基于因子分析法的重症肺炎中医证候分布及演变规律特征的临床分析

河南科技大学附属许昌市中心医院（461000）杨小静

重症肺炎（SP）的病因较多，发病机制较为复杂，其治疗难度大，复发率高。临床中多通过西医治疗该病，但根治性欠佳，且存在药物不良反应等情况[1]。其在中医学中的证候分布具有特征性，本研究以2016年12月～2018年11月间入本院治疗的398例SP患者为主体，旨在探究基于因子分析法的SP中医证候分布及演变规律特征，报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 以2016年12月～2018年11月间入本院治疗的398例SP患者为研究主体。纳入标准为：年龄超过18岁；被确诊为SP；患者资料完整；出于自愿原则签署知情同意书。排除标准为：伴有肺结核或是肺部肿瘤等传染性疾病；中医诊断信息不完善；伴有精神或意识障碍；参与其他研究。其中，男215例，女183例；年龄范围是41～79岁，平均（50.34±2.51）岁；住院时间为2～15d，平均（7.51±0.66）d。

1.2 方法 以《中医证候诊断标准》和《中医内科病诊断与治疗指南》为基础，创建《SP中医证候收集表》，并结合患者的体征与症状表现，于入院和出院时收集相关信息进行收集表填写。填写过程由同一位医师完成，以确保信息质量。将所收集的信息录入症候学数据库，方法为双机双人同时录入。分析数据频数，将频率低于10%的症状排除，最终获取症状52个，舌脉象17个。利用主成分分析法进行因子分析，对数据总方差进行提取处理，将特征值大于1的因子确定为公因子。将数据导入SPSS16.0软件中行统计学处理。

1.3 统计学分析 对数据进行Bartlett球形与KMO检验，以评估数据的因子分析可行性。若KMO检验值大于0.5，说明变量间具有明显相关性；若Bartlett球形检验结果为P＜0.05，说明数据可进行因子分析。数据符合检验后通过主因子分析法提取公因子，并行矩阵旋转分析，将载荷系数高于0.3的信息行进一步分析。

2 结果

2.1 公因子提取结果与专业解释 以方差贡献率作为公因子对整体数据的影响度，入院证候中包括公因子13个，其总贡献率为72.04%。出院证候中包括公因子14个，其总贡献率为73.25%。利用标准化（Kaiser）正交旋转法分析成分矩阵，经坐标旋转后对入院证候的13个公因子做31次迭代收敛处理，而出院证候的14个公因子做24次迭代收敛处理。确保公因子具有数据分析可行性。为保证主成分的专业解释更具说服力，可放宽个别症状的具体荷载系数，使其更贴近临床实际。各个公因子的体征与症状可作为中医证候的总和，通过中医理论对患者的证型与病变位置进行判定，进而总结入院证候与出院证候的分布和演变规律。

附表 入院与出院时公因子证候分析

2.2 分析证候分布与演变规律 入院时公因子13个，出院时公因子14个，入院证候要点为热证、痰症证与津亏。出院证候要点为气虚、阴虚与阳虚，详见附表。

3 讨论

SP是临床中发病率与死亡率较高的严重疾病，中医学中并不存在与SP完全对应的病名，但可根据患者的体征与症状分为喘证或风温肺热病等证候[2][3]。临床中多根据医生的临床经验确定其中医证候，缺乏科学性。中医对于危重症采用辩证论治方法，具有明显优势，根据患者的症候特点给予针对性治疗，能够控制病情，降低疾病危险性，具有较高的可行性。因子分析法在中医学中的应用率较高，其能够体现不同变量间的相关性，并能够探索出对病情具有支配作用的隐含因素。其将各症状作为研究变量，以症候学信息作为变量关系的解释基础，以分析出变量间的内在联系[4]。

在中医证候判定过程中，舌脉象的主观判定率高，受医师的临床经验影响，研究中以两位医师的判定结果为最终结果，并通过Bartlett球形与KMO检验进行变量相关性分析，具有较高的科学性。SP的常见症状共52个，从入院时间点与出院时间点进行分析，并构建模型，可提取出27个公因子。在中医理论的指导下，可分析公因子的内在规律，进而全面解释其病变位置、辩证分型与病性等情况。公因子分析法可保证数据分析的客观性，规避临床医生的个人因素。频数分析能够评估出SP患者的症状占比，其在两个时间点均存在较突出的全身缺损症状，原因是SP会累及多个脏器，可发展为全身性疾病，病情危重。此外，本次研究主体的年龄偏大，普遍存在正气素虚和重邪入侵机体等情况，出院后遗留咳痰或咳嗽等症状，需要加强自我护理。

研究中以因子分析法为基础，对SP的证候分布与演变规律进行分析，结果为SP症候学以本虚标实为主要特征，多累及脏腑，证候特点为从实到虚。入院时公因子13个，出院时公因子14个，入院证候要点为热证、痰症证与津亏。出院证候要点为气虚、阴虚与阳虚。气滞、血瘀和湿阻等可作为该病的兼夹证候。由此说明，临床中可根据以上特征评估患者的疾病进展，进而指导治疗方案选择。