深圳龙岗地区9 439例失眠患者基本情况及中医证候规律的大数据研究

2021-10-20 10:21林景峰王振亦奚润常泽胡文悦王育纯韩振蕴
浙江中医药大学学报 2021年9期
关键词:肝郁证型脾虚

林景峰 王振亦 奚润 常泽 胡文悦 王育纯 韩振蕴

1.北京中医药大学 北京 100029 2.北京中医药大学深圳医院(龙岗)

失眠是指尽管有合适的睡眠机会和睡眠环境,却依然对睡眠时间和质量感到不满足,并且影响日间社会功能的一种主观体验,是最常见的睡眠问题之一[1]。世界卫生组织对14个国家和15个地区基层医疗单位的25 916例患者进行的一项调查显示,27%的患者存在睡眠问题[2]。中医学中称为“不寐”“目不瞑”“不得眠”“不得卧”。中医认为失眠的病因以情志失常、饮食不节或病后体虚等内伤病因居多[3],治疗方面以临床辨证论治为主,配合针灸等非药物治疗方法,并对恢复期患者给予养生指导,促进心身健康的恢复[4]。在中医辨证方面,失眠主要可分为肝郁化火证、痰热内扰证、阴虚火旺证、心脾两虚证、心虚胆怯证等证型[5-6]。丁宇坤等[7]对182篇文献中的11 640例失眠病例进行总结,合并归纳出17个证型,主要有心肾不交 (20.75%)、心脾两虚 (15.07%)、肝郁化火(13.32%)、肝郁血虚(11.71%)和阴虚火旺(11.18%)等。在失眠的症状方面,张娅等[8]通过横断面研究,分析了1 379例失眠患者的四诊资料,得出失眠的高频临床症状和体征为入睡困难、早醒、时睡时醒、多梦、通宵难眠和恶梦惊醒等。目前国内的失眠中医证候规律及分布研究中,仍存在着单个临床研究样本量偏小,中医证型分布与性别、年龄、症状等交互分析较少等不足之处,而且深圳地区既往亦无失眠中医证候的相关研究。基于此,本研究通过回溯既往3年余深圳龙岗地区的失眠病历,从大数据角度阐释失眠中医证候的大数据分布规律及其与性别、年龄、各种症状的关系,为失眠的中医证候分布、证素分布研究提供大样本数据的参考。本研究已在中国临床试验注册中心注册(注册号:ChiCTR2000040703)。

1 资料和方法

1.1 诊断标准 参照美国睡眠医学学会《睡眠障碍国际分类(第三版)》[9]慢性失眠或短期失眠的诊断标准。

1.2 纳入标准 符合失眠诊断标准的患者均可纳入。本研究为横断面研究,不限患者的年龄、性别、是否合并其他疾病等。

1.3 排除标准 精神或神经系统功能障碍,无法表达其真实症状者。

1.4 病历纳入 回顾性检查电子病历,纳入2016年1月1日至2020年11月10日就诊于北京中医药大学深圳医院的、符合纳入标准的失眠患者,必要时电话回访。及时补充缺失信息,减少信息偏倚。

1.5 统计学及大数据分析 使用R软件(version 4.0.3)进行相应的统计学及大数据分析。符合正态分布的计量资料以±s表示,满足方差齐性者,两组间比较采用t检验;不符合正态分布或不符合方差齐性的计量资料两组间比较使用Wilcoxon检验。计数资料用频数和百分比表示,组间比较采用χ2检验。采用非条件logistic回归分析对证型、证素的影响因素进行分析,影响因素间的关联强度用比值比(odds ratio,OR)及其95%置信区间 (confidence interval,CI)表示,利用Wald检验判断影响因素关联强度的显著性。

利用R软件stringr包对病历信息中所包含的患者症状信息进行提取。正则表达式筛选具体方法如下:从病历中提取“多梦”“腹胀”“口干”“耳鸣”“腹胀”“腰酸”或“腰痛”“入睡困难”“早醒”“心悸”或“心慌”“纳少”或“食少”或“纳差”或“食欲不佳”或“没食欲”“健忘”或“易忘”或“记不住”“乏力”或“神疲”或“困倦”“眼干”或“目干”“胸闷”“气短”“潮热”“汗多”或“盗汗”或“自汗”“口苦”“头痛”“咽干”“头晕”“腰痛”“便秘”或“便难”“便溏”或“便稀”“小便黄”等症状关键词,提取“舌红”或“舌质红”“舌白”或“舌质白”或“舌白”“舌淡红”或“舌质淡红”或“舌质淡”“舌暗”或“舌质暗”或“舌淡暗”“舌绛”或“舌质绛”等舌色关键词,提取“苔白”“苔黄”“苔腻”“苔厚”“苔薄”等舌苔状况关键词,提取“脉细”“脉滑”“脉弦”“脉沉”“脉涩”“脉浮”“脉数”等脉象信息关键词。共提取出25种症状信息,5种舌质信息,5种舌苔信息,7种脉象信息。利用R软件进行Pearson相关性分析,利用R软件pheatmap包绘制相关分析结果热图及其层次聚类结果,展示各个症状间的相关关系大小;factoextra包进行k-means聚类分析,展示症状群的分类结果;使用arules、arulesViz包进行关联规则分析,筛选出不同证素和证型的常见证候。

2 结果

2.1 患者基本资料 总共纳入患者9 439例、21 073例次。其中,男性患者3 740例,女性患者5 699例;30岁及以下患者占12.23%,31~45岁患者占39.63%,46~60岁患者占32.32%,60岁以上患者占15.82%。所有失眠患者的平均年龄为(45.81±13.97)岁,其中男性患者平均年龄(45.28±13.92)岁,女性患者平均年龄(46.16±14.00)岁,不同性别间差异有统计学意义(P<0.01)。年龄分布方面,大部分患者的年龄在31~45岁、46~60岁这两个年龄段。对不同性别患者的年龄分布进行R×C列表χ2检验,结果显示不同性别(男、女)失眠患者的年龄分布差异有统计学意义(P<0.01)。见表1。

表1 患者年龄与性别分布[例(%)]

2.2 患者中医证型证素分类 对所得到的患者就诊资料进行筛选,共得到17 337份门诊电子病历,留存电子病历的例次在总例次中的占比为82.27%。筛除中医证型统计次数小于5次的患者,对得到的结果进行筛选,最终共得到7 464例次,占总留存电子病历例次的43.05%,共185种证型。对所得到的中医证型进行统计分析,选取数量排名前10的中医证型。其中心脾两虚患者占比最高,占总例次的11.00%,心肾不交、肝郁脾虚证型的失眠患者次之,分别占8.45%和8.19%。见表2。研究过程中发现,电脑病历系统中许多证型录入不规范,例如存在肾虚血瘀与肾虚夹瘀,气血虚弱、气血两虚与气血亏虚,脾胃虚弱与脾胃虚寒等极为相似的证型,由此增加了证型的种类,容易造成数据分散,从而导致结果偏倚。

表2 失眠患者中医证型分布

进一步对所有证型进行证素分解,如“肝郁脾虚”可分解为肝郁和脾虚。对所有185种证型进行证素分解,并按证素数量从高到低进行排序,选取前5位的证素,其中脾虚患者所占比重最大,共2 526例次,占总例次的33.84%,肝郁、血瘀的失眠患者次之,分别占16.60%和14.74%。见表3。

表3 失眠患者中医证素分布

采用logistic回归,对不同年龄、性别患者的各种证型、证素进行分析,并计算年龄、性别作为影响因素时的OR值。结果提示,心脾两虚、气虚血瘀、气滞血瘀这些证型的占比随年龄的增加而增加,肝郁脾虚证型随年龄的增加而减少;女性患者心脾两虚、气虚血瘀证型比例高于男性,而心肾不交、湿热内阻型失眠在男性中比例更高。见表4。

表4 性别或年龄作为证型影响因素时的logistic回归分析

证素方面,血瘀、气滞、肾虚这些证素占比随年龄的增加而增加,肝郁、湿热随年龄的增加而相对减少;脾虚、气虚、气滞、血虚在女性中的分布明显高于男性,而肾虚、湿热在男性中更容易出现。见表5。

表5 性别和年龄作为证素影响因素时的logistic回归分析

2.3 患者症状体征、中医证型证素间的相关性分析与关联规则分析 对所得到的症状体征进行Pearson相关性分析及层次聚类分析,结果发现腰酸和腰痛,口苦和口干,头痛、头晕和胸闷,胸闷和心悸,舌红和苔厚具有较高的相关度。另外,多梦、苔白、苔黄、脉弦、心烦、入睡困难、心悸胸闷、头痛、头晕、乏力、腹胀、舌淡红、苔薄、口干、口苦作为一个整体区域所组成的相关度较高,表示这些症状为失眠的核心症状。见图1。

图1 失眠患者症状体征的Pearson相关性分析及层次聚类

进一步对得到的症状体征进行k-means聚类分析,计算出需要的聚类数量,使用轮廓系数、簇内误差平方和(within-cluster sum of squared errors,SSE)确定可视化最佳的簇数。计算得到聚类数量为4类最为合适。见图2a。对所有提取的症状、体征进行聚类分析,得到4类症状体征。其中,类别2主要为湿热的症状和体征,类别3主要为肝郁和脾虚的症状和体征。从聚类分析结果看,失眠人群主要可分为以肝郁、脾虚类症候群为主的群体和以湿热类证候群为主的群体。见图2b。

图2 失眠患者症状体征的k-means聚类

对各种证型与症状体征进行关联规则分析,筛选出支持度>0.02,置信度>0.3的关联规则;进一步在证素与症状体征的关联规则分析中,筛选出支持度>0.01,置信度>0.1的关联规则,并利用arulesViz包绘制关联图。结果显示,舌暗、苔白、苔薄、苔腻、脉弦细涩、头痛、头晕、乏力、胸闷、口干、口苦、心悸等是肝郁脾虚型失眠的核心症状体征,入睡困难、头晕、头痛、心烦、苔白厚、舌红、多梦是心脾两虚型失眠核心症状体征,多梦、舌红、舌暗、苔白腻或黄腻等是心肾不交型失眠的核心症状体征,三种证型的核心症状体征具有较多的交叉。证素方面,脾虚核心症状体征主要包括苔薄白、乏力、腹胀、心烦、脉弦细等,肝郁核心症状体征主要包括脉弦、头痛、头晕、舌淡红、口苦口干等,湿热核心症状体征主要包括苔黄、苔腻、脉弦、舌暗等,血瘀核心症状主要包括心悸、头痛、头晕、胸闷、脉弦等。其中,苔白与苔薄是失眠患者的主要舌苔特征。见图3。

图3 患者中医证型、证素与症状、体征的关联规则分析

3 讨论

失眠对个人和社会均有很大的危害,患者罹患内科疾病的发病率显著高于非失眠人群,精神障碍的发病率也会显著增高。除了会导致精神和躯体上的疾病,失眠也会带来公共卫生问题,如社会经济损害、医疗设施使用增加、工作表现下降,甚至导致死亡率增加[10]。

本研究回顾性调查了2016年1月至2020年11月于北京中医药大学深圳医院就诊的失眠患者的病历资料,共获得了17 337份门诊电子病历,患者共9 439例,21 073例次,其中男性患者3 740例、女性患者5 699例。结果表明,在中医证型分类中排名前三的证型是心脾两虚、心肾不交、肝郁脾虚,其中心脾两虚患者占比最高,占总例次的11.00%;排名前5的证素分别是脾虚、肝郁、血瘀、湿热、气虚;在有舌、脉记录的病历资料中,舌红与舌暗是失眠患者的主要舌质体征,弦脉与细脉是失眠患者的主要脉象体征。

本研究发现,深圳龙岗地区失眠患者的平均年龄为45.81岁,且30~60岁的失眠就诊人数占比为71.95%,中年患者的失眠人数占比要高于青年和老年。既往研究表明,失眠与年龄关系的研究结果具有多样性[11]。有研究认为,深圳地区中年人工作生活压力较大[12],而且中青年人数占总人数的比例较大[13](2015年深圳龙岗地区中青年占比为81.7%,65岁以上老年人占比为3.7%[13]),这些可能是造成龙岗地区中年失眠患者占比要高于青年和老年的主要原因。

从性别分布来看,女性失眠的人数均高于男性,差异具有统计学意义。整体上来看,女性失眠患者数量为男性的1.52倍,这与国内外研究中女性失眠人数是男性的1.6~1.7倍相接近,提示临床上应更关注女性失眠[7,14]。目前认为,现在女性失眠人数高于男性与社会经济、生理和心理等多方面因素影响有关。一项针对深圳新入职90后员工的心理压力调查显示,女性员工的心理压力显著高于男性[15],但针对深圳市宝安区的2 120名16岁以上的劳务工知觉压力的调查却显示出了相反的结果[12],因此尚不能确定心理压力是否是导致女性失眠比例高于男性的原因,还需要更深入的研究。

从证候学上分析,本研究所发现的证型排名,也与国内其他失眠人群中医证型研究结果相似[7,14,16-17],其中心脾两虚均为主要证型。从证素上来看,“脾虚”“肝郁”为重点证素。李东垣[18]《脾胃论》中记载“故夫饮食失节,寒温不适,脾胃乃伤”,以及“若胃气之本弱,饮食自倍,则脾胃之气既伤,而元气亦不能充,而诸病之所由生也”[18],提示脾胃虚弱与饮食的节律、结构有很大的关系。有研究显示,我国居民三餐饮食不规律,其中不吃早餐的人群占比最高[19],而深圳高收入人群则大多有经常熬夜、暴饮暴食、经常出差、饮食不规律等情况[20]。虽然本研究未采集分析对象的膳食情况、收入等信息,但结果也提示失眠的治疗除药物外,也应多关注生活习惯等方面。另外,肝郁这一证素排名第二,可能也与上文中提到的心理压力过大相关。

本研究结果提示,湿热位居证素排行的第4位。根据2019年深圳气候公报记录,2019年深圳基本气候概况为气温显著偏高、相对湿度总体偏高[21],按中医“天人相应”理论,深圳居民易受“湿热”气候的影响。同时,该地区居民畜禽肉类摄入过多,食用油、食用盐摄入偏高[22]。“肥甘厚味”摄入过多,再加之气候因素,则更易湿热内生。

从症状上看,患者不仅有多梦、入睡困难等睡眠障碍,也有乏力、心烦等日间功能障碍的表现,与既往研究结果类似[8]。对于症状体征、中医证型证素间的相关性分析提示,多梦、苔白、苔黄、脉弦、心烦、入睡困难等症状为失眠的核心症状,失眠人群主要可分为以肝郁、脾虚类症候群为主和以湿热类症候群为主的群体。关联规则分析提示,不同证型核心症状具有较多的交叉,而不同证素的核心症状基本不同,更具有一定的代表性。在大数据的统计分析中,中医证素可能有着比证型更加精确、更加规范的内涵,值得在学科交叉范畴进行更深入的挖掘。

通过对深圳龙岗地区的失眠患者进行大数据分析,本研究提示,女性失眠患者显著多于男性,年龄分布以中年群体为主,证型、证素分布以心脾两虚、心肾不交、肝郁脾虚、脾虚、肝郁、血瘀、湿热、气虚为主,部分证型证素分布存在年龄和性别的差异。对症状体征的聚类分析表明,失眠人群主要可分为以肝郁、脾虚类症候群为主和以湿热类症候群为主的群体。关联规则分析表明,失眠的中医证素可能比证型有着更加精确、更加规范的内涵。由于本研究主要通过北京中医药大学深圳医院的病历系统进行信息回溯提取,可能存在医师病历输入不完整、信息提取不完整等问题。本研究中留存电子病历的例次占总例次的比例为82.27%,其中留存证型的病历数占留存电子病历总数的43.05%,共185种证型。留存比例偏低,证型种类偏多,且存在不规范的证型分类,这些因素均导致了部分样本的损失,且可能造成研究的偏倚。针对以上不足,笔者认为在病历系统的研究设计上,需进一步考虑完善解决电子病历录入时证型的规范化与症状录入时的结构化问题,这样可使病历回溯横断面分析具有更高可信度,得到更准确的结果。

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