中医证候量表的临床应用

中医证候量表的临床应用

综合征是用药的依据。“辨证”就是在中医学理论的指导下,通过望、闻、问、切获取患者的四诊信息,根据患者的自身感受和外在表现,进行分析、综合,从而对疾病的当前病位与病因病性等本质作出判断,并概括为证候的诊断思维过程。证候判断需要综合大量临床信息,并且依赖医师的个人经验,这决定了辨证过程的复杂性和主观性,使辨证的经验和技巧不易于传授和推广。在证候研究领域,为了增强对证候认识的一致性和科研交流的方便,证候量表被广泛使用。因此,证候量表研究成为中医证候标准化、客观化研究的重要内容。量表是由若干问题或评分条目组成的标准化测定表格,其编制方法几乎是伴随着心理学及心理测量学共同发展起来的。量表的作用在于力图科学和精确地测量一些较抽象的或综合性较强的概念。现代科学研究中的许多概念是抽象、复杂而无法精确测量的,只能通过状态的某些表征或研究对象的主观感受来间接评价,这时量表就成为最常用可行的工具,并在各种研究领域中被广泛应用。基于心理测量学三大测验理论的心理量表原本用于心理的测验和评估,一般用于评价测量对象的强弱程度而非存在与否。目前中医证候量表的编制大多忽略了这一点,在量表的编制中完全照搬了心理测量量表的研究方法,没有区分证候的评价与诊断的不同。因此,对证候诊断量表编制方法学的深入探讨,将对现有的中医证候量表研究作出重要的补充。诊断量表的信效度问题现行的《中风病辨证诊断标准》将中风分为风证、火热证、痰证、血瘀证、气虚证和阴虚阳亢6个基本证候。每个证候总分30分,大于7分则判断该证候成立,7-14分为证候轻度,15-22分为证候中度,≥23分为证候重度。可见,该量表将中风病证候的诊断和评价分级融为一体。尽管《中风病证候诊断标准》的临床研究当中验证了各个单证的辨证准确率,但该标准的评价能力验证及量表的信度、效度、反应度研究未见报道。因此,《中风病辨证诊断标准》的证候评价功能依然缺乏临床证据。而且,能否在同一个量表当中将证候诊断和评价功能合二为一仍值得进一步商榷。诊断和评价是两个相互关联而又有所区别的概念。笔者主张将证候的诊断和评价两者区别开来,并且明确诊断量表和评价量表两个不同的概念。见表1。评价量表的理论基础是伴随着心理测量学的三大测量理论发展而来的。现有的大多数评价量表建立在真分数模型上,通常采用条目得分线性累加获得测评总分的形式。评价量表的条目权重问题目前仍然存在争议,大多数评价量表回避了赋权的问题,将所有的条目等权对待。为了全面描述被评价的对象,评价量表要求其条目尽可能全面的涉及到测量目标的各个方面,故对量表结构有着较严格的要求,需要对量表的维度展开讨论。因此,在量表编制初期对目标概念的定义和解构成为量表编制的关键。在评价量表的验证方面,心理测量学领域已经形成了一套较为系统的方法学,通过对评价量表进行信度、效度和反应度的检验,可以获得其测量能力的基本数据。计量诊断表格的理论体系基于1959年Ledley和Lusted将布尔代数和Bayes定理作为计算机诊断的数学模型,以及二人提出的“医学诊断和处理的推理基础,可用一定的数学方法精确地加以研究和描述”的论断。理论上,诊断量表的数学模型为判别分类模型,在不考虑计算复杂程度的前提下,任何一种判别分类模型都可以建立成为一个诊断量表。因此诊断量表模型可以是线性的,也可以是非线性的,而且非线性的模型往往更加符合临床诊断的过程,可能获得更加精确的诊断结果。根据临床诊断的经验,诊断量表的条目权重应该是不等的,等权模型不符合医学诊断过程的实际,可能限制量表的诊断能力。为了诊断效能的提高,诊断量表在理论上应该包含阳性条目和阴性条目两种不同的条目类型,对应着支持临床诊断的阳性体征和阴性体征。诊断量表条目筛选的目的在于尽可能的找到最具有诊断意义的条目信息,因此需要在保证量表诊断能力的前提下尽可能的删减诊断条目,对量表构成无结构性的要求。诊断量表的核心在于诊断模型的建立,因此作为基础的原始数据诊断越准确,获得的模型诊断能力越高。这就要求原始数据尽可能应用“金标准”诊断。作为一种诊断工具,诊断量表的验证应该通过诊断试验来进行,常用的评价指标包括量表的敏感度、特异度、诊断准确率等数据。未来研究方向评价量表的编制方法体系在许多文献中已经有了较为系统的论述。用于辅助辨证的证候量表虽不鲜见,但目前少有对于证候诊断量表编制的方法学探讨,证候诊断量表编制过程中的一些重要环节仍有待于学界深入研究。在一些研究当中,学者们提出了一些方法,例如通过t检验、卡方检验或Wilcoxon秩和检验来筛选在不同类别当中的分布有显著差异的指标,而逐步判别本身就是一个变量选择的过程。但目前该领域并未引起学者们足够的认识,大多数研究筛选指征仍然凭借经验和既往文献。心理测量学和生存质量量表的相关研究当中也涉及到条目筛选,其方法值得借鉴。但由于诊断和评价测量不完全等同,如何在计量诊断研究中合理运用这些条目筛选方法仍然需要进一步的深入探讨。计量诊断从数理逻辑的角度描述,是一个分类和识别的过程。随着信息学、数据挖掘技术和人工智能的发展,计量诊断算法已由一开始的Bayes概率法和Boolean代数法发展到多元线性判别法,模糊诊断法、信息诊断法、判别树法、序贯分析法、决策树法等多种形式。目前尚无充分证据说明哪一种算法能获得更高的准确性,但便于临床操作的证候诊断量表要求计算简单,其数学模型应该选择简单且适于转化成量表形式的类型。计量诊断表最常用的数学模型为判别分析模型,常用的判别分析方法有Fisher判别、最大似然判别、Bayes判别和Logistic判别4种。最大似然判别基于独立事件的概率乘法定理,而Bayes判别需要建立多个判别公式而比较计算结果。此二者运算量较大,操作相对复杂,故相比之下Fisher判别和Logistic判别更适于作为诊断量表的数学模型。此外,专家经验也是诊断量表条目权重来源的一个重要途径,但数学模型赋权和专家经验赋权的比较研究仍鲜有报道。受试者工作特征(ROC)曲线常用于确定诊断指标的临界值。ROC曲线以诊断工具的敏感度(真阳性率)为纵坐标Y,以1-特异度(假阳性率)为横坐标X,当敏感度和特异度之和最大(Youden指数最大)时,这一点或者临近的点常常被称为最佳临界点作为确定诊断试验阳性和阴性的诊断参考值。在诊断量表的编制当中,可以通过ROC曲线确立诊断模型的诊断界值,然后根据实际需要将诊断模型的判别系数权重和诊断阈值取整,作为量表条目的最终权重和诊断阈值。临床验证结果在国家重点基础研究计划(973计划)课题“缺血性中风病证结合的诊断标准和疗效评价体系研究”(课题编号:2003CB517102)的资助下,笔者在既往研究的基础上,通过两轮专家问卷及前瞻性的四诊信息收集,采用专家经验和临床数据相结合的模式,基于本文的思想和方法学体系,完成了《缺血性中风证候要素诊断量表》的编制,并对其进行了临床验证。在验证中,笔者采用3个专家同时独立判断证候,取其中2名以上的一致意见作为证候要素存在与否的参考标准,获取其敏感度、特异度和辨证准确率来评价其功能,并将相关诊断数据与现行的《中风病辨证诊断标准》进行比较。临床验证数据来自于9个省市10家医院的204名中风病患者,具有一定的代表性。其中女性73人,男性131人;年龄最小41岁,最大84岁,平均年龄(65.2±10.5)岁。《中风病辨证诊断标准》6个证候的诊断数据如表2所示,《缺血性中风病证候要素诊断量表》的临床验证结果见表3。两者辨证准确率在内风证、血瘀证、气虚证3个证候要素上差异有统计学意义,《缺血性中风病证候要素诊断量表》优于《中风病辨证诊断标准》。诊断量表的方法学研究中医证候量表是中医临床疗效评价的重要手段。本文通过分析中医证候量表应用的特点,指出了区分证候诊断量表和证候评价量表的必要性,并从多个方面探讨了两者的不同之处,对中医证候诊断量表的方法学研究提供了思路。在此基础上开发的《缺血性中风病证候诊断量表》在临床验证中表现出良好的诊断能力和适用性,与《中风病辨证诊断标准》比较,在内风证、血瘀证和气虚证3个证候要素的诊断方面较优,提示了基于本文思想的证候量表编制方法较以往更为有效。同时,证候诊断量表编制的各个环节和步骤仍然存在诸多问题值得探讨,专家经验和数学方法的应用也有极为广阔的深入和优化空间。可以预见,经过进一步的深入研究,证候诊断量表的编制方法学体系将日臻完善成熟,支持着证候诊断量表在临床疗效评价研究中得到更加广泛的应用。1.评估量表评价量表的本质是一种测量工具,用于对目标的定量或者有序分类,其典型代表是基于心理测量理论的心理测量量表。2.诊断量表诊断量表用于对目标定性或者无序分类,其典型代表是基于计量诊断理论的计量诊断表格。诊断的过程实际上是一个分类判别的过程。1.提高诊断识别效率压缩诊断模型的诊断指征或者特征维数,仍能使诊断模型保持较高的诊断水平,有利于识别速度的提升,甚至能够提高诊断识别率。因此,筛选最有效的诊断指征成为优化诊断模型的一个重要步骤。2.自适应的热计量诊断1959年,Ledley和Lusted首次将数学模型引入临床医学。他们提出可将布尔代数和Bayes定理作为计算机诊断的数学模型,并以此诊断了一组肺癌病例,这一思想的提出奠定了计量诊断的理论基础。20世纪60年代初,Warner等应用此理论,成功地建立起一组先心病鉴别诊断的模型。3.不同诊断临界值的灵敏度和灵敏度在实际应用中,诊断模型的诊断能力与诊断临界值的选取有关,同一种检测方法,采用不同的诊断临