譚子虎，吳永貴

（1.湖北中醫(yī)藥大學(xué)附屬湖北省中醫(yī)院 武漢 430061；2.湖北中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)臨床學(xué)院 武漢 430061）

基于醫(yī)案挖掘的痙病四診信息研究＊

譚子虎1＊＊，吳永貴2

（1.湖北中醫(yī)藥大學(xué)附屬湖北省中醫(yī)院 武漢 430061；2.湖北中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)臨床學(xué)院 武漢 430061）

目的：本研究旨在挖掘痙病的四診規(guī)律。方法： 收集古今痙病醫(yī)案，運(yùn)用Microsoft Office Excel 2007建立數(shù)據(jù)庫后，采用統(tǒng)計(jì)軟件對痙病四診信息進(jìn)行頻數(shù)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析和 因子分析，尋求其規(guī)律。結(jié)果：痙病的主要癥狀有：四肢抽搐、神昏、牙關(guān)緊閉、發(fā)熱、口渴、譫語、角弓反張；舌紅、苔黃、舌絳、舌淡、脈數(shù)、脈弦。痙病的核心證素為： 熱、津虧、動風(fēng)。結(jié)論：本醫(yī)案挖掘的結(jié)果具有可靠性，為痙病接下來的證素研究提供了有價(jià)值的參考，亦為痙病指南的修訂提供了依據(jù)。

痙病 四診信息 醫(yī)案挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 因子分析 中醫(yī)臨床診療指南制修訂

痙病是以筋脈拘急抽搐、口噤不開，甚至角弓反張為主要臨床表現(xiàn)的病證[1]。臨證需區(qū)分剛痙（又名“陽痙”）、柔痙（又名“陰痙”）、陽明痙、疫痙、內(nèi)傷致痙 等[ 2，3]。西醫(yī)學(xué) 的落枕[4]、 頸椎病[5-9]、 帕金森病[10-12]（主要表現(xiàn)為肌肉僵直，感覺障礙，可有痙攣、不安腿綜合征等 ）、肝 豆?fàn)詈俗冃訹13，14]、肌張力障礙疾病（扭轉(zhuǎn)痙攣[ 15，16]、痙攣性斜頸[1 7， 18]、Meige綜合征[19，20]等）、流行性腦膜炎、乙型腦炎、破傷風(fēng)、手足搐搦癥及某些感染性疾病引起的腦膜刺激征可參考本病辨證論治。

隨著社會由“信息時(shí)代”向“概念時(shí)代”轉(zhuǎn)變，中醫(yī)學(xué)作為一種原創(chuàng)性思維，應(yīng)更 重視對中醫(yī)學(xué)原創(chuàng)思維的傳承與發(fā)展[21]。伴隨著“概念時(shí)代”的到來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展為中 醫(yī)學(xué)的理論研究創(chuàng)造了前所未有的良機(jī)[22]。中醫(yī)醫(yī)案[23]是真實(shí)世界中日常臨床診療實(shí)踐所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，蘊(yùn)藏了醫(yī)家寶貴的辨證論治經(jīng)驗(yàn)和知常達(dá)變、圓機(jī)活法的思維方法。

本研究選取古今“痙病”醫(yī)案，建立數(shù)據(jù)庫后，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)和歸納痙病的四診信息。通過本研究，一方面為痙病中醫(yī)臨床診療指南的修訂提供依據(jù)，一方面從方法學(xué)的角度，以應(yīng)用實(shí)例的真實(shí)性驗(yàn)證，為修訂循證性指南的技術(shù)方法提供借鑒。

1 資料與方法

1.1 醫(yī)案來源

1.1.1 古代文獻(xiàn)醫(yī)案來源及檢索策略

來源：《中華醫(yī)典》5.0版（湖南電子出版社）。

檢索策略：以“痙”、“痓”（涵蓋“角弓反張”、“破傷風(fēng)”、“驚風(fēng)”、“四肢抽搐”、“瘛瘲”、“天鉤”等與痙病密切相關(guān)的基本名詞）作為主題詞進(jìn)行檢索。

1.1.2 現(xiàn)代文獻(xiàn)醫(yī)案來源及檢索策略

1.1.2.1 明確檢索主題

中醫(yī)藥對痙病的診斷、辨證、治療及預(yù)后調(diào)護(hù)。

1.1.2.2 確定檢索詞

中文：痙病、痙證、痙病、痙證、痙、痙、瘛瘲、瘈疭、痓、低鈣血癥、高鈣血癥、頸椎病、肝性腦病、感染、高熱驚厥、腦寄生蟲病、腦膜炎、腦炎、腦膿腫、腦血管、腦腫瘤、尿毒癥、破傷風(fēng)、手足搐搦、蛛網(wǎng)膜下腔出血、錐體外系、腦膜刺激征。

英文：見表1。

表1 中醫(yī)病名及重要體征對應(yīng)的MESH詞表

1.1.2.3 數(shù)據(jù)庫

中國知識資源總庫（CNKI）、維普中文期刊數(shù)據(jù)庫（VIP）、萬方學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫、中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)（CBM）、中國中醫(yī)藥數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)、中國優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫、Cochrane圖書館、Pubmed、Embase。

1.1.2.4 檢索策略

中文：針對中醫(yī)病名，采取主題詞加自由詞，分別在CBM和中國中醫(yī)藥數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)中檢索“痙病”、“痙證”、“瘛瘲”、“痓”，獲得題錄后在數(shù)據(jù)庫中獲取全文；針對西醫(yī)病名，采取全文結(jié)合布爾邏輯檢索，在各大數(shù)據(jù)庫中檢索并獲取全文。

英文：根據(jù)不同的外文數(shù)據(jù)庫自身特點(diǎn)制定相應(yīng)的檢索式。

如Pubmed中采用“Convulsive”作為檢索詞的檢索式如下：“Convulsive”[All Fields] AND（“Medicine， Chinese Traditional”[Mesh] OR “Drugs，Chinese Herbal”[Mesh] OR “Medicine，East Asian Traditional”[Mesh]）。

以上均采用計(jì)算機(jī)檢索，檢索年限為2014年及以前發(fā)表的文獻(xiàn)，并手工檢索相關(guān)期刊及灰色文獻(xiàn)。

1.2 納入標(biāo)準(zhǔn)

1.2.1 古代醫(yī)案

①為痙病醫(yī)案；②有臨床表現(xiàn)，包括癥狀或體征描述；③有證候或者病機(jī)論述；④臨床用藥記錄完備；⑤若記錄有復(fù)診，需闡明一診有效。上述標(biāo)準(zhǔn)均符合者方可納入。

1.2.2 現(xiàn)代醫(yī)案

①文獻(xiàn)中出現(xiàn)醫(yī)案，且為痙病醫(yī)案；②有臨床表現(xiàn)，包括癥狀或體征描述；③有證候或者病機(jī)論述；④臨床用藥記錄完備；⑤若記錄有復(fù)診，需闡明首診有效。上述標(biāo)準(zhǔn)均符合者方可納入。

1.3 排除標(biāo)準(zhǔn)

①非痙病醫(yī)案；②臨床表現(xiàn)記錄缺失；③無痙病相關(guān)證候或病機(jī)論述；④方藥缺失或不全；⑤復(fù)診病例首診無效或加重。上述標(biāo)準(zhǔn)符合任何一項(xiàng)者均予以排除。

1.4 醫(yī)案評價(jià)與篩選方法

針對檢索出的每篇文獻(xiàn)，進(jìn)行題目、內(nèi)容摘要、關(guān)鍵詞的閱讀。初篩：快速瀏覽文獻(xiàn)信息，篩除明顯不合格的文獻(xiàn)（如非痙病、明顯重復(fù)文獻(xiàn)等）；二次篩選：通讀全文，根據(jù)文獻(xiàn)納入與排除標(biāo)準(zhǔn)，刪除不合格的文獻(xiàn)。三次篩選：根據(jù)上述評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，由另一方對納入文獻(xiàn)進(jìn)行信息核對與質(zhì)量評價(jià)，遇有分歧則協(xié)商判定，仍無法確定者請研究指導(dǎo)人員仲裁。

1.5 資料信息規(guī)范化的處理與數(shù)據(jù)庫建立

對文獻(xiàn)資料中的信息進(jìn)行必要地規(guī)范化處理，處理總則如下：①對一詞多義者使其拆分成單義化，多詞一義則用一詞表達(dá)；②古籍中概念詞難以確定詞義，均暫保留原詞；③錯別字根據(jù)規(guī)范用書予以更正；④古籍中省略詞給予拆分或補(bǔ)全；⑤其中證候或治法缺如者，參考癥狀、方藥及病因病機(jī)等給予補(bǔ)全。

四診信息規(guī)范化處理的主要工具書如下：《中醫(yī)診斷學(xué)》[24]、《中醫(yī)內(nèi)科學(xué) 》[25]、《中醫(yī)藥學(xué)名 詞》[26]。

采用Microsoft Office Excel 2007建立痙病醫(yī)案數(shù)據(jù)庫。

1.6 統(tǒng)計(jì)方法

基于多元化數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對中醫(yī)文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從而探索中醫(yī)基礎(chǔ)理論的研究已漸漸得到了中醫(yī)界的認(rèn)可[27-30]。

本研究采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行頻數(shù)分析和因子分析，運(yùn)用“Clementine 12.0”進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則算法統(tǒng)計(jì)，研究痙病癥狀分布規(guī)律，探索痙病四診信息特點(diǎn)，從而為痙病四診提供客觀化的參考。

2 結(jié)果

2.1 醫(yī)案總數(shù)

共獲取內(nèi)科痙病醫(yī)案263則，其中古代醫(yī)案153則，現(xiàn)代醫(yī)案110則。

2.2 癥狀頻數(shù)分布規(guī)律

出現(xiàn)癥狀145個，出現(xiàn)頻率10次以上有44個；舌象34個，脈象20個，二者出現(xiàn)頻率10次以上的分別有10個和7個。具體見表2和表3。

表2 出現(xiàn)頻率≥10次的癥狀分布情況

表3 頻數(shù)≥10次的舌象、脈象分布情況

初步的數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，痙病常見癥狀排在前10位的分別為：四肢抽搐（126例、8.2%）、神昏（93例、6.1%）、牙關(guān)緊閉（63例、4.1%）、發(fā)熱（59例、3.8%）、便秘（58例、3.8%）、項(xiàng)背強(qiáng)急（56例、3.6%）、手足攣急（40例、2.6%）、心煩（39例、2.5%）、汗出（37例、2.4%）、角弓反張（34例、2.2%），以上20大癥狀提示證候要素主要有腦（心神）、經(jīng)絡(luò)、肝、熱、動風(fēng)、大腸、陰虛。舌象排在前10位的，分別是：舌紅（37例、15.2%）、苔白（29例、11.9%）、舌淡紅（18例、7.4%）、苔黃（16例、6.6%）、舌絳（15例、6.2%）、苔薄白（15例、6.2%）、舌淡（14例、5.8%）、短縮舌（11例、4.5%）、苔白膩（11例、4.5%）、苔黃燥（10例、4.1%），以上10大舌象提示的證候要素主要有熱、燥、陰虛、津虧。脈象頻數(shù)≥10次，分別是：脈弦（91例、7.4%）、脈數(shù)（75例、37.5%）、脈細(xì)（44例、22.0%）、脈沉（28例、14.0%）、脈滑（28例、14.0%）、脈?。?3例、6.5%）、脈洪（11例、5.5%），綜合癥狀和舌象提示的證候要素，初步揭示了痙病的核心證素有熱、津虧、動風(fēng)。

2.3 癥狀的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

在關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中，前項(xiàng)為目標(biāo)指向的對象，后項(xiàng)為目標(biāo)，支持度為前項(xiàng)出現(xiàn)的情況下，后項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)的概率；置信度是前項(xiàng)和后項(xiàng)均出現(xiàn)的數(shù)目占前項(xiàng)出現(xiàn)數(shù)目的百分比；規(guī)則支持為前項(xiàng)和后項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)的情況占總案例數(shù)目的百分比；提升度是置信度與后項(xiàng)支持度的比，反映前項(xiàng)的出現(xiàn)對后項(xiàng)出現(xiàn)的醫(yī)學(xué)程度，一般認(rèn)為大于1才有意義，提升度越大越好。

經(jīng)多次嘗試，將癥狀、舌象和脈象進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。

2.3.1 所有癥狀的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果

置信度設(shè)置有50%，提升度＞1，將所有的癥狀進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析后獲得關(guān)聯(lián)規(guī)則共46項(xiàng)，為了使前項(xiàng)和后項(xiàng)同時(shí)出現(xiàn)的情況占總案例數(shù)目的百分比更具說服力，將最小支持度設(shè)置為10%、最小規(guī)則支持為5%，獲得關(guān)聯(lián)規(guī)則9項(xiàng)（具體結(jié)果，見表4）。同前設(shè)置置信度、提升度、支持度和規(guī)則支持，將頻數(shù)≥10次的癥狀與所有的癥狀進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，獲得關(guān)聯(lián)規(guī)則結(jié)果與總的癥狀關(guān)聯(lián)規(guī)則分析完全一致。研究中，我們試著將癥狀與舌象進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，結(jié)果未發(fā)現(xiàn)有關(guān)聯(lián)項(xiàng)。

結(jié)果顯示，痙病的臨床癥狀中，神昏與四肢抽搐，牙關(guān)緊閉與四肢抽搐，角弓反張與牙關(guān)緊閉，譫語與神昏，牙關(guān)緊閉、神昏與四肢抽搐，口渴與發(fā)熱，口渴與四肢抽搐，發(fā)熱、神昏與四肢抽搐，口渴與神昏的關(guān)聯(lián)比較強(qiáng)。以上關(guān)聯(lián)中反復(fù)出現(xiàn)的癥狀為：四肢抽搐、神昏、牙關(guān)緊閉、發(fā)熱、口渴、譫語、角弓反張，揭示了痙病的核心證素為熱、津虧和動風(fēng)。

2.3.2 舌象與脈象的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果

將34個舌象作為前項(xiàng)，20個脈象作為后項(xiàng)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，獲得關(guān)聯(lián)規(guī)則5項(xiàng)（具體結(jié)果，見表5），分別為：苔黃與脈數(shù)，舌紅與脈數(shù)，舌絳與脈數(shù)，舌紅與脈弦，舌淡與脈弦。以上關(guān)聯(lián)中出現(xiàn)的舌脈象為舌紅、苔黃、舌絳、舌淡、脈數(shù)、脈弦，為熱、津虧和動風(fēng)作為痙病的核心證素進(jìn)一步提供了依據(jù)。

2.4 癥狀的因子分析

通過對痙病癥狀、舌象和脈象的因子分析，可以將所納入醫(yī)案癥狀中具有共性的癥狀尋找出來，進(jìn)一步分析，可為痙病的病機(jī)和相應(yīng)的治則治法推測提供參考。本研究共納入醫(yī)案263則，數(shù)據(jù)量大，涉及的變量亦多，因此在一般數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，經(jīng)過反復(fù)探索，最后確定對出現(xiàn)頻次≥10次的癥狀、舌象和脈象進(jìn)行因子分析。

2.4.1 KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)

結(jié)果表明（見表6），調(diào)查數(shù)據(jù)的KMO檢驗(yàn)值為0.510，說明該原始數(shù)據(jù)相關(guān)性較強(qiáng)，適合進(jìn)行因子分析。Bartlett球度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，近似卡方值比較大，顯著性概率為0.000（P＜0.01），因此，拒絕Bartlett球度檢驗(yàn)的零假設(shè)，認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。

2.4.2 因子分析

表7顯示了特征值分析及累計(jì)百分比的結(jié)果，按照特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)，提取因子所解釋的方差累計(jì)貢獻(xiàn)率占整個方差70%的原則，提取出主要因子。碎石圖中的橫坐標(biāo)為特征根的數(shù)目，縱坐標(biāo)是各因子對應(yīng)的特征值。因子的重要程度可以從兩點(diǎn)間連線坡度的陡緩程度得到清晰的判斷。較陡的直線表明直線端點(diǎn)對應(yīng)著有較大特征值的因子，而較緩的直線則對應(yīng)著有較小特征值的因子。結(jié)合特征根、方差貢獻(xiàn)率和碎石圖及專業(yè)意義，決定提前12個因子。采用最大方差旋轉(zhuǎn)，使載荷矩陣中的數(shù)據(jù)向0和1的方向靠近，即使各公因子之間的方差最大，從而可以更好地解釋因子變量。因此，本文采用方差最大旋轉(zhuǎn)法，得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷，見表8。

如表8所示，同一列中的重癥、舌象和脈象為一類，故因子分析結(jié)果為：F1：發(fā)熱、便秘、口渴、舌紅、苔黃；F2：頭暈、面肌痙攣、脈細(xì)；F3：頭痛、嘔吐、壯熱、舌絳、苔黃燥、脈數(shù)；F4：氣喘、小便短赤、腹脹、齘齒、脈洪；F5：項(xiàng)背強(qiáng)急、無汗、惡寒、脈??；F6：舌強(qiáng)、脈滑、脈細(xì)；F7：心煩、不寐、舌淡；F8：納呆、神情呆鈍；F9：手足攣急、言謇；F10：筋惕肉瞤、目睛上視；F11：牙關(guān)緊閉、失語；F12：譫語、氣短、耳聾。該結(jié)果進(jìn)一步揭示了痙病核心證素為熱、津虧和動風(fēng)。

表4 癥狀的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果

表5 舌象與脈象的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析結(jié)果

3 討論

3.1 痙病的四診信息

痙病的四診信息最詳盡見于漢·張仲景所著的《金匱要略》?！督饏T要略·痙濕暍病脈證治第二》篇對痙病的癥狀有專論，“病者身熱足寒，頸項(xiàng)強(qiáng)急，惡寒，時(shí)頭熱，面赤目赤，獨(dú)頭動搖，卒口噤，背反張者，痙病也”?！帮L(fēng)病下之則痙，……，必拘急”，“身體強(qiáng)，幾幾然”，“太陽病，無汗而小便反少，氣上沖胸，口噤不語”，“胸滿口噤，臥不著席，腳攣急，必齘齒”，亦提出痙病的主脈是“按之緊如弦，直上下行”。

表6 KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果

表7 特征根和方差貢獻(xiàn)率

本研究發(fā)現(xiàn)痙病常見癥狀有：四肢抽搐、神昏、牙關(guān)緊閉、發(fā)熱、口渴、譫語、角弓反張、舌紅、苔黃、舌絳、舌淡、脈數(shù)、脈弦。該結(jié)果與張仲景所述具有高度一致性，一方面反映了前人對痙病的認(rèn)識是對其臨床實(shí)踐的高度總結(jié)；另一方面，本醫(yī)案挖掘的結(jié)果具有可靠性，為痙病接下來的證素研究提供了有價(jià)值的參考，最終為痙病指南的修訂提供依據(jù)。

圖1 碎石圖

3.2 痙病證素初探

參考朱文鋒所著的《證素辨證學(xué)》以上20大癥狀提示證候要素主要有腦（心神）、經(jīng)絡(luò)、肝、熱、動風(fēng)、大腸、陰虛。以上10大舌象提示的證候要素主要有熱、燥、陰虛、津虧。關(guān)聯(lián)規(guī)則及因子分析結(jié)果進(jìn)一步揭示了熱、津虧、動風(fēng)為痙病的核心要素。該結(jié)論將為我們下一步研究痙病的病因病機(jī)、治則治法提供重要線索，亦為痙病中醫(yī)臨床診療指南的修訂工作找到了關(guān)鍵依據(jù)。

表8 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

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18 陳穎,周莉.中西醫(yī)結(jié)合治療痙攣性斜頸1例.北京中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào)(中醫(yī)臨床版), 2013, 20(3)∶ 59-60.

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21 王永炎.概念時(shí)代應(yīng)重視中醫(yī)學(xué)原創(chuàng)思維的傳承與發(fā)展.中華中醫(yī)藥學(xué)刊, 2008, 26(4)∶ 677-679.

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Tan Zihu1, Wu Yonggui2

(1. Affiliated Hospital of Hubei University of Chinese Medicine / Hubei Provincial Hospital of Traditional Chinese Medicine, Wuhan 430061, China; 2. School of Chinese Clinical Medicine, Hubei University of Chinese Medicine, Wuhan 430061, China)

Four Diagnostic Information Analysis of Traditional Chinese Medicine in Convulsive Disease Based on Data Mining

This study was aimed to explore four diagnostic information analysis of traditional Chinese medicine (TCM) in convulsive disease. Text data mining that involved four diagnostic information of convulsive disease formed the data base which was established by Microsoft Office Excel 2007. Cases that collected from TCM ancient and modern literatures, which met the inclusion criteria, were classified according to their effectiveness. Frequency, association and factorial analyses were performed on the basis of four diagnostic information analysis results in order to find out diagnostic rules for convulsive disease. The results showed that the main symptoms of convulsive disease were convulsive, coma, trismus, fever, thirst, delirium, opisthotonus, reddened tongue, yellow tongue coating, deep-red tongue, pale tongue, rapid pulse and wiry pulse. The core syndrome elements of convulsive disease were heat, body fluid deficiency and dynamic wind. It was concluded that all the results were reliable via rigorous analysis, which provided a valuable reference for studies of syndrome elements in convulsive disease, and also furnished with evidences for revising TCM clinical guidelines for convulsive disease.

Convulsive disease, four diagnostic information, data mining, association rule, factor analysis, formulating and revising of traditional Chinese medicine clinical guidelines

10.11842/wst.2016.02.019

R241.2

：A

（責(zé)任編輯：朱黎婷 張志華，責(zé)任譯審：朱黎婷 王 晶）

2015-11-24

修回日期：2015-11-25

＊ 國家中醫(yī)藥管理局標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目（2014238）：痙病中醫(yī)臨床診療指南修訂，負(fù)責(zé)人：譚子虎。

＊＊ 通訊作者：譚子虎，主任醫(yī)師，主要研究方向：中醫(yī)藥防治心腦血管疾病。