巩　璇，马建伟，董　静，支　艳，张　蕾，杨玉新

·论著·

基于聚类分析的2型糖尿病中医证候规律研究

巩璇，马建伟，董静，支艳，张蕾，杨玉新

[摘要]目的应用聚类分析及主成分分析探讨2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus, T2DM)中医临床证候的分布规律及各证候的主次症，从而为临床辨证提供客观依据。方法选取我院中医科、内分泌科T2DM患者233例，收集其四诊信息，对四诊信息频数≥10%的54个症状做变量进行聚类分析，归纳出T2DM的中医证候类型。对各证候的症状、体征、舌脉等进行主成分分析，从而得到各症状对该证候的贡献度，以此判定各证候的主症与次症。结果233例T2DM患者四诊信息通过聚类分析后最终聚为5类，分别为脾肾气虚证、肝肾阴虚证、阴虚热盛证、气阴两虚夹痰湿证、阳虚血瘀证。并在此基础上通过主成分分析初步明确了各证型的主次证。结论T2DM可分为5个证候类型，其中以脾肾气虚证居多。采用聚类分析、主成分分析等统计学方法对T2DM进行证候学研究具有一定的临床意义。

[关键词]糖尿病,2型；辨证分型;聚类分析;主成分分析

[DOI]10.3969/j.issn.2095-140X.2015.08.006

糖尿病(diabetes mellitus， DM)是由于胰岛素分泌绝对或相对不足，以及机体靶组织或靶器官对胰岛素敏感性降低引起的一组以慢性血糖水平增高为特征的代谢性疾病[1]。中医药在改善DM临床症状、防治DM相关并发症、提高患者生存质量等方面都表现出明显的优势[2]。有研究表明，具有典型“三多一少”症状者仅占DM患者20%左右[3]。因为DM患者自然病程的改变，加之部分患者常在体检或出现并发症后才被诊断，使得临床证型与传统的分型不一致。因此，开展DM中医证候学调查有一定的现实意义。聚类分析是一种无指导的探索性多元统计方法，具有一定的科学性和客观性[4]，为2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus， T2DM)中医证型标准化、规范化提供客观依据。

1对象与方法

1.1研究对象采用横断面、前瞻性的现场调查研究方法，调研对象来自2013年6月—12月空军总医院中医科、内分泌科门诊及住院T2DM患者。共收集符合要求患者233例，其中男152例(65.2%)，女81例(34.8%)；年龄33~85(59.00±11.65)岁。

1.2诊断标准①西医诊断标准：采用1999年WHO T2DM诊断标准[5]。②中医诊断标准：T2DM中医诊断和辨证分型依据“消渴病辨证诊断参考标准”[6]、“中医临床诊疗术语·证候部分”[7]为标准诊断，并由2名具有副高以上职称临床医师，结合专业知识概括总结每个类别对应的证型。

1.3纳入标准①符合T2DM西医诊断标准；②年龄18～85岁；③意识清醒，生命体征平稳；④签署知情同意书。

1.4排除标准①恶性肿瘤、肝肾疾病及甲状腺病；②肝炎、结核等传染病；③成人迟发性自身免疫性糖尿病(latent autoinunune diabetesin adults, LADA)及1型DM；④妊娠糖尿病、肝源性糖尿病、继发性糖尿病(应激性高血糖，内分泌疾病如肢端肥大症、库欣综合征，药物或化学物诱导血糖升高等)；⑤糖尿病非酮症性高渗综合征、糖尿病酮症酸中毒；⑥精神疾病。符合以上1条者即予以排除。

1.5研究方法参照第7版《中医诊断学》[8]、“糖尿病中医药防治指南”(2007版)[9]，选取DM相关证候78个，其中症状或体征(病征)45个，舌脉33个。设计《糖尿病中医证候临床调查表》进行四诊信息数据采集。由笔者在2名副高以上职称临床专家指导下进行临床症状采集。症状、体征按无、轻、中、重4个等级,分别计为0、1、2、3分；舌脉按有无记分，有记1分，无记0分。采用数据双录入方法将数据输入Excel 2003数据库中，输入完成后交叉核对，确保数据准确。

1.6统计学方法应用SPSS18.0 进行统计，①一般计数资料进行频数统计分析；②症状、体征、舌脉等四诊信息进行聚类分析，归纳出T2DM中医证候类型；③将聚类后的各证候分别行KMO检验及Bartlett球型检验，进行主成分分析，判定每种证候的主要症状及次要症状。

2结果

2.1四诊信息频数分布通过对233例T2DM患者四诊信息的频次分析，可了解症状、体征、舌脉的分布规律。将调查表中78个变量进行频次分析，删除<10%的变量，最后得到54项辨证变量信息作为中医四诊的观察指标，其中频数较高的前10位症状依次为：口渴喜饮、神疲乏力、肢体麻木、视物模糊、腰膝酸软、口干、畏寒肢冷、失眠、口唇紫暗、大便干燥。具体四诊信息频数分布见表1。

表1　233例2型糖尿病患者四诊信息频数分布

2.2四诊信息的聚类分析为了进行T2DM中医证型分布研究，揭示T2DM中医证型分布的客观规律，根据四诊信息频次分析结果，将54项常见证候作为辨证变量进行聚类分析,因样本量较少，聚类定义类数量不可过多。将54项变量聚为3~7类，对各类别聚集情况进行探索性研究，通过聚类过程表及树状图(图1)分析，取标尺15合并为5个证候群时证型分布较清晰，且都有实际含义，故最终聚为5类，见表2。

图1　233例2型糖尿病患者四诊信息聚类树状图

表2　233例2型糖尿病患者四诊信息聚类结果

由表2可知，5组类别与某些中医证型相类似，依据“消渴病中医分期辨证与疗效评定标准”[6]、“中华人民共和国国家标准·中医临床诊疗术语证候部分”[7]等标准，并由2名具有副高以上职称的临床专家判定每类中所含症状代表的症候，从而确定证候名称。结果确定证候名称为脾肾气虚证、肝肾阴虚证、阴虚热盛证、气阴两虚夹痰湿证、阳虚血瘀证五类。

2.3聚类结果主成分分析分别以每一类四诊信息为变量，进行KMO检验及Bartlett球型检验，结果提示可进行主成分分析。经主成分分析，得出各成分的特征根值、方差贡献度。提取特征根值>l的成分为主成分，取载荷0.4以上的症状，见表3。根据各主成分累积贡献度并结合中医学专业知识，拟定主要及次要症状，并确定每一类证型名称。见表4。

表3　233例2型糖尿病患者四诊信息聚类结果主成分分析

2.4聚类分析后各证候的构成比结合聚类分析结果及主成分分析结果，对233例患者进行辨证分型，统计各证候患者例数。其中脾肾气虚证71例(30.5%)，阳虚血瘀证49例(21.0%)，阴虚热盛证45例(19.3%)，肝肾阴虚证38例(16.3%)，气阴两虚夹痰湿证30例(12.9%)。

3讨论

DM等同于中医“消渴病”，在现代中西医结合和中医DM学领域已基本达成共识[10-11]。然而现代临床所见DM患者“三多一少”症状已不明显，且多数患者形体偏胖，这与古代消渴病形容不完全一致。传统DM辨证多以“三消”辨证为主，但目前“三消”辨证已不能完全涵盖传统的DM辨证，已不能适应临床需要。因此，脏腑辨证、气血津液辨证、病因辨证、八纲辨证在DM的辨证中尤显重要。由于DM辨证方法及辨证模式的多样性，使证候分类出现多元化，主要表现为证候类型的多样化，故而制定统一、客观的中医证候诊断标准仍是目前中医研究工作的关键[12]。随着现代循证医学的发展，数学统计方法已经广泛应用于中医学证候的分类研究中,使中医辨证由定性进入定量，由宏观进入微观，提高了中医辨证分型的客观性。

表4　233例2型糖尿病患者各类证型名称及主次症

聚类分析作为一种探索性分类方法，以数据自身规律进行分类，从“客观”的数据中挖掘出其“自然”的类别，可减少数据处理时的主观性。聚类分析作为一种发展迅猛的数理分析手段，将其引入中医证型的研究，具有一定的可行性及科学性[13]，近年来已有学者将聚类分析用于中医证候、体质的分类及临床证型的探索研究中，并显现了较好的前景[14-16]。主成分分析可实现观测数据向低维压缩，使得其构造更易解释，只需少数几个新变量(即主成分)，就可大致反映出所研究的对象。其优点在于可以客观反映各变量的综合贡献和各研究对象间的相互关系。中医的证候一般由多个症状组成，症状指标间具有一定的相关性，主成分分析可以将复杂的症状进行降维，得出几个独立的综合成分，从而建立症状和证候主成分之间权重关系。

本研究通过对四诊信息的频次分析发现，T2DM患者出现频数较高的症状有口渴喜饮(59.7%)、神疲乏力(59.2%)、肢体麻木(54.1%)、视物模糊(53.2%)、腰膝酸软(53.2%)、口干(52.4%)、畏寒肢冷(51.9%)、失眠(50.2%)。而证候聚类及主成分分析，则将T2DM分为脾肾气虚证、肝肾阴虚证、阴虚热盛证、气阴两虚夹痰湿证、阳虚血瘀证5个证候类型，其中脾肾气虚证最多71例(30.5%)，其次为阳虚血瘀证49例(21.0%)，阴虚热盛证45例(19.3%)，肝肾阴虚证38例(16.3%)，气阴两虚夹痰湿30例(12.9%)。可见T2DM病情复杂，病机虚实夹杂，其本虚证可见气虚、阴虚、阳虚等证；实证可见热盛、痰湿、血瘀等兼证，且与肝、脾、肾关系密切。随病程增加，并发症增多，个体症状趋于多样。

根据聚类分析结果可知“脾肾气虚”是本病的重要发病因素。传统中医学在DM辨证中即以注重肾虚为本,张仲景在《金匮要略》中就已提出胃热肾虚为消渴病的主要病机，并应用白虎加人参汤、肾气丸等方剂治疗,临床医家沿用至今。唐代《外台秘要·消渴消肿门》提出:“消渴者,原其发动此则肾虚所致,每发即小便至甜”。后世医家，如刘河间、赵献可、张景岳、喻嘉言等皆推崇以肾为本治疗本病，可见肾虚为本病发病的重要因素。近年来对DM病机的研究，在传统以肾为本观点上，越来越重视脾的功能，提出了脾气虚弱、脾胰同病、气阴两虚、瘀血痰浊内阻等新的病机理论[17-18]。有学者认为脾胃功能异常是导致糖尿病的根本,临床用药以补脾养胃益气为原则，疗效显著[19-20]。张延群等[21]通过症候学调查发现气虚证出现率占诸症之首，无论病情轻重皆有气虚表现，故提出气虚是消渴病发病的基本病机。综上所见，脾气虚是消渴病的又一主要病机。

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(收稿时间：2015-07-06修回时间：2015-07-22)

A Study Based on Cluster Analysis for the Regularity of Type 2 Diabetes Mellitus Syndromes

GONG Xuan, MA Jian-wei, DONG Jing, ZHI Yan, ZHANG Lei, YANG Yu-xin

(Department of Traditional Chinese Medicine, General Hospital of Air Force, Beijing 100142, China)

[Abstract]ObjectiveTo investigate the distribution regularities of type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients in traditional Chinese medicine (TCM) of clinical syndrome types and the main and secondary symptoms of each syndrome type using cluster analysis and principal component analysis so as to provide objective basis for clinical syndrome differentiation. MethodsInformations by four diagnostic methods of 233 T2DM patients were collected, and 54 symptoms (frequency ≥10%) were used as variables for cluster analysis to generalize TCM syndromes of T2DM. Principal component analysis was performed for the symptoms, signs, tongue and pulse conditions of each syndrome type, and then the contribution of each symptom to its syndrome was obtained in order to find out the main and secondary symptoms of each syndrome type. ResultsInformations of four diagnostic methods of the T2DM 233 patients were clustered into five types by cluster analysis, which included spleen-kidney Qi deficiency syndrome, syndrome of Yin deficiency of liver and kidney, deficiency of Yin and excessive heat syndrome, deficiency of both Qi and Yin with phlegm retention syndrome, and Yang deficiency and blood stasis syndrome, and then the primary and secondary symptoms of each syndrome type were preliminarily clarified by principal component analysis. ConclusionT2DM can be divided into five syndrome types, among which spleen-kidney deficiency syndrome is the most. Statistical methods such as cluster and principal component analyses for TCM syndrome study have some clinical significance.

[Key words]Diabetes mellitus, type 2; Syndrome differ classification; Cluster analysis； Principal component analysis

[文献标志码][中国图书资料分类号]R587.1；R241.4A

[文章编号]2095-140X(2015)08-0024-06

[通讯作者]马建伟，E-mail：mjw8166@163.com

[基金项目]首都医学发展基金(SF-2009-I-13)；首都临床特色应用研究课题(Z121107001012011)
[作者单位]100142 北京，空军总医院中医科