基于因子分析和聚類分析之胃癌的辨證算法評估與驗證.pdf

1、目的：本課題擬探討傳統(tǒng)辨證方法和基于數理統(tǒng)計方法的算法辨證的差異。研究在既往結題國科金項目已建的胃癌病例數據庫1基礎上，制定評估辦法，進行專家傳統(tǒng)方法辨證后運用數理統(tǒng)計分析方法獲取胃癌各治療時段患者的辨證分型信息，然后建立評估模型，并在同質數據庫2中用結構方程模型（SEM）分析方法對建立的證候模型進行驗證以評估其合理性、效價。以期探討客觀化的胃癌辨證標準，也為其它疾病的辨證標準研究提供科學的依據。
　　方法：針對胃癌病例數據庫1制

2、定評估辦法，進行專家傳統(tǒng)方法辨證后分別采用因子分析和聚類分析兩種運算方法獲取胃癌各治療時段下患者的辨證分型信息，選擇一個較為理想的證型分類結果建立供評估的模型，最后采用同質數據庫2，用結構方程模型（SEM）對其建立的測量模型和結構模型進行驗證以評估其合理性、效價。最后對比人工辨證和算法辨證的差異并討論得出結果。
　　結論：
　　1.基于專家傳統(tǒng)辨證的結論：①全時段患者辨證：按頻次多少依次為脾胃虛寒證、氣血兩虛證、瘀毒內阻證、

3、肝胃不和證、胃熱陰傷證、痰濕凝滯證。②術前患者辨證:按頻次多少依次為脾胃虛寒證、肝胃不和證、瘀毒內阻證、氣血兩虛證、胃熱陰傷證、痰濕凝滯證。③術后患者辨證:按頻次多少依次為脾胃虛寒證、瘀毒內阻證、肝胃不和證、氣血兩虛證、胃熱陰傷證、痰濕凝滯證。④術后化療后患者辨證:按頻次多少依次為氣血兩虛證、脾胃虛寒證、瘀毒內阻證、胃熱陰傷證、痰濕凝滯證、肝胃不和證；
　　2.基于因子分析的結論：①全時段因子分析獲得6個組合證型，按解釋方差的貢獻

4、度大小依次為：脾胃虛寒證、氣血兩虛證、瘀毒內阻兼氣滯證、肝胃不和兼瘀證、胃熱陰傷兼瘀證、痰濕凝滯證。②術前因子分析獲得6個組合證型，按解釋方差的貢獻度大小依次為：脾胃虛寒證、肝胃不和證、瘀毒內阻證、氣血兩虛兼瘀證、胃熱傷陰證、痰濕凝滯兼瘀證。③胃癌術后因子分析獲得6個組合證型，按解釋方差的貢獻度大小依次為：脾胃虛寒證、瘀毒內阻證、氣血兩虛證、肝胃不和證、胃熱傷陰兼瘀證、痰濕凝滯兼瘀證。④術后化療后因子分析獲得6個組合證型，按解釋方差的貢

5、獻度大小依次排序為：氣血兩虛證、脾胃虛寒證、瘀毒內阻兼氣滯證、胃熱傷陰證兼瘀證、痰濕凝滯證兼氣滯證、肝胃不和證；
　　3.基于聚類分析的結論：①全體時段聚類分析得到的證型結論為：瘀毒內阻兼氣滯證、氣血兩虛證、脾胃虛寒兼瘀證、胃熱傷陰證、氣血兩虛兼熱證、痰濕凝滯兼瘀證。②術前聚類分析得到的證型結論為：氣血兩虛兼瘀證、肝胃不和兼瘀證、瘀毒內阻證、痰濕凝滯證、胃熱陰傷兼瘀證、脾胃虛寒兼瘀證、氣陰兩虛證。③術后聚類分析得到的證型結論為：肝

6、胃不和兼瘀證、胃熱陰傷兼瘀證、脾胃虛寒兼瘀毒內阻證、肝胃不和證、瘀毒內阻兼脾胃虛寒證、脾胃虛寒兼瘀證。④術后化療后聚類分析得到的證型結論為：脾胃虛寒證、氣血兩虛證、瘀毒內阻兼肝胃不和證、氣血兩虛兼瘀證、痰濕凝滯兼瘀證、胃熱傷陰證；
　　4.基于結構方程模型分析結論：
　　（1）測量模型：①脾胃虛寒證測量模型擬合良好，反映該證較顯著（p<0.001）的指標有：苔薄白、脈弱、舌質淡、胃脘喜按、面色萎黃、心下痞滿、胃脘隱痛、胃脘喜

7、溫、喜熱飲；②痰濕凝滯證測量模型擬合良好，反映該證較顯著（p<0.001）的指標有：苔白膩、嘔吐清水痰涎、舌胖有齒痕、舌淡紅、舌質淡；③氣血兩虛證測量模型擬合良好，反映該證較顯著（p<0.001）的指標有：耳鳴、神疲、氣短、四肢無力、形體消瘦、面色蒼白、語聲低弱、脈弱、舌質淡；④肝胃不和證測量模型擬合良好，反映該證較顯著（p<0.001）的指標有：苔黃膩、脈弦、口苦、嘈雜不適、胃脘疼痛、痛竄胸脅、胸脅苦滿；⑤胃熱傷陰證測量模型擬合良好，

8、反映該證較顯著（p<0.001）的指標有：舌紅而干、苔花剝、五心煩熱、饑不欲食、喜冷飲、潮熱、大便干；⑥瘀毒內阻證測量模型擬合良好，反映該證較顯著（p<0.001）的指標有：舌紅而干、苔花剝、五心煩熱、饑不欲食、喜冷飲、潮熱、大便干；
　?。?）結構模型：①全時段結構方程模型擬合良好：CMIN/DF：2.746；RMR：0.009；GFI：0.875；AGFI：0.859；NFI：0.864；TLI：0.902；CFI：0.909

9、；RMSEA：0.052；②術前結構方程模型擬合良好：CMIN/DF：1.736；RMR：0.017；GFI：0.753；AGFI：0.719；NFI：0.735；TLI：0.855；CFI：0.866；RMSEA：0.068；③術后結構方程模型擬合良好：CMIN/DF：1.857；RMR：0.016；GFI：0.754；AGFI：0.719；NFI：0.724；TLI：0.835；CFI：0.848；RMSEA：0.070；④胃癌術后

10、化療后結構方程模型擬合良好：CMIN/DF：1.995；RMR：0.008；GFI：0.830；AGFI：0.806；NFI：0.819；TLI：0.891；CFI：0.900；RMSEA：0.057；
　　5.聚類分析中各時段的證型分類出現了重疊現象，和因子分析相比，因子分析較聚類分析針對本數據有更好的辨證分類性能，其結果也在測量模型和結構模型分析中得到了驗證，擬合程度優(yōu)良；
　　6.因子分析、聚類分析、結構方程模型均為有