潜在类别模型在出血性中风辨证分类研究中的应用*

姜 超 冯 哲 王均琴 杨东清 董 菊 周学平 过伟峰 叶 放 吴勉华 李国春

南京中医药大学医学院·整合医学学院公共卫生学系(210023)

【提 要】 目的 评价潜在类别模型在出血性中风辨证分类研究中对于潜在证候类型探索的效果。方法 利用R软件poLCA包,采用潜在类别模型对480例出血性中风患者的62条证候要素信息进行建模分析,筛选合适的适配模型,提取各潜在类别中包括的证候要素,定义各潜在类别的证候类型,并对患者进行分类预测。结果 通过比较选择了潜在类别数为3的模型,将62条证候要素汇聚成了中脏腑脱证、中脏腑闭证之中脏、中脏腑闭证之中腑3个潜在证候类型,并通过预测将480名患者分别归到3个亚组,人数分别为237、165、78人。结论 潜在类别模型可以探索出血性中风的潜在证候分类,分类结果符合中医理论,在出血性中风辨证分类研究中,可将其分类结果作为参考。

出血性中风,又称脑出血,是指非外伤性原发性脑实质内出血,是神经内外科最常见的难治性疾病之一。我国的发病率为(12～15人)/10万人年,占住院卒中患者的18.8%～47.6%,较欧美国家有更高的比例。出血性中风发病凶险,急性期征象多样,病情变化快,致死致残率高。1个月死亡率高达35%～52%,6个月末仍有80%左右的存活患者遗留残疾,是中国居民死亡和残疾的主要原因[1]。中医治疗方案,作为常规治疗的补充可以改善神经功能损伤,提高患者的日常生活能力和认知功能。辨证论治是中医认识、诊断、治疗疾病的独特方法。了解出血性中风证候类型的特征,选择有针对性的治疗措施,对诊疗和预后有重要意义[2-3]。然而临床实践中证候要素众多,相互之间还有重叠,给辨证论治带来一定的难度。由于证候类型是证候要素的潜在特征的体现,具有隐匿性[4]。因此本文以出血性中风患者的证候要素为基础,探索潜在类别模型在辨证分类中的应用,希望为临床辨证分类提供参考。

资料与方法

1.资料来源

选取江苏省15家医院神经专科收治的脑出血住院病例作为研究对象,以初诊时收集的数据作为分析集, 经质控后共480例。其中男性293例,女性187例,平均年龄为63±12.86岁。采用课题组自编的调查问卷,收集了中医“望、闻、问、切”四诊信息,包含了129条证候要素,均为有无的二分类变量。保留了出现频率超过10%的变量用于建模,共62条,详见表1。

表1 各证候要素出现的频数与频率

2.潜在类别模型简介

一般在研究中搜集的数据,可以直接测量的观察数据,称为外显变量。例如舌胎腻、脉细的有无等证候要素。而潜在变量是指无法直接测量的变量,必须以统计方法来估计出变量的状态,是通过统计模型加以定义的数据形态,例如中医证候类别。根据外显变量与潜在变量数据类型的不同组合,有不同的统计模型。而潜在类别模型主要用来处理潜在变量与外显变量都是分类变量的情况。其通过潜在的组合类别来刻画分类显变量的相互关系,并使其在潜在类别分类后保持局部独立性,以达到以少数潜在类别提取多数显变量特征进行解释的作用。潜在类别模型的建模包括:概率参数化、模型的参数估计、模型适配检验及选择、潜在类别的分类及结果解释等步骤[5-7]。

3.分析软件

采用Excel进行数据的记录与整理,利用R语言poLCA软件包进行建模、模型筛选、评价及预测。

结果与分析

1.模型拟合与选择

本研究共纳入480例脑出血患者进行分析。对480例患者的62条证候要素进行探索性潜在类别分析。随着类别数的增加,模型的自由度将逐渐减小,当模型的自由度小于0时,模型则会出现不识别的情况。为了选择合适的潜在类别个数,分别拟合了潜在类别数从1到7的模型。其中AIC、BIC评价指标越小越好。各模型的拟合结果见表2。

表2 不同模型的拟合结果

通过对比各模型拟合结果可见,当潜在类别个数为3时,BIC最小(BIC=30722.52),在类别数增加到4个时,ΔG2=273.01,对拟合优度的改善并不明显。因此,综合考虑临床实践解释,以及模型简洁程度等因素,最终选择3个潜在类别的模型。

2.模型的参数估计

通过极大似然法,可以得到潜变量各类别的概率以及潜类别下各证候要素的条件概率,结果见表3。由表中可知为480例脑出血患者在3个潜在类别中的概率分别为0.4938、0.3438、0.1625。

表3 62条证候要素的潜类别条件概率与潜类别概率

3.潜在证候类别的解释

在模型参数估计之后,可以对不同潜在类别下各证候要素的条件概率特点进行潜在类别的解释。通过对比各证候要素在不同潜在类别下出现的条件概率,以条件概率最大的潜在类别作为归属,可以将各证候要素分到不同的潜在类别中,表示为某一类证候特征。分类的结果见表4。

表4 62条证候要素聚类到各潜在类别的结果

表4汇总了各潜在类别中汇聚的证候要素情况,其中载荷系数表示某一证候要素对当前潜在类别的条件概率。载荷系数越高说明对该类别的区分越重要。结合中医理论与临床,截取载荷系数大于0.3的证候要素,可将各聚类的证候要素来区分三个证候类型。Class1在神志表现为神疲、淡漠、嗜卧,头身表现为头晕、肢体痿软,声气表现为语声低怯、少气懒言,舌脉表现为苔白、脉细,可以定义为“中脏腑脱证”。Class2在神志表现为心烦、躁扰不宁、嗜睡,头身表现为头痛固定、头昏沉、烦热、肢痛麻木,颜面官窍表现为目赤、口苦、口臭,声气表现为气粗,二便表现为大便难解,舌脉表现为苔黄薄、舌暗、脉弦,可以定义为“中脏腑闭证之中脏”。Class3在神志表现为发病即达高峰,头身表现为自汗,颜面官窍表现为面唇红、口干,声气表现为痰少、色白,饮食表现为渴喜冷饮,二便表现为便干、尿黄赤,舌脉表现为舌红、舌下脉络青紫、舌体歪斜、苔腻厚、脉数滑有力,可以定义为“中脏腑闭证之中腑”。

4.依据潜在证候类别探索证候分布

根据模型拟合的参数结合实际患者所具有不同证候要素的特征可以计算某患者在具有各种证候要素特征下其在各潜类别中的后验概率,概率最高的类别即为其所属类别。结果见表5。

表5 480名患者根据自身的证候要素特征归类的结果

由表5可得,480名患者可聚集到3个证候特征类型。其中Class1为237人,Class2为165人,Class3为78人。

讨 论

本文探讨了潜在类别模型在出血性中风辨证分类研究中的应用。通过探索性潜在类别分析,从62条证候要素中识别出3种证候特征类型。三类证候类型均有神志改变,根据中风病证结合分类模式,均倾向归属于中脏腑类型。但其证候要素差异明显,可作为进一步区分的重要依据:其中Class1为中脏腑之虚证,倾向于中脏腑之脱证,除神疲、淡漠、嗜卧的神志表现外,头身官窍可见头晕、肢体痿软等中风表现,并可见语声低怯、少气懒言、苔白、脉细等明显气虚表现。Class2和Class3为中脏腑之实证,倾向于中脏腑之闭证。相比较而言,Class2与传统观点中的中腑更为接近,除心烦、躁扰不宁、嗜睡的神志表现外,头身官窍可见头痛固定、头昏沉、肢痛麻木等中风表现,并可见目赤、口苦、口臭气粗、烦热、大便难解、舌暗苔黄薄、脉弦等腑实热结表现;Class3与传统观点中的中脏更为接近,除发病即达高峰的相关神志表现外,头身官窍可见舌体歪斜等中风表现,并可见唇红、口干、渴喜冷饮、便干、尿黄赤,舌红、舌下脉络青紫、脉数滑有力等瘀热相博表现。目前中风病证结合辨治中,中脏腑多不区分中脏与中腑之区别,但自仲景始即有中脏中腑之分,前人论述中风中腑者,多有腑实不通之表现,同时张洁古曾云:“中脏者,多滞九窍,中腑者,多著四肢”[8],此处Class2表现头痛固定、头昏沉、肢痛麻木,而Class3则表现舌体歪斜,此类证候类型的证候要素特征,与这些描述颇为契合,故提示中风临床确有中脏中腑之分,其病证表现与病机不同,辨治需考虑。

以往的出血性中风中医辨证研究中,历代医家根据病因病机提出了不同的辨证方法,但是不同的医家对于病机的认识不完全相同,对于疾病的辨证难免会受到主观因素的影响。中医辨证存在非线性、多维性、隐匿性、重叠性的特点,而潜在类别模型通过分类的证候要素来探索其潜在的内部分类特征以刻画隐匿性的特点,将多维的证候要素转变为几个相区别的潜在类别,起到了降维的作用。同时,通过条件概率将一条证候要素与多个潜在证候类别相连接,以最大概率作为类别归属,在一定程度上反映了辨证的重叠性。此外,该方法完全由数据驱动,通过外显的证候要素来学习内部的潜在类别,避免了中医师辨证分类的主观影响。

综上所述,潜在类别模型对中医辨证的过程有较好的刻画,在出血性中风辨证分类中与中医理论贴切,有很好的可解释性。因此,可以考虑将潜在类别模型应用于出血性中风的辨证分类研究,可将其分类结果作为参考。