中醫(yī)醫(yī)案的數(shù)據(jù)庫化分析

中醫(yī)醫(yī)案的數(shù)據(jù)庫化分析

本文介紹了建立適合時代名中醫(yī)臨床醫(yī)療案例的數(shù)據(jù)庫和統(tǒng)計分析的方法，以對中醫(yī)證候進(jìn)行分類、名稱和診斷，并為中醫(yī)教育、臨床和科學(xué)研究提供參考。1數(shù)據(jù)庫建設(shè)1.1中醫(yī)根本特點(diǎn)①以《全國中醫(yī)圖書聯(lián)合目錄》為指導(dǎo),以山東中醫(yī)藥大學(xué)圖書館館藏圖書為基礎(chǔ),全面挑選宋、元、明、清及近代臨床名家的專著;②醫(yī)家在地域分布上較合理;③醫(yī)案的辨證用藥遵循中醫(yī)學(xué)傳統(tǒng)思路;④若屬多次復(fù)診的醫(yī)案,則由二診時的療效決定是否僅錄入初診部分,以使各醫(yī)案之間相對獨(dú)立。1.2診斷或?qū)嶒?yàn)室檢查結(jié)果用藥的醫(yī)囑①沒有臨床癥狀或用藥的醫(yī)案;②參考西醫(yī)診斷或?qū)嶒?yàn)室檢查結(jié)果用藥的醫(yī)案;③復(fù)診的醫(yī)案;④表述不規(guī)范,容易產(chǎn)生歧義的醫(yī)案;⑤眾多醫(yī)家的醫(yī)案集成。1.3規(guī)范診療信息,規(guī)范醫(yī)院中對臨床突出內(nèi)容進(jìn)行整理。根據(jù)所有病房以高等中醫(yī)藥院校全國統(tǒng)編教材《中醫(yī)診斷學(xué)》、《中藥學(xué)》、《中醫(yī)內(nèi)科學(xué)》等為藍(lán)本,整理所有醫(yī)案涉及的內(nèi)容,如病名、病位、病因或病理結(jié)果、辨證、癥狀及用藥等。采用經(jīng)全國名詞委員會中醫(yī)藥名詞審定委員會審定的《中醫(yī)藥學(xué)名詞》進(jìn)行規(guī)范。形成“數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)密鑰”。1.4值變量dichcomousbace以VisualFoxPro6.0為開發(fā)平臺,編制中文操作界面及相關(guān)數(shù)據(jù)庫,使所有醫(yī)案涉及的病名(501個)、病位(80個)、病因或病理結(jié)果(88個)、證型(198個)、癥狀(817個)及用藥(781味)等都成為取值為0或1的二值變量(dichotomousvariable)。1.5數(shù)據(jù)庫錄入方式①對原始文獻(xiàn)進(jìn)行掃描、壓縮、編輯,建立“原始文獻(xiàn)圖像數(shù)據(jù)庫”;②將數(shù)據(jù)錄入過程中可能出現(xiàn)的錯誤和疑似問題的解決辦法編成《醫(yī)案數(shù)據(jù)庫錄入手冊》;③建立原始文獻(xiàn)與數(shù)據(jù)庫內(nèi)容差異對照表,以明確錄入員的操作規(guī)程;④錄入員只需用鼠標(biāo)將某一醫(yī)案所涉及的內(nèi)容點(diǎn)擊一遍,即把他們分別賦值為1,其他未點(diǎn)擊的部分則自動賦值為0;⑤尊重原著,不容許任何主觀意志的介入;⑥初步錄入的醫(yī)案經(jīng)由核查人員兩次審核合格后方被正式錄用,形成結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫。共錄入醫(yī)案22459條。2分析條件的類型化采用國際通用的SAS6.12統(tǒng)計軟件的非條件Logistic多元逐步回歸法進(jìn)行統(tǒng)計?！胺菞l件”是針對成組設(shè)計資料進(jìn)行分析,Logistic回歸是處理二值型因變量的回歸方法,逐步回歸包括兩個相反的過程:①不斷從模型以外的變量中挑選“重要”的引入模型;②對引入模型的變量進(jìn)行綜合分析,將那些“不重要”的變量從模型中剔除。2.1篩選用藥篩選①以某一被研究對象如肝氣郁結(jié)為因變量,從80個常見病位中篩選伴隨的發(fā)病部位,從100個常見病因或病理結(jié)果中篩選病因或病理結(jié)果,從817個常見癥狀中篩選癥狀,從781種常用藥物中篩選用藥,被選中的對象稱為自變量。②隨著被選入自變量數(shù)的增加,模型反映實(shí)際問題的能力(即擬合優(yōu)度)不斷增強(qiáng),表述擬合優(yōu)度的指標(biāo)AIC不斷下降。從判斷回歸方程預(yù)測準(zhǔn)確性的統(tǒng)計量Concordant的值也容易發(fā)現(xiàn),當(dāng)自變量數(shù)是4時,Concordent=74.5%,當(dāng)自變量數(shù)增加至14時,Concordent=81.7%。亦即后增的10個病因僅使模型的預(yù)測準(zhǔn)確性升高7.2%。故4個病因是我們期望獲得的自變量較少而擬合優(yōu)度較高的簡約模型。③進(jìn)入模型的自變量在進(jìn)行Waldχ2檢驗(yàn)時應(yīng)至少在α=0.05水平上統(tǒng)計顯著性。2.2不同癥狀的原因以肝氣郁結(jié)的統(tǒng)計結(jié)果為例。全國統(tǒng)編教材《中醫(yī)診斷學(xué)》認(rèn)為,肝氣郁結(jié)的常見癥狀是:脅痛、脅脹、善太息、月經(jīng)紫黯、乳房脹痛、咽如物梗、吐咽不解、瘕聚、脈弦等。但哪些是肝氣郁結(jié)的常見癥狀,哪些是肝氣郁結(jié)的特異性癥狀,我們沒有統(tǒng)一的認(rèn)識。借助上述統(tǒng)計分析,我們發(fā)現(xiàn):Logit(p)=-3.7425+1.2319脈弦(0.2938)+1.5179脅脹(0.0925)+1.2752脅痛(0.1396)+2.2004善太息(0.0605)+1.4912月經(jīng)紫黯(0.0672)+1.1407噯氣(0.0708)-0.9208咳嗽(-0.1791)+1.7171咽如物梗、吐咽不解(0.0655)+0.5222脈沉(0.0846)+1.0890瘕聚(0.0656)+1.7796乳房脹痛(0.0489)-0.7652發(fā)熱(-0.1357)。模型評價:對于每一自變量都有Waldχ2>26.9,P<0.0001,Concordant=67.6%。其中,①所有癥狀均是從817個臨床癥狀中篩選出來的;②癥狀的排列順序?yàn)檫M(jìn)行Logistic回歸時各癥狀進(jìn)入模型的先后順序;③癥狀前的數(shù)值是偏回歸系數(shù),其正負(fù)號表示該癥狀對肝氣郁結(jié)的正負(fù)面影響。偏回歸系數(shù)的自然指數(shù)又稱發(fā)生概率(OddsRatio)。例如善太息的發(fā)生概率為exp(2.2004)=9.0287,表示僅有善太息一個癥狀發(fā)生時診斷為肝氣郁結(jié)的概率與不診斷為肝氣郁結(jié)的概率之比,是所有癥狀都不發(fā)生時診斷肝氣郁結(jié)的概率與不診斷肝氣郁結(jié)的概率之比的9.0287倍。亦即,善太息是診斷肝氣郁結(jié)的特異性癥狀。對于某一證候來說,偏回歸系數(shù)為負(fù)值的癥狀可用作該證候的鑒別診斷;④由于各癥狀的度量尺度不同,如“脅脹”由不發(fā)生到發(fā)生的變化與“脈弦”由不發(fā)生到發(fā)生的變化是不同的,使得不同癥狀對診斷肝氣郁結(jié)的影響大小不能比較。若將數(shù)據(jù)庫中各癥狀和因變量的值分別減去其平均值,再除以各自的標(biāo)準(zhǔn)差(這一過程又叫變量的標(biāo)準(zhǔn)化),使之轉(zhuǎn)化為無量綱的變量,即可使各癥狀對診斷肝氣郁結(jié)的影響大小具有可比性。在上述統(tǒng)計結(jié)果中,各癥狀后的數(shù)值(括號內(nèi))是標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù),其大小表示在整體考慮所有被納入的癥狀時,各個癥狀對診斷肝氣郁結(jié)的影響程度。因此,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)較高的癥狀如脈弦是肝氣郁結(jié)的常見癥狀。由回歸方程可得,按照各癥狀在肝氣郁結(jié)中的常見程度,由大到小依次是脈弦(0.2938)、脅痛(0.1396)、脅脹(0.0925)、脈沉(0.0846)、噯氣(0.0708)、月經(jīng)紫黯(0.0672)、瘕聚(0.0656)、咽如物梗、吐咽不解(0.0655)、善太息(0.0605)、乳房脹痛(0.0489)。按照各癥狀對判斷肝氣郁結(jié)的特異性,由強(qiáng)到弱依次是2.2004善太息、1.7796乳房脹痛、1.7171咽如物梗、吐咽不解、1.5179脅脹、1.4912月經(jīng)紫黯、1.2752脅痛、1.2319脈弦、1.1407噯氣、1.0890瘕聚、0.5222脈沉。而咳嗽、發(fā)熱不是肝氣郁結(jié)的癥狀,可用作鑒別診斷。3中醫(yī)診斷和數(shù)據(jù)庫的建立①臟腑病辨證用藥的Logistic回歸分析統(tǒng)計篩選并定量表達(dá)了各臟腑在疾病過程中的常見臨床證候,以及與某一證候正相關(guān)和負(fù)相關(guān)的病因或病理結(jié)果、癥狀和用藥,并