戴安娜，宋夕元，肖安如，徐立然

（1.河南中醫(yī)藥大學(xué)第一臨床醫(yī)學(xué)院，河南 鄭州 450008；2.河南中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院，河南 鄭州450008；3.河南中醫(yī)藥大學(xué)仲景研究院，河南 鄭州 450046）

艾滋病是人類感染免疫缺陷病毒（Human immunodeficiency virus，HIV）所引起的獲得性免疫缺陷綜合征（Acquired immune deficiency syndrome，AIDS）?！栋滩≡\療指南第三版》指出艾滋病以免疫系統(tǒng)破壞和機(jī)會(huì)性感染為主要特征。艾滋病“是一種極其復(fù)雜的難治疾病”[1]，具有復(fù)雜科學(xué)的研究特點(diǎn)。復(fù)雜性科學(xué)（Complexity Science）[2]：“以復(fù)雜系統(tǒng)為研究對象，以揭示和解釋復(fù)雜系統(tǒng)規(guī)律為主要任務(wù)，以提高人們認(rèn)識世界、探究世界和改造世界的能力為主要目的的一種‘學(xué)科互涉’的新興科學(xué)研究……系統(tǒng)論、耗散結(jié)構(gòu)理論、熵理論、協(xié)同學(xué)、突變論、混沌理論等均屬于復(fù)雜性科學(xué)研究范疇……”信息熵（Communication Entropy）[3]：“信息論中用于度量信息量的一個(gè)概念，其表達(dá)變量的不確定性越大，熵也就越大，搞清楚其所需要的信息量也就越大……一個(gè)系統(tǒng)越是有序，信息熵就越低……反之，一個(gè)系統(tǒng)越是混亂，信息熵就越高。所以，信息熵也可以說是系統(tǒng)有序化程度的一個(gè)度量……”根據(jù)信息熵定義和中醫(yī)藥干預(yù)HIV/AIDS的整體觀、系統(tǒng)觀、辯證觀，引入“信息熵”和“熵變量”概念來度量生命系統(tǒng)有序活動(dòng)過程的質(zhì)和量，符合復(fù)雜科學(xué)研究宗旨。當(dāng)某種中醫(yī)干預(yù)HIV/AIDS信息熵變量出現(xiàn)概率更高時(shí)，表明它被傳播得更廣泛或被使用程度更高。從信息傳播角度來看，信息熵表示中醫(yī)干預(yù)HIV/AIDS信息所擁有的熵變影響價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 參照2013年國家中醫(yī)藥管理局發(fā)布《中醫(yī)藥治療艾滋病臨床技術(shù)方案（試行）》中的辨證分型標(biāo)準(zhǔn)，對萬方數(shù)據(jù)、中國知網(wǎng)、維普中文期刊服務(wù)平臺、CSCD中國科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫、SinoMed中國生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)、EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)/分析平臺、數(shù)圖中文電子圖書數(shù)據(jù)庫、PubMed、Web Science（SCI/SSCI/A&HCI/CPCI）等 2000-2017 年中醫(yī)干預(yù)HIV/AIDS文獻(xiàn)中“艾滋病病因病機(jī)”、“臨床證候”和“臨床體質(zhì)癥狀”信息熵進(jìn)行分析，研究樣本來源于編號2008ZX10005-002《國家“十一五”科技重大專項(xiàng)中醫(yī)防治艾滋病》課題（下簡稱“十一五”課題），該課題有1 199例受試者入組，其中403例（安慰劑）為非中醫(yī)干預(yù)對照組，796例為中醫(yī)藥干預(yù)試驗(yàn)組，見表1。該組根據(jù)中醫(yī)辨證結(jié)果，服用相應(yīng)藥物（益艾康膠囊、愛寧顆粒、唐草片、艾奇康膠囊、金龍膠囊等5種中藥制劑）。

1.2 方法 對796例中醫(yī)干預(yù)試驗(yàn)組母本信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析：①平均年齡為36.24，說明HIV感染年齡呈年輕化趨勢；②性與吸毒傳播比例達(dá)70%，其中性傳播比例占50%（同性14%，異性36%），吸毒比例占20%；③HIV男性感染者例數(shù)多于HIV女性感染者；④HIV感染者文化程度從文盲到博士，具有高中以上學(xué)歷占42%。與以往低學(xué)歷HIV感染者居多相比較，HIV感染者呈現(xiàn)學(xué)歷上升趨勢。運(yùn)用信息熵理論和中醫(yī)陰陽理論研究方法，對中醫(yī)干預(yù)HIV/AIDS文獻(xiàn)病因病機(jī)、證候、體質(zhì)癥狀信息熵進(jìn)行梳理分析，歸納并統(tǒng)計(jì)醫(yī)學(xué)和非醫(yī)學(xué)熵變量，見表2。依據(jù)最大樣本計(jì)算公式N=Z2[P（1-P）]/E2（P=0.5），選擇 E=7.00%，Z=95%（1.96），按照均衡對照原則，以2010年11月20日為終點(diǎn)事件發(fā)生節(jié)點(diǎn)，設(shè)未進(jìn)入終點(diǎn)事件發(fā)生的為HIV組，進(jìn)入終點(diǎn)事件發(fā)生的為AIDS組。設(shè)立隨機(jī)數(shù)據(jù)表，采用EX CEL2016隨機(jī)數(shù)表法，隨機(jī)在622例HIV組：171例AIDS組（3例剔除）中配對抽取204例，符合本文研究樣本為195例，其中HIV組96例，AIDS組99例。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，對195例樣本，見表2，全熵變量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究，見表3，計(jì)算資料以平均值±標(biāo)準(zhǔn)差表示；2組熵變量的比較采用方差分析，及采用t檢驗(yàn)，P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

如表3所示，195例研究樣本的有效樣本個(gè)案為190例，5例缺失，有效樣本個(gè)案比例為97.44%；190例樣本正確分類率1組91.49%和2組85.42%，符合195例研究樣本2組分類要求，見圖1。

表1 796例研究母本基本信息

從表4可以得到195例研究樣本KMO的值為0.646，Bartlett球形度檢驗(yàn)的原假設(shè)為相關(guān)關(guān)系矩陣為單位陣，顯著性Sig值為0.000小于0.05（P＜0.05），因此拒絕原假設(shè)，表示變量之間存在相關(guān)關(guān)系，適合做因子分析。

如圖2所示，給出了特征值的碎石圖。該圖顯示前9個(gè)熵變成分（每一個(gè)成分可以對應(yīng)數(shù)個(gè)熵變量）都處在陡峭的斜率上，而從第10個(gè)熵變成分開始，斜率變緩，因此選擇1～9熵變成分作為主熵變成分。

表2顯示中醫(yī)藥干預(yù)HIV/AIDS熵變量為多變量，這些多變量在提供豐富信息的同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致信息的重疊現(xiàn)象，因此通過“降維分析解決信息重疊、干擾等問題，有效地降低數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜度和難度[4]”，找出主熵變量。為消除干擾因素，對195例研究樣本，見表2。全熵變量進(jìn)行降維，得到14個(gè)降維熵變量，有效樣本個(gè)案為192例（其中1組95例，

2組97例，3例缺失），有效樣本率為98.5%；再對14個(gè)降維熵變量做“步進(jìn)降維[4]”至6個(gè)主熵變量，有效個(gè)案194例（其中1組為96例，2組為98例，1例缺失），有效樣本率為99.5%，這充分說明步進(jìn)（二次）降維后，主熵變量具有更高的全熵變量代表性和可信度，見圖3。

2 結(jié)果

2.1 艾滋病臨床病因病機(jī)信息熵 依次為正虛（虛勞、脾虛、氣虛、陰虛、腎虛）88.57%，毒邪（疫毒、濕毒、濁毒）71.43%、濕溫痰濕39.47%，伏邪22.86%，見圖4。

2.2 臨床證候信息熵 依次為脾氣虧虛100%、氣陰兩虛79%、肝郁氣滯53%、濕熱內(nèi)蘊(yùn)42%等，見圖5，HIV以脾肺證型居多，AIDS以脾腎心型居多。

2.3 臨床體質(zhì)癥狀信息熵 依次為咳嗽100%、氣短乏力100%、發(fā)熱畏寒77%、頭胸腹疼痛77%、腹瀉70%、皮膚病變（瘙癢）62%、出汗異常62%、消瘦（納差食少）54%、脫發(fā)46%、口味異常38%等，見圖6。

2.4 中醫(yī)藥干預(yù)HIV/AIDS主熵變量 通過對“十一五”課題195例樣本，見表2，全熵變量進(jìn)行降維及步進(jìn)（二次）降維，得到中醫(yī)藥干預(yù)HIV/AIDS主熵變量X5（L淋巴細(xì)胞）、X6（血小板PLT）、X10（CD4+計(jì)數(shù)）、X17.（帶毒生存時(shí)間Y年）、X18（PRO量表）、X23（身體質(zhì)量指數(shù)BMI）。

表2 中醫(yī)干預(yù)HIV/AIDS熵變量表

表3 195例研究樣本分類表 例（%）

圖1 195例研究樣本全熵變量分類圖

2.5 X6血小板PLT和X17（帶毒生存時(shí)間Y年）與X23（身體質(zhì)量指數(shù)BMI）存在正相關(guān)性對195例研究樣本的主熵變量進(jìn)行偏相關(guān)分析，顯示主熵變量在未分組情況下：X6（血小板PLT）和X17（帶毒生存時(shí)間Y年）與X23（身體質(zhì)量指數(shù)BMI）之間相關(guān)系數(shù)分別為0.248和0.269，且在雙側(cè)顯著性Sig為0.000均小于0.05（P<0.05），說明X6血小板PLT和X17（帶毒生存時(shí)間Y年）與X23（身體質(zhì)量指數(shù)BMI）存在正相關(guān)性；在分組情況下，主熵變量具有良好的判別意義。

表4 KMO和Bartlett檢驗(yàn)表

圖2 195例研究樣本全熵變量特征值碎石圖

圖3 全熵變量、降維熵變量和主熵變量有效樣本率比較

圖4 HIV臨床主要病因病機(jī)信息熵統(tǒng)計(jì)

圖5 HIV臨床證候信息熵統(tǒng)計(jì)

圖6 HIV臨床體質(zhì)癥狀信息熵

3 討論

3.1 HIV組對AIDS組有熵變量貢獻(xiàn) 熵變量判別函數(shù)特征值為0.931，方差百分比為100%，有較強(qiáng)的典型相關(guān)性 0.694，Wilks’Lambda 值為0.518，卡方124.407，自由度6，顯著性Sig為0.000小于0.05（P<0.05），說明HIV組和AIDS組判別函數(shù)的聯(lián)合效果顯著，HIV組對AIDS組有熵變量貢獻(xiàn)，其主熵變量對整體判別精度有作用。

3.2X17.（帶毒生存時(shí)間Y年）在結(jié)構(gòu)矩陣中作用顯著在主熵變量結(jié)構(gòu)矩陣中，主熵變量X17（帶毒生存時(shí)間Y年）作用顯著，見圖7。這也從另一個(gè)側(cè)面驗(yàn)證，在中醫(yī)藥干預(yù)HIV/AIDS“既病防變”指導(dǎo)思想下，帶毒生存將成為中醫(yī)干預(yù)HIV/AIDS的主要攻關(guān)領(lǐng)域。

3.3 正邪交爭導(dǎo)致艾滋病變證叢生 “HIV/AIDS一旦進(jìn)入例體，就寄生于CD4+T淋巴細(xì)胞內(nèi)最核心部位，并與細(xì)胞核遺傳物質(zhì)DNA整合為一體，例體沒有能力使其分開，更沒有力量殺滅其[5]。”HIV耗傷元?dú)鈱?dǎo)致元?dú)馓澨?，引起臟腑功能失調(diào)，是各種HIV/AIDS臨床癥狀出現(xiàn)的原因；正氣損傷與邪氣入侵是艾滋病發(fā)展變化的本質(zhì)?！罢敖粻幍膭?dòng)態(tài)變化凸現(xiàn)艾滋病變證叢生[6]”，驗(yàn)證《素問·評熱病論》之曰“邪之所湊，其氣必虛”。

3.4 強(qiáng)化中醫(yī)藥干預(yù)體質(zhì)質(zhì)量作用，減少熵積和熵增，延長帶毒生存期 生命體是疾病的載體，體質(zhì)是疾病的內(nèi)因，其必然與HIV/AIDS的外因協(xié)同作用于例體。從研究結(jié)果來看，主熵變量中X6血小板PLT和X17（帶毒生存時(shí)間Y年）與X23（身體質(zhì)量指數(shù)BMI）存在正相關(guān)性，這佐證了艾滋病是慢性消

耗性疾病。由“體質(zhì)強(qiáng)弱與正氣密切相關(guān)[7]”可知，HIV向AIDS轉(zhuǎn)變與身體質(zhì)量密切相關(guān)。而身體質(zhì)量指標(biāo)除了BMI指數(shù)之外，還有代表體質(zhì)質(zhì)量的肺活量、肌肉含量、脂肪含量、睡眠時(shí)間等相關(guān)指標(biāo)。這意味著未來在深化中醫(yī)藥干預(yù)HIV/AIDS過程中，需要更多關(guān)注體質(zhì)質(zhì)量指標(biāo)對HIV/AIDS熵積和熵增的影響，并對其進(jìn)行中醫(yī)藥強(qiáng)化干預(yù)，從而有效減少熵積和熵增，延長HIV無癥狀期即帶毒生存期。