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本文综合运用数理模型和数据挖掘技术对急性缺血性卒中的病证症之间的相关性进行了深入研究。
急性缺血性卒中专家调查参考Delphi法,对急性缺血性卒中中医证候的相关证素与四诊信息的相关性用专家问卷调查方式,咨询专家意见,经汇总统计根据其频数得到证素相关四诊信息的参考权重,并作为结构方程研究的重要参考指标。
基于结构方程(SEM)的急性缺血性卒中证症相关性研究,根据先验理论和专家经验,运用结构方程分析方法,对急性缺血性卒中证候进行建模,运用AMOS工具进行探索性结构方程和验证性结构方程模型的研究,经过修正获得收敛良好的模型,并得到各证型相关四诊信息的载荷系数,根据最终的收敛良好的各型证候模型得到与其最具相关性的四诊信息,为急性缺血性卒中临床中医证型诊断和疗效评估及相关研究提供了新的参考依据和本底资料。
对于要求大样本的结构方程来说,我们运用了bootstrap抽样再放回的扩增抽样方法,以满足SEM对样本数的要求。
基于粗糙集(Rough Set)知识约简的急性缺血性卒中证型研究,充分利用粗糙集强大的数据分析、处理、加工能力,并借用粗糙集专用分析软件ROSETTA对证候数据进行数据分析挖掘,用Johnson算法分别对症状和舌脉数据加以属性约简,最终将约简后的结果汇总得到各证型的相关四诊信息数据集。结合结构方程模型分析结果,为急性缺血性卒中的中医临床提供了新的证候学诊断参考和相关研究的本底资料。粗糙集并不需要先验理论来指导研究,粗糙集也不完全依赖指标的频数而是利用数据挖掘抽取出证症之间的内在联系,去掉冗余的信息,是比较客观的研究方法,粗糙集是证候约简和规范化研究的有力工具。
集对分析理论(Set Pair Analysis,SPA)是一种新的研究不确定性理论方法,它的核心思想是把确定与不确定视为一个确定不确定系统,从事物之间联系与转化的同一度、差异度和对立度三个方面刻画事物。集对实际上是具有一定联系的两个集合组成的对子,而其特性用联系数进行定量刻画。基于集对分析联系数的急性缺血性卒中病症研究,根据结构方程和粗糙集所获得的约简后的证候四诊信息数据集,运用集对分析方法研究中医症状与缺血性卒中急性期的相关度。通过计算联系数和同异反综合值,根据相关中医症状的同异反综合值对四诊信息进行排序,按顺位降序排序,得到第一位的主因子为便秘,进一步验证了急性缺血性卒中中医临床以热毒为主的经验。该研究的流行病学急性缺血性卒中证候调查数据证型的频数统计也显示以热盛为主的证候表现占了整个病例样本的54.4％。进一步的临床研究提示,根据该部分结果形成的症状积分与美国国立卫生院神经功能缺损评分(NIHSS)相关性分析表明,二者有正相关,但并非简单的线性相关。同时,由于其综合了结构方程和粗糙集的研究结果,反映了先验知识、专家经验以及客观分析的诸因素成分,所以可以将其作为进一步研究急性缺血性卒中证候作为卒中急性期疗效标准的参考依据。据此进行的中医症状积分与NIHSS评分的临床对照研究显示二者有正性相关,但并不是简单的线性相关。
总之,综合运用数模分析和数据挖掘方法研究急性缺血性卒中证候,避免了单一方法反映中医证候多维多时空动态变化特点的不足,同时又能充分考虑中医经验医学的特点,反映专家经验的重要性,高效处理不确定性的中医证候数据。该研究为病证结合综合运用数据挖掘技术进行中医证候客观化规范化研究提供了方法学参考。