"亚健康状态调查问卷"的设计思想与内容结构

亚健康是国内医学界的研究热点，从2001年到2005年间中国中医科学院“亚健康人耄中医基本证候流行病学调查研究”课题组研制了亚健康状态的测量问卷，该问卷研究的目的、问卷内容和应用方法，为亚健康的深入研究奠定了重要的方法学基础。     

亚健康中医症状群的流行病学研究

目的分析北京地区亚健康人群常见的症状特征。方法利用北京地区亚健康状态流行病学调查数据，应用探索性因素分析，研究各症状的特征、性质及其之间的潜在关系，寻找代表亚健康状态的常见症状群，并用结构方程模型（SEM）验证各症状群之间及因子与其各组成因素之间的关系。结果取特征值大于1．0的因子共计13个，其累计贡献率达55．67％，结合专业知识，合并为10个因子。以疲劳为中心潜变量建立结构方程模型，卡方检验值与自由度的比值（X^2／df）为3，65，拟合优度指标、调整拟合优度指标、相对拟合指数、塔克尔勒威斯指数均在0．9以上。潜变量之间的直接效用说明疲劳与视疲劳、睡眠、疼痛关系最为密切，权重系数在0．7～1，0，疲劳与二便情况、口咽部症状、出汗症状之间关系较大，权重系数约在0．5。疲劳与潜变量之间的间接效用说明疲劳间接对情绪失调起作用，其相关因子之间的多阶间接作用总和为0．702和0．112。结论亚健康状态的症状表现复杂多样，常以某一症状为主，伴有多种症状同时出现；最常见的代表症状群依次为情绪失调、疲劳、睡眠异常、二便失调、心态不平和、视疲劳和疼痛等。各症状群之间、症状群内症状与症状之间均存在强弱不等的因果关系，说明亚健康状态症状表现有其群集性和复杂性等特征。     

亚健康人群分类及其临床特征分析与评价--基于数据挖掘流程的Logistic回归方法的研究

目的：本文应用基于数据挖掘流程的logistic回归方法建模,对亚健康状态的人群进行分类并分析其临床特征.方法：针对亚健康状态流行病学调查数据进行统计分析,采用从数据理解、数据准备、变量筛选和选择logistic回归建模的数据挖掘流程的方法,确定最终的回归方程,从而得到亚健康状态的判别方程及其临床特征.结果：建立了两种logistic回归模型,并在此基础上应用数据挖掘的思想对回归方程做进一步的测试,得到了分类准确率较高的验证,其结果提示亚健康的主要临床特征表现为躯体的疲劳、睡眠不实、记忆力和工作效率下降、饮食二便失调、心理的空虚感和情绪易怒等.结论：在分析判断和解释影响因素较复杂、自变量较多的亚健康人群临床特征研究中,使用传统意义的logistic回归建模具有很大的优越性.     

北京地区亚健康人群中医基本证候特征的流行病学研究

目的研究亚健康人群的临床表现及其中医基本证候分布特征。方法以体现中医特色的亚健康调查问卷为工具,通过对北京地区亚健康人群的流行病学调查,结合中医临床专家的判断,并应用聚类及因子分析等数理统计方法,探讨亚健康状态主要临床表现、主要证候要素及其基本证候特征。结果对1828份调查数据分析表明,北京地区亚健康人群以疲劳、失眠、情绪失调、疼痛等症状群为主要临床表现;以虚、湿、热、郁、瘀、气滞、津亏、痰为主要证候要素;脏腑功能失调多见于心、肝、脾、肾、胆、胃等;以心脾两虚、肝郁脾虚、脾虚湿困、肝肾阴虚、气阴两虚、气虚血瘀、湿热蕴结、肝郁化失、脾肾两虚、痰气互结等10类基本证候多见。结论亚健康人群的临床表现多呈现某一症状为主,其他症状伴随出现的症状群,其证候要素和基本证候分布以心、肝、脾等脏腑功能虚损为主,有一定的规律性。     

亚健康人群分类及其临床特征分析与评价——基于数据挖掘流程的Logistic回归方法的研究

目的:本文应用基于数据挖掘流程的logistic回归方法建模,对亚健康状态的人群进行分类并分析其临床特征。方法:针对亚健康状态流行病学调查数据进行统计分析,采用从数据理解、数据准备、变量筛选和选择logistic回归建模的数据挖掘流程的方法,确定最终的回归方程,从而得到亚健康状态的判别方程及其临床特征。结果:建立了两种logistie回归模型,并在此基础上应用数据挖掘的思想对回归方程做进一步的测试,得到了分类准确率较高的验证,其结果提示亚健康的主要临床特征表现为躯体的疲劳、睡眠不实、记忆力和工作效率下降、饮食二便失调、心理的空虚感和情绪易怒等。结论:在分析判断和解释影响因素较复杂、自变量较多的亚健康人群临床特征研究中,使用传统意义的logistic回归建模具有很大的优越性。