來就形成了兩兩互信息曲線，圖中用紅線表示。顯變量表達了多少隱變量的特征可以用累計互信息來表示，它顯示了累計的顯變量表達的隱變量特征的百分比，將其用曲線連接起來就形成了累計互信息曲線，圖中用藍線表示。

圖1 尋常型銀屑病模型中隱變量Y1的信息曲線Fig.1 Information curve of latent variable Y1 in the model of psoriasis vulgaris

②考察隱類的類條件概率分布:隱結構模型中隱變量所代表的劃分是概率軟劃分，一個事物可能有一定概率屬于某個類，同時也可以有一定概率屬于另外的類。我們根據類條件概率分布表來分析每個隱類的特征，從而掌握該隱類的含義。

隱變量Y1的2個隱類Y1=s0和Y1=s1的類條件概率分布見表1。

表1 隱變量Y1的兩個隱類Y1=s0和Y1=s1的類條件概率分布表Tab.1 Existing probability distribution of latent class Y1=s0and Y1=s1belong to latent variable Y1

表中“P(X=1︱Y1=s0)”表示的是在隱類Y1=s0中，某顯變量X取值為“1”(即癥狀出現)的概率;而“P(X=1︱Y1=s1)”是在隱類Y1=s1中，某顯變量X取值為“1”(即癥狀出現)的概率。通過兩兩比較，發現所有7個癥狀(X1～X7)在Y1=s0中出現的概率均較高，而在Y1=s1中，這7個癥狀出現的概率比較低，這是2個隱類的主要區別。

③結合中醫理論進行初步詮釋:隱類Y1=s0中，數脈、咽紅腫、齒痕、舌體胖、舌下絡脈青紫或迂曲、面色黧黑、束狀發這7個癥狀出現的概率較高，我們初步認為導致這7個癥狀出現的機制最有可能是熱、濕和血瘀;而Y1=s1中，上述7個癥狀的出現概率均比較低，我們考慮與熱、濕和血瘀的關系不大。

綜上，我們認為Y1是基于數脈情況、咽紅腫情況、齒痕情況等7個顯變量把病例樣本劃分為了2個類，這個劃分是熱、濕和血瘀的一個側面在癥狀上的反映。劃分中的Y1=s0這個類表現出熱、濕和血瘀的概率較高，而另一個類Y1=s1則很少表現出熱、濕和血瘀的癥狀。從Y1所反映的病機層面看，病位在血分(可以理解為構成證候的病位類證候要素)，直接相關的病性為熱、濕和血瘀(可以理解為構成證候的病性類證候要素)。

2 結果

2.1 尋常型銀屑病隱結構模型中隱變量和隱類的情況

通過對2 920例尋常型銀屑病患者的108個癥狀變量(顯變量)數據庫進行隱結構模型的構建，共得到43個隱變量(Y0、Y1、Y2……Y42)。每個隱變量都對應著不同的狀態，這種不同的狀態就是隱類，例如，隱變量Y0對應著兩個狀態s0和s1，Y0就有兩個隱類Y0=s0和Y0=s1。因此，我們共得到了111個隱類，其中有2個隱類的隱變量是23個，有3個隱類的隱變量是15個，有4個隱類的隱變量是5個。結合類概率直方圖、表分析，如果隱變量下屬的隱類的出現概率同高同低，即表現的趨勢一致，就只分析其中的一個隱類;如果隱變量下屬的隱類表現趨勢不一致，就分析每個隱類的含義來把握隱變量，這種情況往往是根據隱變量對患者進行分類，如皮損表現(紅斑、鱗屑)的分類、舌色的分類等等。

我們應用上文所述詮釋隱變量和隱類的方法，對111個隱類和43個隱變量進行了逐一詮釋，并結合專業知識，初步得到對尋常型銀屑病證候/證候要素判斷有陽性意義的隱類54個。對有陽性意義的隱類，我們進行了中醫證候/證候要素的初步命名。

2.2 尋常型銀屑病中醫證候/證候要素的提取

對有陽性辨證意義的隱類進行中醫證候/證候要素的命名，也就是找到了中醫癥狀和證候/證候要素的對應關系。在這54個有陽性辨證意義的隱類中，經過詮釋后發現，有不同的隱類反映的是相同證候/證候要素的不同方面，如隱類Y0=s1中，唇色暗(顯變量dim lips)、舌下絡脈青紫或迂曲(顯變量bluish and purplish sublingual vessels)對應的隱變量(相當于證候要素)是血瘀;而隱類Y6=s0中，舌質紫暗(顯變量purple and dark tongue)對應的隱變量(相當于證候要素)也是血瘀。將這些隱類進行合并，并經過皮科專家的論證，可以提取尋常型銀屑病的中醫證候和證候要素及對應的癥狀，共有9項，詳見表2。

表2 經隱結構法詮釋的尋常型銀屑病證候、證候要素及對應癥狀表Tab.2 Syndromes、syndrome-elements and corresponding symptoms of psoriasis vulgaris by latent structure

3 討論

3.1 尋常型銀屑病的常見證候要素

證候要素是構成證候的最小單元，包括病位類證候要素和病性類證候要素2大類。一般來說，臨床上應用較多的證候多由2種或2種以上的證候要素組合而成，所以，證候要素較證候來講不僅數量少，較容易規范和掌握，更能簡明扼要的反映疾病在病位、病性方面的特征，是中醫證候規范化研究的一條途徑。

銀屑病是一種慢性炎性、非感染性紅斑鱗屑性皮膚病，其主要癥狀是鱗屑和紅斑等局部皮膚的損害［6］。中醫認為斑的主要形成原理為熱迫血溢或血失統攝，血不循常道溢于皮下而成;鱗屑是肌膚失于潤澤而致，或因血虛或因津虧或因瘀血。紅斑和鱗屑這2個主要癥狀的形成機制決定了尋常型銀屑病的表現主要是血的異常。從本病的病機來看，銀屑病的形成多由于血分熱毒熾盛，生風生燥，肌膚失養所致。多由平素嗜食辛辣刺激動風之品，七情內傷或服藥不當，加之肌膚當風，外受六淫之邪侵襲，以致血熱毒邪結聚于人體，搏于皮膚，郁久化熱，熱入營血，導致營衛氣血運行失常，氣滯血瘀，久而形成血虛，生風生燥，肌膚失養而發病。因此，常見皮損為紅斑、鱗屑，刮除鱗屑有點狀出血［7］。臨床上治療時也主要是以辨識血病的證候為主。本次的研究結果也進一步說明了這一點，形成的隱變量中涉及臟腑相關病位類證候要素的內容較少(主要有肝、腎、脾)，而多數是與血分有關的病性類證候要素，如血熱、血瘀、血虛、血燥等，因此，基于血病的基本證候(或證候要素)的辨識在該病的辨證中占有很重要的位置。

同時，由本研究的結果我們也可以看到，通過隱結構分析的方法確定證候/證候要素與癥狀的對應關系，在本研究中，(血)熱、(血)瘀、(血)燥對應的癥狀包括皮損癥狀、全身癥狀及舌、脈等，比較全面;而(陽氣)虛、陰虛、肝火、腎虛、脾虛等對應的癥狀并未涉及皮損癥狀，說明銀屑病的辨證還應以血分辨證為主，而其他辨證方法(如陰陽辨證、臟腑辨證等)是有益的補充。通過證候要素之間的結合，可以比較全面地反映銀屑病證候的全貌。

3.2 隱結構法在尋常型銀屑病證候/證候要素研究中的應用

隱結構法分析的是無監督、前瞻性數據，即數據的分析只有客觀收集的癥狀信息，沒有任何人的主觀經驗的加入和證候的判斷。我們所提取的尋常型銀屑病證候要素的結果是根據銀屑病癥狀的內在聯系自動聚集在一起的，相對于有監督的數據分析(事先進行證候的判斷)來講，隱結構法有較好的客觀性。前瞻性的數據采集比回顧性的資料分析信息全面、資料完整，更好的體現了疾病的特點。

隱結構法的結果詮釋，目前沒有形成固定的原則和方法，本研究中采用的是5% ～90%原則，從具體的分析結果可以看到，采用這種方法進行詮釋，在大部分的隱類和隱變量的詮釋中，顯變量的選擇體現了該隱類的大部分特征(即累計互信息達到了80%以上)，并突出了重點，集中反映了隱類以及隱變量某一方面的信息，是詮釋方法的一種有益嘗試。

當然，在目前的研究狀態下，隱結構法還有很多局限。如在建立的尋常型銀屑病隱結構模型中，皮損癥狀、中醫舌、脈信息、全身癥狀這3方面的癥狀并沒有很好的融合到一個隱變量下，而是有隱變量單獨描述皮損癥狀，有隱變量單獨描述舌、脈信息，有隱變量單獨描述全身癥狀，考慮后期能否用加邊或者特別選定癥狀重建模型來進行進一步的分析。此外，數據的詮釋即證候/證候要素及其對應癥狀的分析需結合中醫皮科專業知識，由專家論證來決定，存在一定的主觀性。因此，下一步研究可深入探索數據詮釋的原則和方法，如何建立判別式等來減少主觀性，進一步詮釋尋常型銀屑病的證候要素及其內涵。

［1］王天芳，張連文，趙燕，等.隱結構模型及其在中醫證候研究中的應用［J］.北京中醫藥大學學報，2009，32(8):519-526.

［2］張連文，郭海鵬.貝葉斯網引論［M］.北京:科學出版社，2006:227.

［3］鄭筱萸.中藥新藥臨床研究指導原則［M］.北京:中國醫藥科技出版社，2002.

［4］杜彩鳳，王天芳，辛意，等.基于隱結構法的更年期綜合征常見證候要素的研究［J］.北京中醫藥大學學報，2010，33(12):856-860.

［5］徐雯潔，王天芳，王智瑜，等.基于隱結構法的慢性阻塞性肺疾病穩定期常見證候要素的研究［J］.北京中醫藥大學學報，2011，34(2):82-86.

［6］張曉杰，耿立東，趙純修.尋常型銀屑病病因病機探討［J］.山東中醫雜志，2001，20(10):586-587.

［7］劉學偉.試論血與銀屑病病因病機的相關性［J］.中醫研究，2010，23(4):10-12.