潛在類別模型在出血性中風辨證分類研究中的應用*

姜 超 馮 哲 王均琴 楊東清 董 菊 周學平 過偉峰 葉 放 吳勉華 李國春

南京中醫藥大學醫學院·整合醫學學院公共衛生學系(210023)

【提 要】 目的 評價潛在類別模型在出血性中風辨證分類研究中對于潛在證候類型探索的效果。方法 利用R軟件poLCA包,采用潛在類別模型對480例出血性中風患者的62條證候要素信息進行建模分析,篩選合適的適配模型,提取各潛在類別中包括的證候要素,定義各潛在類別的證候類型,并對患者進行分類預測。結果 通過比較選擇了潛在類別數為3的模型,將62條證候要素匯聚成了中臟腑脫證、中臟腑閉證之中臟、中臟腑閉證之中腑3個潛在證候類型,并通過預測將480名患者分別歸到3個亞組,人數分別為237、165、78人。結論 潛在類別模型可以探索出血性中風的潛在證候分類,分類結果符合中醫理論,在出血性中風辨證分類研究中,可將其分類結果作為參考。

出血性中風,又稱腦出血,是指非外傷性原發性腦實質內出血,是神經內外科最常見的難治性疾病之一。我國的發病率為(12～15人)/10萬人年,占住院卒中患者的18.8%～47.6%,較歐美國家有更高的比例。出血性中風發病兇險,急性期征象多樣,病情變化快,致死致殘率高。1個月死亡率高達35%～52%,6個月末仍有80%左右的存活患者遺留殘疾,是中國居民死亡和殘疾的主要原因[1]。中醫治療方案,作為常規治療的補充可以改善神經功能損傷,提高患者的日常生活能力和認知功能。辨證論治是中醫認識、診斷、治療疾病的獨特方法。了解出血性中風證候類型的特征,選擇有針對性的治療措施,對診療和預后有重要意義[2-3]。然而臨床實踐中證候要素眾多,相互之間還有重疊,給辨證論治帶來一定的難度。由于證候類型是證候要素的潛在特征的體現,具有隱匿性[4]。因此本文以出血性中風患者的證候要素為基礎,探索潛在類別模型在辨證分類中的應用,希望為臨床辨證分類提供參考。

資料與方法

1.資料來源

選取江蘇省15家醫院神經專科收治的腦出血住院病例作為研究對象,以初診時收集的數據作為分析集, 經質控后共480例。其中男性293例,女性187例,平均年齡為63±12.86歲。采用課題組自編的調查問卷,收集了中醫“望、聞、問、切”四診信息,包含了129條證候要素,均為有無的二分類變量。保留了出現頻率超過10%的變量用于建模,共62條,詳見表1。

表1 各證候要素出現的頻數與頻率

2.潛在類別模型簡介

一般在研究中搜集的數據,可以直接測量的觀察數據,稱為外顯變量。例如舌胎膩、脈細的有無等證候要素。而潛在變量是指無法直接測量的變量,必須以統計方法來估計出變量的狀態,是通過統計模型加以定義的數據形態,例如中醫證候類別。根據外顯變量與潛在變量數據類型的不同組合,有不同的統計模型。而潛在類別模型主要用來處理潛在變量與外顯變量都是分類變量的情況。其通過潛在的組合類別來刻畫分類顯變量的相互關系,并使其在潛在類別分類后保持局部獨立性,以達到以少數潛在類別提取多數顯變量特征進行解釋的作用。潛在類別模型的建模包括:概率參數化、模型的參數估計、模型適配檢驗及選擇、潛在類別的分類及結果解釋等步驟[5-7]。

3.分析軟件

采用Excel進行數據的記錄與整理,利用R語言poLCA軟件包進行建模、模型篩選、評價及預測。

結果與分析

1.模型擬合與選擇

本研究共納入480例腦出血患者進行分析。對480例患者的62條證候要素進行探索性潛在類別分析。隨著類別數的增加,模型的自由度將逐漸減小,當模型的自由度小于0時,模型則會出現不識別的情況。為了選擇合適的潛在類別個數,分別擬合了潛在類別數從1到7的模型。其中AIC、BIC評價指標越小越好。各模型的擬合結果見表2。

表2 不同模型的擬合結果

通過對比各模型擬合結果可見,當潛在類別個數為3時,BIC最小(BIC=30722.52),在類別數增加到4個時,ΔG2=273.01,對擬合優度的改善并不明顯。因此,綜合考慮臨床實踐解釋,以及模型簡潔程度等因素,最終選擇3個潛在類別的模型。

2.模型的參數估計

通過極大似然法,可以得到潛變量各類別的概率以及潛類別下各證候要素的條件概率,結果見表3。由表中可知為480例腦出血患者在3個潛在類別中的概率分別為0.4938、0.3438、0.1625。

表3 62條證候要素的潛類別條件概率與潛類別概率

3.潛在證候類別的解釋

在模型參數估計之后,可以對不同潛在類別下各證候要素的條件概率特點進行潛在類別的解釋。通過對比各證候要素在不同潛在類別下出現的條件概率,以條件概率最大的潛在類別作為歸屬,可以將各證候要素分到不同的潛在類別中,表示為某一類證候特征。分類的結果見表4。

表4 62條證候要素聚類到各潛在類別的結果

表4匯總了各潛在類別中匯聚的證候要素情況,其中載荷系數表示某一證候要素對當前潛在類別的條件概率。載荷系數越高說明對該類別的區分越重要。結合中醫理論與臨床,截取載荷系數大于0.3的證候要素,可將各聚類的證候要素來區分三個證候類型。Class1在神志表現為神疲、淡漠、嗜臥,頭身表現為頭暈、肢體痿軟,聲氣表現為語聲低怯、少氣懶言,舌脈表現為苔白、脈細,可以定義為“中臟腑脫證”。Class2在神志表現為心煩、躁擾不寧、嗜睡,頭身表現為頭痛固定、頭昏沉、煩熱、肢痛麻木,顏面官竅表現為目赤、口苦、口臭,聲氣表現為氣粗,二便表現為大便難解,舌脈表現為苔黃薄、舌暗、脈弦,可以定義為“中臟腑閉證之中臟”。Class3在神志表現為發病即達高峰,頭身表現為自汗,顏面官竅表現為面唇紅、口干,聲氣表現為痰少、色白,飲食表現為渴喜冷飲,二便表現為便干、尿黃赤,舌脈表現為舌紅、舌下脈絡青紫、舌體歪斜、苔膩厚、脈數滑有力,可以定義為“中臟腑閉證之中腑”。

4.依據潛在證候類別探索證候分布

根據模型擬合的參數結合實際患者所具有不同證候要素的特征可以計算某患者在具有各種證候要素特征下其在各潛類別中的后驗概率,概率最高的類別即為其所屬類別。結果見表5。

表5 480名患者根據自身的證候要素特征歸類的結果

由表5可得,480名患者可聚集到3個證候特征類型。其中Class1為237人,Class2為165人,Class3為78人。

討 論

本文探討了潛在類別模型在出血性中風辨證分類研究中的應用。通過探索性潛在類別分析,從62條證候要素中識別出3種證候特征類型。三類證候類型均有神志改變,根據中風病證結合分類模式,均傾向歸屬于中臟腑類型。但其證候要素差異明顯,可作為進一步區分的重要依據:其中Class1為中臟腑之虛證,傾向于中臟腑之脫證,除神疲、淡漠、嗜臥的神志表現外,頭身官竅可見頭暈、肢體痿軟等中風表現,并可見語聲低怯、少氣懶言、苔白、脈細等明顯氣虛表現。Class2和Class3為中臟腑之實證,傾向于中臟腑之閉證。相比較而言,Class2與傳統觀點中的中腑更為接近,除心煩、躁擾不寧、嗜睡的神志表現外,頭身官竅可見頭痛固定、頭昏沉、肢痛麻木等中風表現,并可見目赤、口苦、口臭氣粗、煩熱、大便難解、舌暗苔黃薄、脈弦等腑實熱結表現;Class3與傳統觀點中的中臟更為接近,除發病即達高峰的相關神志表現外,頭身官竅可見舌體歪斜等中風表現,并可見唇紅、口干、渴喜冷飲、便干、尿黃赤,舌紅、舌下脈絡青紫、脈數滑有力等瘀熱相博表現。目前中風病證結合辨治中,中臟腑多不區分中臟與中腑之區別,但自仲景始即有中臟中腑之分,前人論述中風中腑者,多有腑實不通之表現,同時張潔古曾云:“中臟者,多滯九竅,中腑者,多著四肢”[8],此處Class2表現頭痛固定、頭昏沉、肢痛麻木,而Class3則表現舌體歪斜,此類證候類型的證候要素特征,與這些描述頗為契合,故提示中風臨床確有中臟中腑之分,其病證表現與病機不同,辨治需考慮。

以往的出血性中風中醫辨證研究中,歷代醫家根據病因病機提出了不同的辨證方法,但是不同的醫家對于病機的認識不完全相同,對于疾病的辨證難免會受到主觀因素的影響。中醫辨證存在非線性、多維性、隱匿性、重疊性的特點,而潛在類別模型通過分類的證候要素來探索其潛在的內部分類特征以刻畫隱匿性的特點,將多維的證候要素轉變為幾個相區別的潛在類別,起到了降維的作用。同時,通過條件概率將一條證候要素與多個潛在證候類別相連接,以最大概率作為類別歸屬,在一定程度上反映了辨證的重疊性。此外,該方法完全由數據驅動,通過外顯的證候要素來學習內部的潛在類別,避免了中醫師辨證分類的主觀影響。

綜上所述,潛在類別模型對中醫辨證的過程有較好的刻畫,在出血性中風辨證分類中與中醫理論貼切,有很好的可解釋性。因此,可以考慮將潛在類別模型應用于出血性中風的辨證分類研究,可將其分類結果作為參考。