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        中醫(yī)預(yù)警因素在疾病風險預(yù)后研究中的選擇思路與方法

        2021-01-02 22:52:50戴國華侯曉銘任麗麗
        關(guān)鍵詞:方法模型研究

        孫 聰,戴國華,侯曉銘,任麗麗,劉 璋

        隨著醫(yī)學模式的轉(zhuǎn)變,“主動健康、防治并重”的理念逐步得到認可。2018年8月,國家中醫(yī)藥管理局及科技部聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于加強中醫(yī)藥健康服務(wù)科技創(chuàng)新的指導意見》,明確指出要將中醫(yī)藥防治疾病研究作為工作重點,形成中醫(yī)風險預(yù)警技術(shù)及中醫(yī)藥健康干預(yù)方法。中醫(yī)學具有獨特的疾病預(yù)警理論,《素問·陰陽別論》中“別于陽者,知病得也;別于陰者,知死生之期”,通過陰陽理論預(yù)警,與現(xiàn)代醫(yī)學的風險預(yù)后研究具有相通之處。然而,中醫(yī)預(yù)警因素仍存在概念不清、選擇混亂等問題。因此,把握中醫(yī)預(yù)警機制,明確預(yù)警因素,實施針對性中醫(yī)藥干預(yù)及個體化調(diào)護,對于減少患病和不良結(jié)局具有重要意義。

        1 中醫(yī)預(yù)警因素的概念與分類

        中醫(yī)“治未病”理念指導下的未病先防、既病防變、愈后防復理論是現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學發(fā)展的理論基礎(chǔ),其核心思想為早期預(yù)警、防重于治。疾病的發(fā)生、發(fā)展是一個動態(tài)演變的病理過程,存在固定的發(fā)病特征及演變規(guī)律?!坝兄T內(nèi)者,必形于外”,疾病的發(fā)生、發(fā)展必定伴隨著某些外在征象。如中風依次經(jīng)歷了先兆期、急性期、緩解期、恢復期4個階段,是由一個獨立階段向另一個獨立階段動態(tài)發(fā)展的,當一個階段的征象出現(xiàn)時,下一階段的變化正處于萌芽狀態(tài)。通過臨床征象判斷疾病所處的病理階段及病變程度,結(jié)合疾病演變規(guī)律,可實現(xiàn)預(yù)警。能夠體現(xiàn)中醫(yī)病變本質(zhì),對疾病或不良結(jié)局的發(fā)生具有警示作用的中醫(yī)信息要素,稱為中醫(yī)預(yù)警因素。

        有研究者根據(jù)疾病所處的不同階段將中醫(yī)預(yù)警分為未成階段的預(yù)警、未發(fā)階段的預(yù)警、未傳階段的預(yù)警與未復階段的預(yù)警[1]。雖然對疾病狀態(tài)進行了細化,但是過程較為繁瑣,不利于臨床應(yīng)用。疾病未成、未發(fā)實為未病階段,未傳、未復實為已病階段。因此,將疾病預(yù)警分為未病階段的疾病風險預(yù)警和已病階段的疾病預(yù)后預(yù)警,中醫(yī)預(yù)警因素可相應(yīng)地分為中醫(yī)風險因素和中醫(yī)預(yù)后因素。

        中醫(yī)風險因素是指存在于未病階段,能夠反映疾病發(fā)病本質(zhì)且對疾病的發(fā)生具有警示作用的中醫(yī)要素。疾病發(fā)生并非毫無征兆,發(fā)病之前具有先兆征象,根據(jù)個體的中醫(yī)先兆征象判斷發(fā)病趨勢,及時采取截斷式干預(yù),對于減少疾病發(fā)生具有重要價值。孫明廣[2]研究表明,“痰火”“風火”之象是中風發(fā)病的先兆狀態(tài),對于疾病預(yù)防具有指導意義。中醫(yī)預(yù)后因素是指處于已病階段,能夠體現(xiàn)疾病演變本質(zhì)且對不良結(jié)局發(fā)生具有警示作用的中醫(yī)信息要素。疾病的演變不是完全隱匿,病情惡化及不良結(jié)局發(fā)生前會出現(xiàn)典型的不良征象,把握病人的典型征象有利于明確疾病發(fā)展動向,判斷預(yù)后情況。戴方瑜等[3]研究表明,急性幕上腦出血病人辨證為痰濕蒙蔽心神證及痰熱內(nèi)閉心竅證者預(yù)后較差,當積極采取針對性治療,以減少不良終點事件的發(fā)生。

        2 中醫(yī)預(yù)警因素在風險預(yù)后研究中存在的問題

        目前,中醫(yī)預(yù)警因素存在選擇應(yīng)用混亂的問題,究其原因,研究者對中醫(yī)預(yù)警因素的概念與分類認識不清。劉輝艷[4]探索中醫(yī)證候分型與高血壓發(fā)病的關(guān)系,得出陰虛陽亢證、腎精不足證、瘀血內(nèi)阻證是高血壓發(fā)病的獨立危險因素。研究中錯誤地把證候分型作為中醫(yī)風險因素,證候是對病人已病階段的病理概括,與未病階段的風險因素概念相矛盾。彭馨樂等[5]研究食管癌術(shù)后病人中醫(yī)偏頗體質(zhì)與預(yù)后的關(guān)系,隨訪發(fā)現(xiàn)氣虛體質(zhì)是影響病人生存時間的高危要素。體質(zhì)是一種相對穩(wěn)定的個體特征,主要反映病人未病階段的健康狀態(tài),無法體現(xiàn)病人的病機變化趨勢,與預(yù)后因素的含義不符。

        既往研究中預(yù)警因素的選擇方法以專家咨詢或小樣本臨床觀察為主,不利于研究證據(jù)的推廣。畢穎斐等[6]運用層次分析與德爾菲法相結(jié)合的方式,將冠心病的多種中醫(yī)危險因素進行重要性排序,選擇與冠心病發(fā)病關(guān)系密切的中醫(yī)要素。雖然能夠憑借層次分析法實現(xiàn)定量化分析,但德爾菲專家咨詢法是一種主觀定性的選擇方法,結(jié)果受專家經(jīng)驗影響較大,不利于重復,無法實現(xiàn)選擇的客觀化。因此,必須清楚中醫(yī)預(yù)警因素概念,明確中醫(yī)要素類型,運用合理的方法實現(xiàn)中醫(yī)預(yù)警因素的客觀、定性、定量化選擇。

        3 中醫(yī)預(yù)警因素的選擇思路與方法

        3.1 中醫(yī)預(yù)警因素的選擇思路 中醫(yī)預(yù)警的實質(zhì)是根據(jù)疾病的發(fā)生、演變規(guī)律預(yù)測發(fā)展趨勢,掌握疾病發(fā)生、演變規(guī)律的本質(zhì),即中醫(yī)病機的發(fā)生和演變,是實現(xiàn)中醫(yī)預(yù)警的前提。證候是病機的外候,包含病因、病位、病性、病勢及邪正盛衰信息,其形成、傳變規(guī)律能夠體現(xiàn)病機發(fā)生、演變的本質(zhì)。同時,證候由一組相對固定的、有內(nèi)在聯(lián)系的癥狀和體征構(gòu)成,較病機的概念更加客觀,演變規(guī)律更容易獲取,提示應(yīng)將中醫(yī)證候?qū)W要素作為中醫(yī)預(yù)警因素的重點。

        證素是能夠預(yù)測疾病發(fā)病的核心風險因素。疾病的發(fā)生是一個由量變到質(zhì)變的過程,個體在發(fā)病過程中依次經(jīng)歷了未病、欲病、已病3個階段。未病階段個體處于無病狀態(tài),無明顯的證候表現(xiàn)。已病階段病人具有明顯的癥狀或體征,證候類型明確。欲病是處于未病與已病之間的中間狀態(tài),存在時隱時現(xiàn)或程度較輕的異常表現(xiàn),雖不足以辨識確切的證候,但已具有明確的病位或病性,即證素。朱文鋒[7]提出,中醫(yī)辨證的思維過程是一個依據(jù)臨床表象,先辨別出證素,然后由證素組合成證名的過程。證素既體現(xiàn)了一種病變狀態(tài),又反映了一種病變趨勢,是證候形成的直接決定因素??梢姡膊“l(fā)病的過程即證候從無到有的過程,證素能夠反映發(fā)病過程中的證候形成規(guī)律,對于疾病的發(fā)生具有警示作用。姚明龍等[8]探索冠心病左室重構(gòu)病人的發(fā)病與中醫(yī)證素類型的相關(guān)性,結(jié)果發(fā)現(xiàn)病性證素氣虛證、陰虛證、陽虛證及病位證素心、肺、腎與冠心病左室重構(gòu)的發(fā)生密切相關(guān),提示以上證素為冠心病左室重構(gòu)的中醫(yī)風險因素。

        證候類型是決定病人預(yù)后的核心預(yù)后因素。首先,疾病的發(fā)展變化具有階段性的特點,《素問·陰陽應(yīng)象大論》:“邪風之至,疾如風雨,故善治者治皮毛,其次治肌膚,其次治筋脈,其次治六腑,其次治五臟,治五臟者,半死半生也”,疾病所處的病理階段不同,預(yù)后存在差異。其次,傳變走向是決定疾病預(yù)后的重要因素。如寒證轉(zhuǎn)為熱證,說明機體陽氣充足,預(yù)后較好,相反,若由熱證轉(zhuǎn)為寒證,則說明機體正氣已衰,預(yù)后較差。證候是對人體階段性病理變化的整體概括,能夠反映疾病某階段的病變本質(zhì),其變化可以體現(xiàn)病位、病性的傳變情況。如慢性心力衰竭的發(fā)展依次經(jīng)歷了早期(氣虛血瘀證)、中期(氣陰兩虛證)、晚期(陽虛水犯證)[9],病情依次加重,通過證候類型或者病位、病性的增減變化可以預(yù)測病人預(yù)后。因此,證候是疾病階段及演變趨勢的重要信息載體,依據(jù)證候類型或證候演變情況能夠判斷病人預(yù)后。黃賽忠[10]研究發(fā)現(xiàn)進展性腦梗死瘀血阻絡(luò)證病人的預(yù)后較差,應(yīng)積極治療。

        3.2 中醫(yī)預(yù)警因素的選擇方法 中醫(yī)預(yù)警因素的選擇可分為收集和優(yōu)選兩個階段,初步收集的預(yù)警因素較多,其中多數(shù)不具有特異性,必須運用合理的方法進行優(yōu)選。鑒于既往中醫(yī)預(yù)警因素研究中選擇方法存在的問題,提出應(yīng)遵循循證醫(yī)學的思想,運用文獻調(diào)查、流行病學研究、統(tǒng)計分析方法等,實現(xiàn)預(yù)警因素的客觀、定性、定量化選擇,為中醫(yī)預(yù)警因素的臨床應(yīng)用提供循證醫(yī)學證據(jù)。

        文獻調(diào)查是中醫(yī)風險預(yù)后研究的基礎(chǔ)工作。全面收集與研究相關(guān)的文獻、論著等,通過特定的選擇標準及分析方法,篩選高質(zhì)量文獻,了解研究領(lǐng)域現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢,為后續(xù)工作的開展奠定基礎(chǔ)??茖W、嚴謹?shù)牧餍胁W設(shè)計是獲得高質(zhì)量循證醫(yī)學證據(jù)的前提[11],風險預(yù)后研究中常用的研究類型包括病例對照研究、隊列研究等。根據(jù)研究場景選擇相應(yīng)的研究類型,嚴格遵循設(shè)計標準進行研究設(shè)計以保證研究證據(jù)的可靠性。統(tǒng)計分析是通過分析研究對象的數(shù)量變化,揭示事物關(guān)系及規(guī)律的方法。統(tǒng)計方法的選擇需根據(jù)資料特點、研究設(shè)計類型等因素綜合分析。中醫(yī)預(yù)警因素是一種定性指標,數(shù)值類型為二分類變量,研究中可運用單因素與多因素分析相結(jié)合的方式進行優(yōu)選[12]。以中醫(yī)風險因素的選擇為例,首先,檢索數(shù)據(jù)庫中收錄的有關(guān)研究疾病證素的文獻資料,明確研究疾病的證素類型及信息采集要點,為流行病學研究奠定基礎(chǔ)。然后,采用流行病學病例對照研究,調(diào)查研究疾病的發(fā)生和證素分布情況,提供原始數(shù)據(jù),為統(tǒng)計分析提供條件。最后,統(tǒng)計分析篩選證素類型,先運用χ2檢驗等單因素分析方法選擇具有統(tǒng)計學意義的中醫(yī)證素信息,然后納入Logistic多因素分析模型,通過比較各證素的OR值,明確其與發(fā)病間的定量關(guān)系,從而選擇證素類型。

        中醫(yī)預(yù)后因素研究主要探索證候類型與不良結(jié)局的相關(guān)性,在研究設(shè)計與統(tǒng)計方法上與中醫(yī)風險因素選擇存在差異。前瞻性隊列研究縱向時間關(guān)系明確,能夠提供預(yù)后因素及結(jié)局的全面信息,是預(yù)后因素研究的常用方法。研究中應(yīng)明確規(guī)定不良終點事件類型,納入足夠的研究人群,采用合理的隨訪手段控制失訪率。生存分析是預(yù)后因素研究的常用統(tǒng)計分析方法,包括Cox回歸及Kaplan-Meier分析等。運用Cox回歸單因素、多因素分析方法篩選與不良結(jié)局相關(guān)的證候類型;或者使用Kaplan-Meier計算生存率,繪制生存曲線,運用Log-Rank檢驗法比較生存差異,從而選擇證候類型。

        3.3 中醫(yī)預(yù)警模型是風險預(yù)后研究的重要內(nèi)容 中醫(yī)預(yù)警模型是指在獲知中醫(yī)預(yù)警因素的基礎(chǔ)上,運用流行病學驗證和統(tǒng)計分析方法,標定每個中醫(yī)預(yù)警因素的風險權(quán)重并考慮多因素作用的綜合效果,借助數(shù)學模型得到能夠反映發(fā)病或不良預(yù)后風險的量化指標,從而實現(xiàn)對未來風險狀態(tài)及預(yù)后趨勢的推斷,構(gòu)建的模型即為中醫(yī)預(yù)警模型。中醫(yī)風險和預(yù)后預(yù)警模型的構(gòu)建思路類似[13],首先,通過流行病學調(diào)查收集與研究疾病相關(guān)的中醫(yī)預(yù)警因素;其次,統(tǒng)計分析篩選與疾病發(fā)生或不良預(yù)后相關(guān)的中醫(yī)預(yù)警因素;再次,選擇合適的建模算法構(gòu)建預(yù)警模型;最后,對預(yù)警模型的性能進行驗證和評估。

        預(yù)警模型的構(gòu)建方法可大致分為兩種,基于統(tǒng)計學模型的構(gòu)建方法和基于數(shù)據(jù)挖掘算法的建模方法?;貧w模型是常用的統(tǒng)計分析建模方法,如Logistic回歸、Cox回歸等,能夠根據(jù)回歸系數(shù)定量分析預(yù)警因素的作用強度,但無法應(yīng)對多變量間的共線性問題。如西雅圖心力衰竭模型[14]是運用Cox回歸模型構(gòu)建,用于預(yù)測心力衰竭病人1~5年存活率的預(yù)后模型。數(shù)據(jù)挖掘建模方法基于機器學習分類算法建模,常用的算法包括決策樹、支持向量機等。數(shù)據(jù)挖掘建模對自變量及因變量無假設(shè)要求,不受缺失數(shù)據(jù)及變量間共線性問題的影響,比回歸建模方法具有更強的數(shù)據(jù)處理能力。如日本研究者運用決策樹算法構(gòu)建IgA腎病的預(yù)后模型[15]。

        4 小 結(jié)

        立足于中醫(yī)發(fā)病及疾病演變理論,結(jié)合現(xiàn)代多學科手段,明確中醫(yī)預(yù)警因素并采取中醫(yī)應(yīng)對措施是實現(xiàn)疾病防治關(guān)口前移的重要途徑。中醫(yī)預(yù)警因素研究尚處于起步階段,在今后研究中可重點開展以下內(nèi)容。第一,以疾病為研究載體探索特定疾病的中醫(yī)預(yù)警因素,從而為臨床決策和疾病管理提供參考;第二,基于病證結(jié)合的理念,在中醫(yī)預(yù)警因素的基礎(chǔ)上融合西醫(yī)檢驗指標,開展大樣本、多中心流行病學研究,構(gòu)建疾病的病證結(jié)合預(yù)警模型,提供切實可行的臨床輔助工具。

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