200例糖尿病周围神经病变患者中医证候调查分析

2015-06-28 16:50张宏刘美奇王旭昀秦灵灵孙文刘铜华
长春中医药大学学报 2015年1期
关键词:北京中医药大学证型分型

张宏,刘美奇,王旭昀,秦灵灵,孙文,刘铜华*

(1.北京中医药大学东方医院,北京100078;2.首都医科大学潞河教学医院,北京101149; 3.北京中医药大学,北京100078)

·临床研究·

200例糖尿病周围神经病变患者中医证候调查分析

张宏1,刘美奇1,王旭昀2,秦灵灵3,孙文3,刘铜华3*

(1.北京中医药大学东方医院,北京100078;2.首都医科大学潞河教学医院,北京101149; 3.北京中医药大学,北京100078)

目的探讨糖尿病周围神经病变的中医证候分型规律。方法采集糖尿病周围神经病变患者的临床病例(症状表现),建立糖尿病周围神经病变临床症状的数据库。最后采用聚类分析的统计方法,对糖尿病周围神经病变患者的中医证候分型规律进行统计分析。结果糖尿病周围神经病变临床证候可分为毒瘀神络、气阴两虚,毒瘀神络、气阳两虚和毒瘀神络、阴阳两虚三类。结论研究结果有一定的局限性,但在一定程度上可以反应目前临床糖尿病周围神经病变患者常出现的证型。

糖尿病;糖尿病周围神经病变;中医证候;毒瘀神络

中医药治疗糖尿病周围神经病变(DPN)有较好的临床效果,但目前对糖尿病周围神经病变的证候研究相对较少,辨证分型众论不一、缺乏标准化,不利于该病的临床研究和治疗效果的提高。为探索糖尿病周围神经病变的临床辨证规律,笔者采用回顾性调查的研究方法,借助聚类分析,对2010—2012年间在北京中医药大学东方医院住院的200例糖尿病周围神经病变患者进行辨证分型,以探讨其证型规律,为完善规范化的糖尿病周围神经病变辨证治疗体系提供参考。

1 临床资料

1.1 一般资料2010年1月—2012年1月在北京中医药大学东方医院住院的200例糖尿病周围神经病变患者。男83例,女117例,年龄18~79岁,平均年龄(59.16±10.90)岁,平均病程(10.46±7.40)年。

1.2 诊断标准依据美国ADA及1993年上海全国糖尿病慢性并发症专题会议[1-2],糖尿病周围神经病变的诊断包括5个方面的内容。1)病史:明确的糖尿病病史,至少有糖代谢异常的证据;2)临床症状:与糖尿病周围神经病变的表现相符,如感觉障碍、麻木刺痛、烧灼痛、痛温觉减弱等;3)四肢的运动障碍:如手、足乏力,肌萎缩等;4)电生理诊断:感觉神经传导及运动神经传导速度均显著减慢;5)排除其他病变如颈椎病、腰椎病。符合1),5),出现2),3),4)中任何一项即可诊断。

2 研究方法

2.1 信息采集及数据库建立制定糖尿病周围神经病变病例证候信息采集表,共设计中医症状体征123个,依据信息采集表收集北京中医药大学东方医院2010年1月—2012年1月期间入院的糖尿病患者的临床症状,并将相关症状填入信息采集表后建立糖尿病周围神经病变数据库。

2.2 变量滤过对数据库中所录入症状进行进一步筛选:1)保留对诊断证候具有识别或鉴别意义的症状,例如心烦、麻木、刺痛、口渴喜饮、五心烦热等;2)去除出现频次频率小于5%的症状(视为小概率事件);3)根据《中医临床诊疗术语》标准把相同意义的临床症状归为一类;4)将脉象的描述进一步细化,如将脉弦细数拆分为脉细、脉数、脉弦3种。

2.3 统计学方法一般数据中计数资料采用频数表示,计量资料符合正态分布的采用均数±标准差(¯x±s)表示。证候分析数据采用聚类分析方法。通过使用SPSS 17.0软件将变量进行快速聚类分析,不断迭代并采用K-means算法不断更换聚类中心,最终将变量分派到与之最近的聚类中心。

3 结果

3.1 糖尿病周围神经病变常见中医症状体征初筛结果经过对信息采集表中123个中医症状体征进行初步筛选,共有46个症状整体出现频率统计≥5%,可用来分析糖尿病周围神经病变临床证型规律。见表1。

3.2 糖尿病周围神经病变中医证候聚类分析结果分别采用了中医证候聚三类分析、聚四类分析和聚五类分析,最终采用聚三类统计结果。第一类:胸闷,恶心,头晕,咳嗽,痰白,口干唇燥,口渴多饮,四肢浮肿,四肢发凉,夜尿频,多尿多食易饥,腰膝酸软,视物模糊,四肢麻木,足背动脉搏动减弱,四肢皮温低,舌暗,苔薄、苔白,脉弦。第二类:口干唇燥,口渴多饮,多食易饥,头痛,头晕,胸闷,心慌,视物模糊,肢体发凉,肢体疼痛,肢体麻木,足背动脉搏动减弱,四肢皮温低,大便干,舌红,少苔,脉涩,脉细。第三类:头晕,恶心,纳差,眠差,乏力,四肢发凉,舌暗,舌淡,苔薄、苔白,脉细。其中第一类共计63例,第二类共计80例,第三类共计57例。

表1 糖尿病周围神经病变常见中医症状体征初筛结果

3.3 糖尿病周围神经病变临床常见证型分析结果根据统计结果,结合临床知识及专家意见,将糖尿病周围神经病变临床常见证型分为3个:毒瘀神络、气阴两虚,毒瘀神络、气阳两虚,毒瘀神络、阴阳两虚。

4 讨论

临床上关于糖尿病周围神经病变的中医辨证分型,多数学者主张从气血辨证结合脏腑辨证入手。如吕仁和将糖尿病周围神经病变统称“消渴病痹痿”,将糖尿病周围神经病变证型分为肝肾阴虚型,气阴两虚型,精亏髓乏型,脾肾阳虚型[3]。王志强等[4]对200例糖尿病周围神经病变患者进行回顾性分析,认为该病的常见证型有气虚血瘀、阴虚血瘀、痰瘀阻络、肝肾亏虚4个证型,其中以气虚血瘀证型最为常见。其他医家也各自提出了不同的辨证分型方法,如高长玉等[2]对114例糖尿病周围神经病变患者进行了中医辨证,最后认为气虚证、血瘀证、火热证、阴虚证、阳虚证和痰湿证可作为糖尿病周围神经病变的基本证候。纵观上述研究,目前临床缺乏统一的辨证论治体系,糖尿病周围神经病变辨证分型很难规范和统一[5-8]。

聚类分析是一种对事物间的分类进行统计分析,并能反应事物间联系的一种统计方法,目前已广泛地应用于现代医学临床研究中。本研究采用K-means中心聚类分析的统计方法,对糖尿病周围神经病变中医分型进行了初步的研究。最后结合临床知识及多位专家意见[9-10],将糖尿病周围神经病变分3型:毒瘀神络、气阴两虚,毒瘀神络、气阳两虚和毒瘀神络、阴阳两虚。由于此次调查研究的糖尿病周围神经病变患者病例数有限,加上患者均来源于同一个研究中心,因此研究结果有一定的局限性,只能在一定程度上可以反应目前临床糖尿病周围神经病变患者常出现的证型。今后该方面的研究应注重大样本、多中心的临床研究,以使其结果更具有科学性和说服力,为糖尿病周围神经病变的临床治疗提供更精确的依据。

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Syndrome analysis of 200 diabetic peripheral neuropathy patients

ZHANG Hong1,LIU Meiqi1,WANG Xuyun2,QIN Lingling3,SUN Wen3,LIU Tonghua3*
(1.Dongfang Hospital of Beijing University of Chinese Medicine,Beijing 100078,China; 2.Luhe Teaching Hospital of Capital Medical University,Beijing 101149,China; 3.Beijing University of Chinese Medicine,Beijing 100078,China)

ObjectiveTo discuss the syndrome rule of diabetic peripheral neuropathy.MethodsAccumulate diabetic peripheral neuropathy patients'data(current situation)are collected.Establish a database of diabetes peripheral neuropathy clinical symptoms.After that,we analyse the data with cluster analysis method.ResultsDiabetic peripheral neuropathy syndrome can be divided into three classes:yin-yang deficiency,qi-yin deficiency,qi-yang deficiency,while all of them have poison and blood stasis block the nerve context.ConclusionThe research results have certain limitations,but to certain extent,it can reflect the syndrome rule of diabetic peripheral neuropathy.

diabetes mellitus;diabetic peripheral neuropathy;Chinese medicine syndrome;poison block nerve

R255.4

:A

:2095-6258(2015)01-0099-03

2014-09-15)

10.13463/j.cnki.cczyy.2015.01.034

国家科技重大专项项目(2012ZX09102201-001)。

张宏(1983-),女,博士研究生,主治医师,主要从事内分泌、风湿免疫疾病的中西医治疗及实验研究。

*通信作者:刘铜华,电话-13801020306,电子信箱-thliu@tom.com。

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