缺血性中风急性期证候要素与OCSP分型的相关性研究
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（收稿日期：2010年5月21日）
·研究报告·
缺血性中风急性期证候要素与OCSP分型的
相关性研究
黄粤1，张华2，高颖2，钟海珍2
（1首都医科大学附属北京朝阳医院，北京 100020；2北京中医药大学东直门医院，北京 100700）
摘要：目的：使用分类与回归树探讨缺血性中风急性期证候要素与OCSP分型的相关性。方法：选择846例缺血性中风急性期患者进行OCSP分型，采用《缺血性中风证候要素诊断量表》判断证候，运用分类与回归树对发病第3d至第14d共12个时间点、总计10 152例次的临床数据进行分析。结果：使用分类与回归树对内风、内火、痰湿、血瘀、气虚、阴虚6个证候要素分别建模，结果提示以“内风”或“内火”为目标变量，正确分类率较高，获得缺血性中风急性期“内风”分类规则2条，“内火”分类规则5条。结论：分类与回归树的证候要素“树”型结构中蕴涵OCSP分型和发病天数的信息，提示两者对判断证候要素成立与否有一定贡献，可用于指导缺血性中风急性期患者的证候预测。
关键词：分类与回归树；缺血性中风；证候；牛津郡社区卒中研究分型；相关性基金资助：国家重点基础研究发展计划（973计划）（No. 2003CB517102）
Study on correlation between TCM syndrome factor in acute stage of ischemic stroke and OCSP with CART
HUANG Yue 1, ZHANG Hua 2, GAO Ying 2, ZHONG Hai-zhen 2
(1Beijing Chao-Yang Hospital Attached to Capital Medical University, Beijing 100020, China; 2Dongzhimen Hospital, Beijing
University of Chinese Medicine, Beijing 100700, China)
Abstract: Objective ：To study the correlation between TCM syndrome factor in the acute stage of ischemic stroke
and OCSP with CART. Methods: We chose 846 patients in the acute stage of ischemic stroke, and obtained their types in OCSP and used Ischemic Stroke TCM Syndrome Factor Diagnostic Scale to diagnose TCM syndrome, then analyzed the clinical data of 10152 cases from the third to fourteenth day after falling ill with CART. Results: We made respective model with CART for the six TCM syndrome factors: wind, hot, phlegm-damp, blood stasis, qi de ? ciency, ying de ? ciency, then obtained the high correct rate to classify when target variance was wind or hot, and procured 2 classifying rules of wind and 5 classifying rules of hot. Conclusion ：The construction like tree of CART of TCM syndrome factor contained the information of OCSP and the days after falling ill, which will contribute to diagnose TCM syndrome factor, so CART can be used to predict the TCM syndrome of patients in the acute stage of ischemic stroke.
Key words: Classi ? cation and regression trees (CART)；Ischemic stroke ；TCM syndrome ；Oxfordshire Community Stroke Project (OCSP)；Correlation
Fund assistance: Major State Basic Research Development Program of China (973 Program)(No.2003CB517102 )
通讯作者：高颖，北京市东城区海运仓5号北京中医药大学东直门医院神经内科，邮编：100700，电话：010-********传真：010-******** E -mail：gaoying973@https://www.360docs.net/doc/d23926343.html,
973计划“缺血性中风病证结合的诊断标准与疗效评价体系研究”课题组严格遵循量表编制和验证的流程，并针对《中风病辨证诊断标准》自1994年公布至今15年的临床应用中反馈的问题，研制出新一代量表《缺血性中风证候要素诊断量表》。本研究使用该量表进行证候判断，探讨缺血性中风急性期中医证候与牛津郡社区卒中研究分型（oxfordshire community stroke project，OCSP）的相关性。
OCSP分型以原发的脑血管疾病引起的最大功能缺损时的临床表现为依据，将急性脑梗死分为全前循环梗死（total anterior circulation infarct，TACI）、部分前循环梗死（partial anterior circulation infarct，PACI）、后循环梗死（posterior circulation infarct，POCI）、腔隙性梗死（lacunar infarct，LACI）4个亚型，在CT、MRI尚未能发现病灶时就可根据临床表现（全脑症状和局灶脑损害症状）迅速分型，为目前国际医学界所广泛应用。证候判断与OCSP分型分属中医和西医2个不同医学系统，却存在相似之处，即两者均建立在对患者症状和体征的综合评价之上，而不依赖于辅助检查的结果，这为寻找中医和西医对疾病分类的链接提供了可能。
中医证候是一个非线性的复杂巨系统[1]。数据挖掘是从大量数据中抽取有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可被理解的模式的“非平凡过程”[2]。本研究利用数据挖掘技术的优势，使用分类与回归树对中医证候与OCSP分型相关性进行分析，为从更深层次探讨证候与疾病的结合点提供了新思路。
资料与方法
1. 研究对象
1.1 诊断标准 疾病诊断采用1995年中华医学会第4次全国脑血管病学术会议通过的《各类脑血管疾病诊断要点》中的脑梗塞诊断标准，和1996年国家中医药管理局脑病急症协作组颁布的《中风病诊断与疗效评定标准（试行）》的中风病病名诊断标准，及1991年John Bamford 提出的牛津郡社区卒中研究分型（OCSP）。证候诊断采用2008年973计划“缺血性中风病证结合的诊断标准与疗效评价体系研究”课题组制定的《缺血性中风证候要素诊断量表》。
1.2 纳入标准 ①符合缺血性中风诊断；②经头颅CT或头颅MRI确诊为脑梗塞；③发病在72h以内。
1.3 排除标准 ①短暂性脑缺血发作；②脑出血或蛛网膜下腔出血；③因血液病、肿瘤等原因所致的脑卒中；④合并有肝、肾、造血系统、内分泌系统等严重疾病及骨关节病；⑤精神障碍或严重痴呆；⑥发病超过72h；⑦有明显的中风后遗症。
2. 一般资料 本研究的数据来源于国家重点基础研究发展计划（973计划）课题“缺血性中风病证结合的诊断标准与疗效评价体系研究”（No. 2003CB517102）。所有病例均为2005年3月至2007年6月北京中医药大学东直门医院、北京中医药大学东方医院、天津中医药大学第一附属医院、天津中医药大学第二附属医院、首都医科大学宣武医院、广州中医药大学第二附属医院的住院患者，共收集846例符合纳入标准的缺血性中风急性期患者，其中男性557例，女性289例；年龄最小34岁，最大85岁，平均（64.82±10.83）岁。
3. 研究方法
3.1 数据采集方法 按照国家重点基础研究发展计划（973计划）“缺血性中风病证结合的诊断标准与疗效评价体系研究”课题组的科研设计方案，制定统一的标准和调查表。由各研究中心专门的神经内科医师负责采集缺血性中风患者的临床信息，其中包括：对中医四诊信息发病前14d连续采集、第28d和第90d随访；全面收集入院时神经系统检查、影像学检查（头颅CT或MRI）；多时点使用美国国立卫生研究院卒中量表（national institutes of health stroke scale，NIHSS）进行神经功能评分，使用格拉斯哥昏迷评分（glasgow）进行意识评分。按统一要求填写调查表，最后经过双人双机录入将全部资料输入电子计算机。
3.2 数据预处理 经过严格的质量控制和数据清洗，共获得研究病例846例11 082例次。从中提取患者一般资料变量85个、合并后中医四诊信息变量196个、入院时神经系统检查变量155个和影像学检查变量12个。进一步按如下步骤处理：①通过计算机程序，以中医四诊信息数据为依据，采用《缺血性中风证候要素诊断量表》判断内风、内火、痰湿、血瘀、气虚、阴虚证候要素成立与否，获得证候要素变量6个。②根据患者入院时神经系统检查，参考影像学检查（头颅CT或MRI），判断OCSP分型，获得OCSP分型变量1个。846例病例中TACI 16例，PACI 520例，POCI 126例，LACI 184例。将以上数据库锁定为本研究所用数据库。
3.3 研究数据提取 根据研究目标及数据分析方法，从锁定数据库中提取846例病例的发病第3d至第14d共12个时间点，共计10 152例次的临床数据。
3.4 数据分析方法 使用SPSS 13.0软件和clementine 12.0软件，运用分类与回归树（classification and regression trees，CART）的数据挖掘方法进行分析。在此基础上，结合专业知识，得出结果并进行讨论。
分类与回归树（CART）[3]是决策树的一种，因规定从每个非终端结点发出两个分支，也称为二叉树。其以“树”的形式表达中医证候要素的分类，生成用于证候要素分类的规则。随机将数据集分为70%的训练集和30%的验证集对分析方法进行验证，建立CART模型。确定训练模型时，将1个证候要素作为目标变量，因CART可对连续型自变量进行处理，所以可将连续型变量“发病天数”与其余5个证候要素及OCSP分型相结合，共同作为输入变量。
结果
使用CART对内风、内火、痰湿、血瘀、气虚、阴虚6个证候
要素分别建模，结果提示以“内风”或“内火”为目标变量，得出的正确分类率较高。
1.“内风”分类规则 分类规则1：I f（气虚=Y E S）a nd （OCSP= TACI or POCI）and （痰湿=YES），then 内风=YES。分类规则2：If（气虚=YES）and（OCSP= TACI or POCI）and （痰湿=NO）and（发病天数≤7.5），then 内风=YES。
2. 条规则均提示，在气虚存在时，TACI或POCI患者更易出现内风。王永炎院士曾援引宋代杨士赢《仁斋直指方》中“虚气留滞”做为中医心脑血管疾病的重要病机理论之一。内风乃“身中阳气之变动”，风属阳邪，最易蹿扰于上，其性轻扬，善动不居，体现了TACI或POCI患者病情危重易于波动的临床实际。可见发病即表现出气虚的患者病情较重，这与既往研究结果一致[4-5]。分类规则2显示内风诊断成立与发病天数≤7.5有关，提示气虚而无痰湿的TACI或POCI患者在缺血性中风发病第1周内易出现内风。既往有研究表明“至第7d，风证退出判断规则，可见大部分患者病情已趋于稳定”[5]，可与本结果相互印证。风乃无形，其致病迅疾之特点，与TACI或POCI患者起病急骤、进展迅速的情况相吻合。
2.“内火”分类规则
分类规则1：If（痰湿=NO）and（气虚=NO）and（发病天数≤9.5）and（阴虚=YES），then内火=YES。
分类规则2：If（痰湿=NO）and（气虚=NO）and（发病天数≤9.5）and（阴虚=NO）and（血瘀=NO），then内火=YES。
分类规则3：If（痰湿=YES）and（气虚=NO），then内火=YES。
分类规则4：I f（痰湿=Y ES）and（气虚=Y ES）and（阴 虚=NO）and（OCSP=PACI or POCI），then内火=YES。
分类规则5：I f（痰湿=Y E S）and（气虚=Y E S）and（阴 虚=YES），then内火=YES。
分类规则1和2均表明内火诊断成立与发病天数≤9.5有关，提示内火多在无痰湿和气虚表现的缺血性中风患者发病10d内出现，体现火邪致病与时间因素相关。火为热之极，为无形之气，但在致病过程中每与有形之邪相结而有所依附，故较内风出现稍晚。分类规则4显示了PACI或POCI与痰湿、气虚、内火的密切关系。
3. 正确分类率 对“内风”的正确分类率，训练集和验证集分别达到7
4.32%和74.91%，对“内火”的正确分类率，训练集与验证集各为6
5.21%和65.08%，说明两者分类实际值和预测值相一致的病例，即被正确分类的数目，多于被错误分类的数目，模型有一定可信度。
结论
使用CART对内风、内火、痰湿、血瘀、气虚、阴虚6个证候要素分别建模，结果提示以“内风”或“内火”为目标变量，正确分类率较高，获得缺血性中风急性期“内风”分类规则2条，“内火”分类规则5条，CART的证候要素“树”型结构中蕴涵OCSP分型和发病天数的信息，提示两者对判断证候要素成立与否有一定贡献。
讨论
概而言之，CART是对证候要素成立与否确定分类规则，规则中涉及OCSP分型和发病天数，体现了“内风”、“内火”、“气虚”与OCSP分型和发病天数的相关性，其他证候要素如“血瘀”因在OCSP各型中分布较为平均、贯穿缺血性中风急性期始终，故未能与OCSP分型和发病天数相关联。
CART的数据挖掘方法体现了证候“动态时空”、“多维界面”的特征。“动态时空”是指证候的发展变化而言，时间在推移,状态在变化,证候就有可能发生由此发展为彼的改变[1]。CART可将连续型变量“发病天数”纳入研究，提示证候、OCSP 分型与发病天数的相关性，使证候的动态时空特性得以展现。“多维界面”指通过不同的时间、角度、方法进行观察时,证候系统常呈现给观察者以不同的界面[1]。本研究从发病天数、OCSP分型等不同维度，运用CART使证候从不同角度呈现多样的界面，体现出其多维的特征。
由上可见，CART的决策树方法，提示OCSP分型和发病天数对判断证候要素成立与否有一定贡献，可用于指导患者的证候预测。为临床医师在不依赖辅助检查的情况下，实现中医和西医对疾病分类的链接，建立证候与疾病之间的联系，发挥了重要作用，其在中医证候领域的应用值得深入研究。
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（收稿日期：2010年5月24日）