基于文献的绝经综合征中医证候特征研究

吴宏进，许家佗，张志枫，戴薇薇，徐莲薇，李深广

1.上海中医药大学附属龙华医院，上海 200032；2.上海中医药大学，上海 201203；3.上海市闵行区中医医院，上海 201103

基于文献的绝经综合征中医证候特征研究

吴宏进1，许家佗2，张志枫2，戴薇薇1，徐莲薇1，李深广3

1.上海中医药大学附属龙华医院，上海 200032；2.上海中医药大学，上海 201203；3.上海市闵行区中医医院，上海 201103

目的 研究绝经综合征中医证候特征分布规律，为临床治疗及后续研究提供依据。方法计算机检索中国知识资源总库（CNKI）、中文科技期刊数据库（重庆维普）、中国学术期刊数据库（万方数据）、中国生物医学文献数据库（CBM）、中国中医药数据库（TCMDS）1983年6月－2013年6月绝经综合征相关文献，将原始数据量化后录入计算机，建立相关数据库，采用聚类分析、因子分析、频数优势法相结合的方式进行数据分析。结果纳入文献270篇，涉及730例患者，包含证候42种、症状73种。提取频数分布前9位的证候四诊信息进行聚类分析，得到5类基本证型：肝肾阴虚证、肝郁气滞证、心肾不交证、心脾两虚证、脾肾阳虚证；因子分析结合频数优势法提取各证型核心症状，得到各证候的辨证要点。结论本研究采用3种方法并结合相关专家意见，初步建立了绝经综合征证候诊断方案，可为临床及后续研究提供参考。

绝经综合征；证候；文献研究

绝经综合征（menopausal syndrome，MPS）指妇女绝经前后出现性激素波动或减少所致的一系列躯体及精神心理症状症候群。随着社会的发展，人口结构老龄化及社会竞争日益激烈，绝经期女性受到各种社会及家庭因素的影响，该病发病率呈逐年上升趋势。中医在诊治该病方面有独特的优势，辨证是中医学的特点和精华，也是确保临床疗效的前提，若“药不对证，虽治罔效”。因此，要提高临床疗效，必须辨证准确。而中医辨证依据客观、标准、统一可为学术及临床提供更好数据支持。本研究通过梳理绝经综合征相关文献中的证候和症状信息，综合运用聚类分析和因子分析及频数优势法，进行绝经综合征中医证候特征研究，为进一步研究奠定基础。

1 资料与方法

1.1 资料来源

计算机检索中国知识资源总库（CNKI）、中文科技期刊数据库（重庆维普）、中国学术期刊数据库（万方数据）、中国生物医学文献数据库（CBM）、中国中医药数据库（TCMDS）。检索时间范围：1983年 6月－2013年6月。检索词：“绝经综合征”“绝经综合症”“围绝经期综合征”“围绝经期综合症”“更年期综合症”“绝经前后诸证”“绝经前后诸症”“经断前后诸证”“经断前后诸症”和“中医”“中药”“中西医”“中草药”。检索式：Ⅰ：绝经综合征、绝经综合症、围绝经期综合征、围绝经期综合症、更年期综合症、绝经前后诸证、绝经前后诸症、经断前后诸证、经断前后诸症；Ⅱ：中医or中药or中西医or中草药；结果：Ⅰ and Ⅱ。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：①符合国内外绝经综合征相关诊断标准及指南；②中医辨证标准明确；③有明确辨证分型。排除标准：①动物实验、综述类文献；②无明确辨证分型；③有辨证分型但无具体症状描述。

1.3 数据预处理

文献下载后进行手工查阅，严格按照纳入及排除标准进行筛选，并将检索的文献题录等内容录入Excel2003。

1.3.1 填充空缺值 原始数据中某些空缺的数据项，根据其含义可以定义其缺省项的，定义其缺省值为0；不能确定其缺省的空缺值的数据项，采用1个全局量替换。

1.3.2 纠正非法值 原始数据中某些数据项有一定的限定范围，在限定范围之外的数据视为非法数据，结合专业知识予以纠正，并删除无法纠正者。

1.3.3 证候名称规范 将文献中涉及的证候进行汇总，对于意义相近而名称不同的证候，按照《中医临床诊疗术语证候部分》[1]、《中医诊断学》[2]及《中医证候鉴别诊断学》[3]中辨证分型的名称，并结合专业知识进行规范；如果证型在标准中未涉及，征询专家意见进行规范。如本课题组前期研究将“肾阴亏虚”“肾阴不足”“肾阴亏损”规范为“肾阴虚”[4]。

1.3.4 症状、体征名称规范 按照《中医药学名词》[5]、《中医临床诊疗术语疾病部分》[6]、《中医诊断学》[2]及《中医症状鉴别诊断学》[7]对文献中出现的各种症状名称进行规范，并请示相关诊断学专家，将相近症状归为一类。如本课题组前期研究将“全身浮肿”“下肢浮肿”“肢体水肿”规范为“肢体浮肿”[4]。

1.3.5 数据转换 将症状分级中原有的轻、中、重描述合并为“TRUE”，记录为“1”，无相关症状记录为“0”。

1.3.6 数据录入及质量控制 采用双人双机独立录入数据并进行一致性检验，不一致之处双方找出原始文献进行校正。

1.3.7 数据存贮 在本实验室数据库平台上，根据文献信息调查情况，将文献一般情况、辨证信息等数据录入数据库，并反复验证修改，以确保数据正确性。

1.4 统计学方法

采用 SPSS15.0统计软件进行分析，运用计数资料频数分布方法对症状、体征和证候进行频数统计，得出各症状、体征、证候在文献中大致分布规律。

运用聚类分析中的组间距离，根据类间相似系数对四诊信息进行聚类；在聚类结果基础上运用主成分因子分析提取公因子，计算机默认特征根值为1，因子旋转采用正交旋转的方差最大法，提取系数＞0.3的因子；对各证型因子分析后的指标进行频数优势法分析，确定各指标权重值，根据权重计算四诊指标的累计百分数，以累计权重＞38.2%的四诊指标为切点，作为该证候的核心指标。最后综合因子分析和频数优势法结果，得出证候诊断方案。

2 结果

初检获得文献 2821篇，按照纳入和排除标准，筛选出符合标准文献270篇，入选每篇文献代表该文作者的观点，确定为一条记录，其频数为1，共涉及730例患者。

2.1 证候频次统计

270篇文献共计有730例证候，其中单证290例，兼证459例，可见本病证候以兼证居多。证候名称经规范后，共有42个。其中出现频次＞10的证候见表1。

表1 270篇绝经综合征文献中证候分布（频次＞10）

2.2 症状频次统计

270篇文献共涉及症状73个。对规范后的症状进行频次统计，出现频次＞50的症状见表2。

表2 270篇绝经综合征文献中症状分布（频次＞50）

2.3 舌象、脉象频次统计

270篇文献中出现频次≥30的舌象、脉象均为9种，见表3。

表3 270篇绝经综合征文献中舌象、脉象分布（频次≥30）

2.4 聚类分析

以筛选的四诊信息指标为基础，根据文献中证候出现频数，咨询相关专家，提取证候频数分布占前9位的四诊信息进行聚类分析。出现频次＜10的证候暂不进行聚类分析，以免影响分析效果。

本研究采用系统聚类法中的变量聚类选择显示树状图，显示每步合并的聚类与系数的值，聚类方法选取组间距离法，距离测量方法选择积矩相关，根据类间相似系数进行聚类，并结合专业知识对结果进行总结，提炼出每类蕴含的证候信息。通过聚类过程结合专业知识，并征求专家意见，从而最终将本病证候归纳为5大类，分别为肝肾阴虚证、肝郁气滞证、心肾不交证、心脾两虚证、脾肾阳虚证。

2.5 因子分析

肝肾阴虚证因子分析结果，通过KMO和Bartlett检验，KMO检测值为 0.743（＞0.5），卡方值为3979.801（P＜0.01），提示适合进行因子分析。经正交旋转、12次迭代，共提取9个公因子，累计贡献率为60.358%，旋转后的因子载荷矩阵见表4。

表4 270篇绝经综合征文献中肝肾阴虚证四诊信息旋转成分矩阵

肝郁气滞证因子分析结果，通过KMO和Bartlett检验，KMO检测值为0.686，卡方值为2019.599，差异有统计学意义（P＜0.01），提示适合进行因子分析。经正交旋转、16次迭代，共提取8个公因子，累计贡献率为58.746%，旋转后的因子载荷矩阵见表5。

心肾不交证因子分析结果，通过KMO和Bartlett检验，KMO检测值为0.726，卡方值为843.025，差异有统计学意义（P＜0.01），提示适合进行因子分析。经正交旋转、7次迭代，共提取4个公因子，累计贡献率为51.456%，旋转后的因子载荷矩阵见表6。

表5 270篇绝经综合征文献中肝郁气滞证四诊信息旋转成分矩阵

表6 270篇绝经综合征文献中心肾不交证四诊信息旋转成分矩阵

心脾两虚证四诊信息进行因子分析，通过 KMO和 Bartlett检验，KMO检测值为 0.613，卡方值为576.044，差异有统计学意义（P＜0.01），提示适合进行因子分析。经正交旋转、6次迭代，共提取4个公因子，累计贡献率为56.217%，旋转后的因子载荷矩阵见表7。

表7 270篇绝经综合征文献中心脾两虚证四诊信息旋转成分矩阵

脾肾阳虚证因子分析结果，通过KMO和Bartlett检验，KMO检测值为0.806，卡方值为5696.977，差异有统计学意义（P＜0.01），提示适合进行因子分析。经正交旋转、10次迭代，共提取5个公因子，累计贡献率为46.957%，旋转后的因子载荷矩阵见表8。

表8 270篇绝经综合征文献中脾肾阳虚证四诊信息旋转成分矩阵

2.6 频数优势法分析

采用频数优势法分别计算各证候因子分析结果的公因子的权重值，按黄金分割法以累计权重＞38.2%的四诊指标为证候核心指标。结果见表9。

表9 270篇绝经综合征文献中各证型四诊核心指标权重

2.7 各证型辨证要点

分析提取的对证候贡献度高的症状体征及频数优势法得出的各证型的核心指标，结合专家意见，以因子分析法结果为主，参考频数优势法得出证候诊断结果：肝肾阴虚证（烘热汗出、面色潮红、五心烦热、头晕、耳鸣、口干、手足心热、脉细数、少苔）、肝郁气滞证（精神抑郁、胸胁乳胀、急躁易怒、喜太息、胸闷、口苦、苔薄黄、脉弦数）、心肾不交证（心悸、健忘、失眠、多梦、心胸烦闷、腰膝酸软，次症：潮热汗出、烦躁不安、焦虑、舌红绛）、心脾两虚证（神疲、倦怠乏力、气短懒言、面色少华、目眩、舌质淡红、脉细弱）、脾肾阳虚证（畏寒肢冷、纳呆、肢体浮肿、大便溏薄、舌质淡、脉沉细）。

3 讨论

文献研究能系统收集历代典籍及期刊中有关证候研究的内容，为证候量化、标准化诊断的研究提供丰富资源。本研究借鉴循证医学的理念，通过整理近30年绝经综合征的现代证候研究文献，对其临床客观证据进行整理和挖掘，用科学方法探索本病的证候分布特点，并提取基本的证候和症状要素，构建证候初步诊断方案。

证候的“高维性”特点已被中医界所认同，该特点是影响证候标准化、规范化的重要原因。通过方法学筛选分析及高维性特点，本研究最终确定采用聚类分析、因子分析、频数优势法3种方法相结合，对证候的诊断标准进行研究。

通过聚类分析可以将指标降维处理，即将多个证候通过聚类分析，根据聚类结果的证候群，重新组合证候，从而达到证候的降维处理。本研究通过将270篇文献中证候分布排在前9位的证候四诊信息进行聚类分析，将聚类结果与临床实际、专家意见以及证候分类国家标准相结合进行分析讨论后，证候指标由9类降为5类，分别为肝肾阴虚证、肝郁气滞证、心肾不交证、心脾两虚证、脾肾阳虚证，基本涵盖了临床常见证候；而因子分析的目的也是减少变量维数，通过因子分析可以得出所测指标在不同公因子载荷值，为评价该指标在证候中的主次关系提供了定量分析依据。本研究通过对5类证候的因子分析，提取对各证候贡献度较大的因子。通过频数优势法分析各证型的四诊信息指标权重值，得出各诊断指标的重要性，即各证型核心指标。综合因子分析法与频数优势法分析结果，并咨询相关统计学专家与数据挖掘分析专家意见，初步建立绝经综合征证候标准。

本研究数据包括症状、体征等均为临床原始数据。通过研究发现，不同时期医家对证候分类持有不同观点，症状体征表述不规范，存在一字多意和多字一意的情况。通过对公开发表的来自于临床研究的实际资料进行整理、归纳，经过数据预处理，进行数据挖掘分析，得出证候诊断方案，为临床进一步证候研究奠定了基础。

[1] 国家技术监督局.中医临床诊疗术语证候部分：GB/T16751.2-1997[S].北京：中国标准出版社,1997.

[2] 朱文锋.中医诊断学[M].北京：人民卫生出版社,1999.

[3] 姚乃礼.中医证候鉴别诊断学[M].2版.北京：人民卫生出版社,2002.

[4] 吴宏进,周昌乐,许家佗,等.围绝经期综合征中医证候分布特点文献研究[J].中国中医药信息杂志,2012,19(3)：22-25.

[5] 全国科学技术名词审定委员会.中医药学名词 2004[M].北京：科学出版社, 2005.

[6] 国家技术监督局.中医临床诊疗术语疾病部分：GB/T16751.1-1997[S].北京：中国标准出版社,1997.

[7] 姚乃礼.中医症状鉴别诊断学[M].2版.北京：人民卫生出版社,2000.

Study on TCM Syndrome Characteristics of Menopausal Syndrome Based on Literature

WU Hong-jin1, XU Jia-tuo2, ZHANG Zhi-feng2, DAI Wei-wei1, XU Lian-wei1, LI Shen-guang3(1. Longhua Hospital Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 200032, China; 2. Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201203, China; 3. Minhang district Shanghai Hospital of Traditional Chinese Medicine, Shanghai 201103, China)

ObjectiveTo study distribution rules of TCM syndrome characteristics of menopausal syndrome; To provide references for clinical treatment and further study.MethodsThe articles related to menopausal syndrome in CNKI, VIP, Wanfang Data, CBM and TCMDS during Jun. 1983 to Jun. 2013 were retrieved and analyzed. The original data were input into computer and established the menopausal syndrome literature database. Methods of cluster analysis, factor analysis, and frequency analysis were combined to conduct statistical analysis.ResultsA total of 270 articles and 730 patients were included in the analysis, including 42 syndromes and 73 symptoms. The four diagnostic information of top 9 syndromes was analyzed by clustering and 5 kinds of basic syndrome types were obtained, including liver and kidney yin deficiency, liver depression, heart-kidney disharmony, heart and spleen deficiency, and spleen and kidney yang deficiency; the core symptoms of each syndrome were extracted by factor analysis and frequency dominance method, and the main points of syndrome differentiations were initially established.ConclusionThree methods combined with relevant expert advice were used to initially establish the syndrome diagnosis of menopause syndrome, which can lay a solid foundation for further study.

menopausal syndrome; syndrome; literature research

R2-05；R271.116

A

1005-5304(2017)04-0097-05

2016-05-13）

（

2016-05-26；编辑：向宇雁）

上海市科学技术委员会科研计划项目（16ZR1447300）

10.3969/j.issn.1005-5304.2017.04.024