基于醫案挖掘的痙病四診信息研究＊

譚子虎，吳永貴

（1.湖北中醫藥大學附屬湖北省中醫院 武漢 430061；2.湖北中醫藥大學中醫臨床學院 武漢 430061）

基于醫案挖掘的痙病四診信息研究＊

譚子虎1＊＊，吳永貴2

（1.湖北中醫藥大學附屬湖北省中醫院 武漢 430061；2.湖北中醫藥大學中醫臨床學院 武漢 430061）

目的：本研究旨在挖掘痙病的四診規律。方法： 收集古今痙病醫案，運用Microsoft Office Excel 2007建立數據庫后，采用統計軟件對痙病四診信息進行頻數分析、關聯規則分析和 因子分析，尋求其規律。結果：痙病的主要癥狀有：四肢抽搐、神昏、牙關緊閉、發熱、口渴、譫語、角弓反張；舌紅、苔黃、舌絳、舌淡、脈數、脈弦。痙病的核心證素為： 熱、津虧、動風。結論：本醫案挖掘的結果具有可靠性，為痙病接下來的證素研究提供了有價值的參考，亦為痙病指南的修訂提供了依據。

痙病 四診信息 醫案挖掘 關聯規則算法 因子分析 中醫臨床診療指南制修訂

痙病是以筋脈拘急抽搐、口噤不開，甚至角弓反張為主要臨床表現的病證[1]。臨證需區分剛痙（又名“陽痙”）、柔痙（又名“陰痙”）、陽明痙、疫痙、內傷致痙 等[ 2，3]。西醫學 的落枕[4]、 頸椎病[5-9]、 帕金森病[10-12]（主要表現為肌肉僵直，感覺障礙，可有痙攣、不安腿綜合征等 ）、肝 豆狀核變性[13，14]、肌張力障礙疾病（扭轉痙攣[ 15，16]、痙攣性斜頸[1 7， 18]、Meige綜合征[19，20]等）、流行性腦膜炎、乙型腦炎、破傷風、手足搐搦癥及某些感染性疾病引起的腦膜刺激征可參考本病辨證論治。

隨著社會由“信息時代”向“概念時代”轉變，中醫學作為一種原創性思維，應更 重視對中醫學原創思維的傳承與發展[21]。伴隨著“概念時代”的到來，大數據技術的迅猛發展為中 醫學的理論研究創造了前所未有的良機[22]。中醫醫案[23]是真實世界中日常臨床診療實踐所產生的大數據，蘊藏了醫家寶貴的辨證論治經驗和知常達變、圓機活法的思維方法。

本研究選取古今“痙病”醫案，建立數據庫后，利用數據挖掘技術，發現和歸納痙病的四診信息。通過本研究，一方面為痙病中醫臨床診療指南的修訂提供依據，一方面從方法學的角度，以應用實例的真實性驗證，為修訂循證性指南的技術方法提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 醫案來源

1.1.1 古代文獻醫案來源及檢索策略

來源：《中華醫典》5.0版（湖南電子出版社）。

檢索策略：以“痙”、“痓”（涵蓋“角弓反張”、“破傷風”、“驚風”、“四肢抽搐”、“瘛瘲”、“天鉤”等與痙病密切相關的基本名詞）作為主題詞進行檢索。

1.1.2 現代文獻醫案來源及檢索策略

1.1.2.1 明確檢索主題

中醫藥對痙病的診斷、辨證、治療及預后調護。

1.1.2.2 確定檢索詞

中文：痙病、痙證、痙病、痙證、痙、痙、瘛瘲、瘈疭、痓、低鈣血癥、高鈣血癥、頸椎病、肝性腦病、感染、高熱驚厥、腦寄生蟲病、腦膜炎、腦炎、腦膿腫、腦血管、腦腫瘤、尿毒癥、破傷風、手足搐搦、蛛網膜下腔出血、錐體外系、腦膜刺激征。

英文：見表1。

表1 中醫病名及重要體征對應的MESH詞表

1.1.2.3 數據庫

中國知識資源總庫（CNKI）、維普中文期刊數據庫（VIP）、萬方學術期刊全文數據庫、中國生物醫學文獻服務系統（CBM）、中國中醫藥數據庫檢索系統、中國優秀博碩士學位論文全文數據庫、Cochrane圖書館、Pubmed、Embase。

1.1.2.4 檢索策略

中文：針對中醫病名，采取主題詞加自由詞，分別在CBM和中國中醫藥數據庫檢索系統中檢索“痙病”、“痙證”、“瘛瘲”、“痓”，獲得題錄后在數據庫中獲取全文；針對西醫病名，采取全文結合布爾邏輯檢索，在各大數據庫中檢索并獲取全文。

英文：根據不同的外文數據庫自身特點制定相應的檢索式。

如Pubmed中采用“Convulsive”作為檢索詞的檢索式如下：“Convulsive”[All Fields] AND（“Medicine， Chinese Traditional”[Mesh] OR “Drugs，Chinese Herbal”[Mesh] OR “Medicine，East Asian Traditional”[Mesh]）。

以上均采用計算機檢索，檢索年限為2014年及以前發表的文獻，并手工檢索相關期刊及灰色文獻。

1.2 納入標準

1.2.1 古代醫案

①為痙病醫案；②有臨床表現，包括癥狀或體征描述；③有證候或者病機論述；④臨床用藥記錄完備；⑤若記錄有復診，需闡明一診有效。上述標準均符合者方可納入。

1.2.2 現代醫案

①文獻中出現醫案，且為痙病醫案；②有臨床表現，包括癥狀或體征描述；③有證候或者病機論述；④臨床用藥記錄完備；⑤若記錄有復診，需闡明首診有效。上述標準均符合者方可納入。

1.3 排除標準

①非痙病醫案；②臨床表現記錄缺失；③無痙病相關證候或病機論述；④方藥缺失或不全；⑤復診病例首診無效或加重。上述標準符合任何一項者均予以排除。

1.4 醫案評價與篩選方法

針對檢索出的每篇文獻，進行題目、內容摘要、關鍵詞的閱讀。初篩：快速瀏覽文獻信息，篩除明顯不合格的文獻（如非痙病、明顯重復文獻等）；二次篩選：通讀全文，根據文獻納入與排除標準，刪除不合格的文獻。三次篩選：根據上述評價標準，由另一方對納入文獻進行信息核對與質量評價，遇有分歧則協商判定，仍無法確定者請研究指導人員仲裁。

1.5 資料信息規范化的處理與數據庫建立

對文獻資料中的信息進行必要地規范化處理，處理總則如下：①對一詞多義者使其拆分成單義化，多詞一義則用一詞表達；②古籍中概念詞難以確定詞義，均暫保留原詞；③錯別字根據規范用書予以更正；④古籍中省略詞給予拆分或補全；⑤其中證候或治法缺如者，參考癥狀、方藥及病因病機等給予補全。

四診信息規范化處理的主要工具書如下：《中醫診斷學》[24]、《中醫內科學 》[25]、《中醫藥學名 詞》[26]。

采用Microsoft Office Excel 2007建立痙病醫案數據庫。

1.6 統計方法

基于多元化數理統計方法對中醫文獻進行數據挖掘，從而探索中醫基礎理論的研究已漸漸得到了中醫界的認可[27-30]。

本研究采用SPSS 19.0統計軟件進行頻數分析和因子分析，運用“Clementine 12.0”進行關聯規則算法統計，研究痙病癥狀分布規律，探索痙病四診信息特點，從而為痙病四診提供客觀化的參考。

2 結果

2.1 醫案總數

共獲取內科痙病醫案263則，其中古代醫案153則，現代醫案110則。

2.2 癥狀頻數分布規律

出現癥狀145個，出現頻率10次以上有44個；舌象34個，脈象20個，二者出現頻率10次以上的分別有10個和7個。具體見表2和表3。

表2 出現頻率≥10次的癥狀分布情況

表3 頻數≥10次的舌象、脈象分布情況

初步的數理統計結果顯示，痙病常見癥狀排在前10位的分別為：四肢抽搐（126例、8.2%）、神昏（93例、6.1%）、牙關緊閉（63例、4.1%）、發熱（59例、3.8%）、便秘（58例、3.8%）、項背強急（56例、3.6%）、手足攣急（40例、2.6%）、心煩（39例、2.5%）、汗出（37例、2.4%）、角弓反張（34例、2.2%），以上20大癥狀提示證候要素主要有腦（心神）、經絡、肝、熱、動風、大腸、陰虛。舌象排在前10位的，分別是：舌紅（37例、15.2%）、苔白（29例、11.9%）、舌淡紅（18例、7.4%）、苔黃（16例、6.6%）、舌絳（15例、6.2%）、苔薄白（15例、6.2%）、舌淡（14例、5.8%）、短縮舌（11例、4.5%）、苔白膩（11例、4.5%）、苔黃燥（10例、4.1%），以上10大舌象提示的證候要素主要有熱、燥、陰虛、津虧。脈象頻數≥10次，分別是：脈弦（91例、7.4%）、脈數（75例、37.5%）、脈細（44例、22.0%）、脈沉（28例、14.0%）、脈滑（28例、14.0%）、脈浮（13例、6.5%）、脈洪（11例、5.5%），綜合癥狀和舌象提示的證候要素，初步揭示了痙病的核心證素有熱、津虧、動風。

2.3 癥狀的關聯規則分析

在關聯規則分析中，前項為目標指向的對象，后項為目標，支持度為前項出現的情況下，后項同時出現的概率；置信度是前項和后項均出現的數目占前項出現數目的百分比；規則支持為前項和后項同時出現的情況占總案例數目的百分比；提升度是置信度與后項支持度的比，反映前項的出現對后項出現的醫學程度，一般認為大于1才有意義，提升度越大越好。

經多次嘗試，將癥狀、舌象和脈象進行關聯規則分析。

2.3.1 所有癥狀的關聯規則分析結果

置信度設置有50%，提升度＞1，將所有的癥狀進行關聯規則分析后獲得關聯規則共46項，為了使前項和后項同時出現的情況占總案例數目的百分比更具說服力，將最小支持度設置為10%、最小規則支持為5%，獲得關聯規則9項（具體結果，見表4）。同前設置置信度、提升度、支持度和規則支持，將頻數≥10次的癥狀與所有的癥狀進行關聯規則分析，獲得關聯規則結果與總的癥狀關聯規則分析完全一致。研究中，我們試著將癥狀與舌象進行關聯規則分析，結果未發現有關聯項。

結果顯示，痙病的臨床癥狀中，神昏與四肢抽搐，牙關緊閉與四肢抽搐，角弓反張與牙關緊閉，譫語與神昏，牙關緊閉、神昏與四肢抽搐，口渴與發熱，口渴與四肢抽搐，發熱、神昏與四肢抽搐，口渴與神昏的關聯比較強。以上關聯中反復出現的癥狀為：四肢抽搐、神昏、牙關緊閉、發熱、口渴、譫語、角弓反張，揭示了痙病的核心證素為熱、津虧和動風。

2.3.2 舌象與脈象的關聯規則分析結果

將34個舌象作為前項，20個脈象作為后項進行關聯規則分析，獲得關聯規則5項（具體結果，見表5），分別為：苔黃與脈數，舌紅與脈數，舌絳與脈數，舌紅與脈弦，舌淡與脈弦。以上關聯中出現的舌脈象為舌紅、苔黃、舌絳、舌淡、脈數、脈弦，為熱、津虧和動風作為痙病的核心證素進一步提供了依據。

2.4 癥狀的因子分析

通過對痙病癥狀、舌象和脈象的因子分析，可以將所納入醫案癥狀中具有共性的癥狀尋找出來，進一步分析，可為痙病的病機和相應的治則治法推測提供參考。本研究共納入醫案263則，數據量大，涉及的變量亦多，因此在一般數理統計的基礎上，經過反復探索，最后確定對出現頻次≥10次的癥狀、舌象和脈象進行因子分析。

2.4.1 KMO和Bartlett球形檢驗

結果表明（見表6），調查數據的KMO檢驗值為0.510，說明該原始數據相關性較強，適合進行因子分析。Bartlett球度檢驗結果顯示，近似卡方值比較大，顯著性概率為0.000（P＜0.01），因此，拒絕Bartlett球度檢驗的零假設，認為樣本數據適合做因子分析。

2.4.2 因子分析

表7顯示了特征值分析及累計百分比的結果，按照特征值大于1的標準，提取因子所解釋的方差累計貢獻率占整個方差70%的原則，提取出主要因子。碎石圖中的橫坐標為特征根的數目，縱坐標是各因子對應的特征值。因子的重要程度可以從兩點間連線坡度的陡緩程度得到清晰的判斷。較陡的直線表明直線端點對應著有較大特征值的因子，而較緩的直線則對應著有較小特征值的因子。結合特征根、方差貢獻率和碎石圖及專業意義，決定提前12個因子。采用最大方差旋轉，使載荷矩陣中的數據向0和1的方向靠近，即使各公因子之間的方差最大，從而可以更好地解釋因子變量。因此，本文采用方差最大旋轉法，得到旋轉后的因子載荷，見表8。

如表8所示，同一列中的重癥、舌象和脈象為一類，故因子分析結果為：F1：發熱、便秘、口渴、舌紅、苔黃；F2：頭暈、面肌痙攣、脈細；F3：頭痛、嘔吐、壯熱、舌絳、苔黃燥、脈數；F4：氣喘、小便短赤、腹脹、齘齒、脈洪；F5：項背強急、無汗、惡寒、脈浮；F6：舌強、脈滑、脈細；F7：心煩、不寐、舌淡；F8：納呆、神情呆鈍；F9：手足攣急、言謇；F10：筋惕肉瞤、目睛上視；F11：牙關緊閉、失語；F12：譫語、氣短、耳聾。該結果進一步揭示了痙病核心證素為熱、津虧和動風。

表4 癥狀的關聯規則分析結果

表5 舌象與脈象的關聯規則分析結果

3 討論

3.1 痙病的四診信息

痙病的四診信息最詳盡見于漢·張仲景所著的《金匱要略》。《金匱要略·痙濕暍病脈證治第二》篇對痙病的癥狀有專論，“病者身熱足寒，頸項強急，惡寒，時頭熱，面赤目赤，獨頭動搖，卒口噤，背反張者，痙病也”。“風病下之則痙，……，必拘急”，“身體強，幾幾然”，“太陽病，無汗而小便反少，氣上沖胸，口噤不語”，“胸滿口噤，臥不著席，腳攣急，必齘齒”，亦提出痙病的主脈是“按之緊如弦，直上下行”。

表6 KMO和Bartlett球形檢驗結果

表7 特征根和方差貢獻率

本研究發現痙病常見癥狀有：四肢抽搐、神昏、牙關緊閉、發熱、口渴、譫語、角弓反張、舌紅、苔黃、舌絳、舌淡、脈數、脈弦。該結果與張仲景所述具有高度一致性，一方面反映了前人對痙病的認識是對其臨床實踐的高度總結；另一方面，本醫案挖掘的結果具有可靠性，為痙病接下來的證素研究提供了有價值的參考，最終為痙病指南的修訂提供依據。

圖1 碎石圖

3.2 痙病證素初探

參考朱文鋒所著的《證素辨證學》以上20大癥狀提示證候要素主要有腦（心神）、經絡、肝、熱、動風、大腸、陰虛。以上10大舌象提示的證候要素主要有熱、燥、陰虛、津虧。關聯規則及因子分析結果進一步揭示了熱、津虧、動風為痙病的核心要素。該結論將為我們下一步研究痙病的病因病機、治則治法提供重要線索，亦為痙病中醫臨床診療指南的修訂工作找到了關鍵依據。

表8 旋轉后的因子載荷矩陣

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Tan Zihu1, Wu Yonggui2

(1. Affiliated Hospital of Hubei University of Chinese Medicine / Hubei Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, Wuhan 430061, China; 2. School of Chinese Clinical Medicine, Hubei University of Chinese Medicine, Wuhan 430061, China)

Four Diagnostic Information Analysis of Traditional Chinese Medicine in Convulsive Disease Based on Data Mining

This study was aimed to explore four diagnostic information analysis of traditional Chinese medicine (TCM) in convulsive disease. Text data mining that involved four diagnostic information of convulsive disease formed the data base which was established by Microsoft Office Excel 2007. Cases that collected from TCM ancient and modern literatures, which met the inclusion criteria, were classified according to their effectiveness. Frequency, association and factorial analyses were performed on the basis of four diagnostic information analysis results in order to find out diagnostic rules for convulsive disease. The results showed that the main symptoms of convulsive disease were convulsive, coma, trismus, fever, thirst, delirium, opisthotonus, reddened tongue, yellow tongue coating, deep-red tongue, pale tongue, rapid pulse and wiry pulse. The core syndrome elements of convulsive disease were heat, body fluid deficiency and dynamic wind. It was concluded that all the results were reliable via rigorous analysis, which provided a valuable reference for studies of syndrome elements in convulsive disease, and also furnished with evidences for revising TCM clinical guidelines for convulsive disease.

Convulsive disease, four diagnostic information, data mining, association rule, factor analysis, formulating and revising of traditional Chinese medicine clinical guidelines

10.11842/wst.2016.02.019

R241.2

：A

（責任編輯：朱黎婷 張志華，責任譯審：朱黎婷 王 晶）

2015-11-24

修回日期：2015-11-25

＊ 國家中醫藥管理局標準化項目（2014238）：痙病中醫臨床診療指南修訂，負責人：譚子虎。

＊＊ 通訊作者：譚子虎，主任醫師，主要研究方向：中醫藥防治心腦血管疾病。