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肝炎中医辨证分型研究中潜在类别模型的应用
引用本文:周涛,赵枫朝,陶丽新,潘蕾,张磊,闫傲霜,郭秀花. 肝炎中医辨证分型研究中潜在类别模型的应用[J]. 中国预防医学杂志, 2013, 0(9): 646-649
作者姓名:周涛  赵枫朝  陶丽新  潘蕾  张磊  闫傲霜  郭秀花
作者单位:[1]首都医科大学公共卫生学院,北京100069 [2]北京市临床流行病学重点实验室 ,北京100069 [3]北京工业大学计算机学院 ,北京100069 [4]北京交通大学计算机与信息技术学院 ,北京100069 [5]北京市科学技术委员会,北京100069
基金项目:国家科技部艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治重大专项课题(2012ZX10005009-003); 国家科技部973项目(2011CB505404); 国家科技部重大专项中医药防治重大传染病的临床科研一体化技术平台课题(2009ZX10005-019)
摘    要:目的对肝炎的中医症状、体征分类,探讨潜在类别模型在多个二分类反应变量聚类分析中的应用。方法本研究共收集2011年全国56家医院接受中医治疗或者中西医结合治疗的肝炎患者信息,建立肝炎患者中医症状和体征的数据库,最终得到737例肝炎患者症状和体征信息。利用潜在类别模型对肝炎患者的中医证候进行辨证(SAS软件Proc LCA模块),以探讨显在变量(中医症状)和潜在变量(中医证候)之间的内在联系,利用最少的潜在分类来解释显变量的关联程度。潜类别分析过程包括模型参数化、参数估计、模型识别、模型评价、潜在分类和结果解释。结果以BIC最小为标准,5个潜类别的潜变量模型是数据拟合的理想模型(BIC=2 601.43)。依据中医证候(中医症状、体征),对各种潜在类别依据其下各项目的条件概率特点进行潜类别解释,按照后验概率,737例肝炎患者可以分为5类,分别为:肝肾阴虚,湿阳脾胃,湿热中阻,肝郁脾虚,肝郁气滞。各组的人数分别为:148人,170人,46人,265人,108人。结论潜在类别分析是描述一组分类变量间相互关系所形成的数学模型,综合了结构方程模型与对数线性模型的思想,潜变量的"降维简化"技术既可以从群体角度帮助我们确定肝炎的证候分类,也可以从个体角度确定其属的证候,达到中医辨证的目的。

关 键 词:潜类别分析  二分类反应变量  肝炎  中医辨证

Application of latent class model in the classification of hepatitis TCM syndrome
ZHOU Tao,ZHAO Feng-chao,TAO Li-xin,PAN Lei,ZHANG Lei,YAN Ao-shaung,GUO Xiu-hua. Application of latent class model in the classification of hepatitis TCM syndrome[J]. China Preventive Medicine, 2013, 0(9): 646-649
Authors:ZHOU Tao  ZHAO Feng-chao  TAO Li-xin  PAN Lei  ZHANG Lei  YAN Ao-shaung  GUO Xiu-hua
Affiliation:( School of Public Health, Capital Medical University, Beijing 100069, China)
Abstract:Objective To assess the application of latent class model(LCA)in the classification of hepatitis traditional Chinese medicine(TCM)syndrome in terms of symptoms and physical signs,and to discuss the differences among latent classes.Methods Data of TCM symptoms and physical signs of 737hepatitis patients treated with TCM in 56hospitals in 2011were collected and analyzed by LCA.Results Based on the standard of BIC,the optimal model has five latent classes:liver-kidney yin type,humid heat to hinder type,damp obstruction of spleen and stomach,liver depression and spleen deficiency type,liver depression and Qi stagnation type.Conclusions The latent class model is appropriate for the analysis of multiple binary response variables.
Keywords:Latent class analysis  Binary response variable  Hepatitis
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