基于关联规则分析的中风病首发症状研究

摘要：目的 研究中风病首发症状的特点，为早期临床决策提供循证依据。方法 从数据库中共提取3227例中风患者的首发症状信息，应用频数统计及关联规则分析方法对中风病首发症状以及首发症状群的特点进行分析。结果 单侧肢体活动不利出现频率最高，占53.3%，为最常见首发症状；其次为头晕，占20.08%。对首发症状进行关联规则分析发现，中风病首发症状群主要表现为中风主症之间相关的症状组合和与头晕有关的症状组合。中风病首发症状最常见的二项关联是视物旋转+头晕，最常见的三项关联是恶心+呕吐+头晕。结论 中风病首发症状及症状群复杂，除中风主症外，特异性不高。

关键词：中风病；首发症状；关联规则分析

DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2013.05.011

中图分类号：R2-05；R277.733.2 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2013）05-0029-03

首发症状作为疾病最初的外在表现，蕴含着疾病多种内在信息[1]，对于早期识别疾病有着重要的意义。中医认为，中风病以突然昏仆、半身不遂、口舌歪斜、言语不利、偏身麻木五大症状为主要表现，但这种认识缺乏循证医学的证据。本研究从中风病首发症状入手，应用数据挖掘的方法对中风病首发症状特点进行分析，以期为中风病早期识别提供证依据。

1 临床资料

1.1 一般资料

本研究的数据来源于北京市科委重大课题“中风病临床诊疗规律挖掘及辨证论治方案验证的研究”及国家中医药管理局中医药行业科研专项“基于临床科研一体化技术平台的中风病中医药临床诊疗研究”的临床信息采集平台。所有病例均为2008年3月-2012年3月期间北京中医药大学东直门医院、北京中医药大学东方医院、首都医科大学附属朝阳医院、中国中医科学院西苑医院、北京市中西医结合医院、北京中医药大学附属护国寺医院、北京市平谷区中医医院、北京市怀柔区中

基金项目：北京市科技计划重大项目（D08050703020805）；国家中医药管理局中医药行业科研专项（200707001，201207001）；北京中医药大学科研创新团队项目（2011-CXTD-22）

医医院、北京市密云县中医医院、北京市通州区中医医院、北京市顺义区中医医院、安徽中医学院第一附属医院、长春中医药大学第一附属医院、河南省中医院、沈阳市苏家屯区中医医院、湖北省中医院及南京市中医院门诊及住院患者。共收集符合纳入标准的病例3227例。其中，男1862例，女1365例，平均年龄（65.50±12.42）岁。

1.2 诊断与纳入标准

参照1995年中华医学会第四届全国脑血管病学术会议通过的《各类脑血管疾病诊断要点》[2]，符合西医脑梗死、脑出血、蛛网膜下腔出血的诊断。参照国家中医药管理局全国中医脑病急症科研协作组制定的《中风病诊断与疗效评定标准（试行）》[3]，符合中医中风病诊断。

1.3 排除标准

第一诊断不是中风病的患者，如既往曾有中风病史，而此次因出现智能障碍而入院的患者第一诊断为“呆病”，不予纳入观察；精神病患者。

2 研究方法

2.1 临床信息采集方法

利用中风病临床科研一体化技术平台，由经过培训考核合格的临床研究人员填写中风患者入院登记表并将相应内容录入中风病临床信息采集系统。本研究编订了《中风病临床信息采集规范》，加强了对课题组人员的培训，以保证临床研究数据质量。

2.2 数据预处理

①数据集成：将参加单位的数据解析后进行集成，每个患者产生唯一的标示编码。②数据清洗：采用人机结合的数据预处理系统，按《中风病中医术语标准规范》及项目组研制的《中医临床术语集》对症状进行规范化处理，使症状名称正确、规范，粒度相对统一。去除无关数据和一些较容易识别的噪声数据，删去空白数据，对部分空缺数据和不一致数据按病例真实情况重新输入。③数据变换：按数值类型进行数据的离散化。将各症状的出现情况分为两类并赋值（症状出现=1，症状未出现=0）。④数据归约：根据此次数据挖掘目标，应用SQL语句在数据库中提取与当前任务相关的记录和特征。

2.3 统计学方法

运用频数分析统计单个症状出现的频率，运用SPSS Clementine 12.0进行症状间关联规则分析。

3 结果

3.1 中风病患者首发症状

对中风病首发症状进行频数统计发现，纳入统计的症状共83种，单侧肢体活动不利出现频率最高，为最常见首发症状。前40位首发症状见表1。

3.2 中风病首发症状关联规则分析

3.2.1 中风病首发症状的二项关联 中医认为，中风病以突然昏仆、半身不遂、口舌歪斜、言语不利、偏身麻木五大症状为主症。通过对中风病首发症状进行关联规则分析，发现多数关联规则表现为两个特点：一部分规则表现为中风主症范畴间的症状组合，另一部分表现为中风主症之外的症状组合，而这些组合多数与头晕有关。①中风病主症组合分析：中风主症之间最常联合出现的前5个关联症状是伸舌偏斜与口角歪斜、伸舌偏斜与言语不利、颜面麻木与偏身麻木、认知功能障碍与言语不利、乏力与偏身麻木（见表2）。②与头晕有关的症状组合：除中风病主症外，出现频率最高的前5个症状对中有4对与头晕有关，从整体来看也多是与头晕有关的症状组合。视物旋转与头晕是最常出现的症状对（见表3）。

3.2.2 中风首发症状的三项关联 中风主症出现频率最高的前3个三项症状组合是恶心、呕吐、头晕之间的组合，另外口角歪斜+言语不利与伸舌偏斜、口角歪斜+单侧肢体活动不利与伸舌偏斜出现频率也较高。恶心+呕吐与头晕是最常配合出现的三项症状组合（见表4）。

4 讨论

关联规则挖掘是寻找数据项中的有趣联系，决定哪些事情将一起发生[4]。对于一条关联规则XY，我们常用支持度（support）和置信度（confidence）来度量它的重要性。规则的支持度确定用于给定数据集的频繁程度，而规则的置信度确定Y在包含X的事物中出现的频繁程度。置信度越高，Y在包含X的事务中出现的可能性越大[5]。关联规则的目标一般是产生支持度和置信度都较高的规则。目前常用Lift代替置信度来衡量规则的关联程度，Lift又称为提升。Lift是用规则的置信度除以规则后项的支持度所得的比值。Lift接近1，说明这个规则前项的条件限制并没有使规则后项发生的概率提高多少，表示X和Y独立[6]。这个数越大，越表明X和Y在一起不是偶然现象。

通过频数分析，单侧肢体活动不利、头晕、言语不利、偏身麻木、口角歪斜为中风病主要的首发症状。与传统中医对中风主症认识不尽相同。《金匮要略・中风历节病脉证治》记述中风以“僻不遂”、“肌肤不仁”、“不识人”、“舌即难言，口吐涎”为典型症状，且症状提示中风的严重程度[7]。本研究发现，除中风主症外，头晕出现频率较高。考虑中风病“肥贵人则膏粱之疾”。中风患者平素多有饮食不节，脾失键运，气不化津，聚湿生痰，痰郁生热，风阳夹痰上蒙清窍故头晕多见。古人所云中风主症，多为中风特异性症状，具有诊断意义。头晕虽出现频率较高，但因其不能反映中风病的本质，无法提示中风之象，故未列入中风主症范畴。

刘氏[1]认为，发生率在40%以上的首发症状为常见首发症状，发生率在l0%～39%的为可见首发症状，发生率在9%以下的症状为偶见首发症状[1]。本研究发现，中风病的单一首发症状中，单侧肢体活动不利发生率为53.3%，可认为是常见首发症状，与中风联系具有稳定性，是中风首发表现的一般形态。而头晕、偏身麻木、言语不利为可见首发症状，发生率相对较高，亦应作为中风病早期识别的依据。口角歪斜等79个症状发生率都在5%以下，可认为是偶见首发症状。单侧肢体活动不利、偏身麻木、言语不利属于传统中风病主症的范畴，人们对此识别率较高，一般不易误诊、漏诊。而口角歪斜、伸舌歪斜等虽属于中风病主症，但是发病之初往往不易发现而延误诊治。头晕虽不属于中风五大症，但是出现频率较高。当其作为首发症状单独出现时，特异性不强，不易引起人们的重视。

多数偶见首发症状表现无特异性、不典型，除常见首发症状及可见首发症状外，肢体抽搐、双眼向右凝视、颜面麻木、口眼歪斜、肢体不自主运动、单侧肢体疼痛、眼睑下垂、右侧眼睑闭合不全、左侧肢体痛温觉障碍等神经功能缺损的症状特异性低，以此类症状为首发症状，极易与眩晕、头痛、痫病、痹证、面瘫混淆，首发症状中伴有恶心、呕吐、反酸、乏力、胸闷、胸痛、心悸、气喘、呼吸困难等其他内科症状时多首先考虑脾胃病、胸痹心痛、肺病等相关疾病，以认知功能障碍、记忆力减退、烦躁、言语错乱、强哭强笑、表情淡漠等精神障碍为首发症状者，多易与呆病、狂病、癫病、郁证等混淆。

在进行全部数据的关联规则分析时，多数关联规则显示与常见首发症状与可见首发症状的关系。并且一部分表现为中风主症之间相关的症状组合，另一部分表现为与头晕有关的症状组合。可见，中风主症从中风病发病初始即为中风病最常见的外在表现。头晕与恶心、呕吐、头痛、行走不稳、视物旋转、头昏沉、视物成双组合出现时，可见于多种疾病，缺乏特异性。当头晕初次突然出现且伴有头痛恶心呕吐等症状，或平素头晕程度加重及持续不能缓解时，应行进一步检查以明确诊断。

综上，当出现中风病常见首发症状及可见首发症状时，应引起重视，即刻就诊。而对一些老年患者，突然出现精神异常及一些内科症状时，亦应引起重视，仔细体格检查以发现病变。

参考文献：

[1] 刘虹.首发症状[J].医学与哲学：临床决策论坛版，2006，27（10）：3-5.

[2] 中华医学会全国第四届脑血管病学术会议.各类脑血管疾病诊断要点[J].中华神经科杂志，1996，29（6）：379.

[3] 国家中医药管理局脑病急症协作组.中风病诊断与疗效评定标准（试行）[J].北京中医药大学学报，1996，19（1）：55-56.

[4] 夏火松.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京：科学出版社，2004：143.

[5] Pang-Ning Tan.数据挖掘导论[M].范明，译.北京：人民邮电出版社， 2011：203.

[6] 熊平.数据挖掘算法与Clementine实践[M].北京：清华大学出版社， 2011：88.

[7] 李克光.金匮要略讲义[M].上海：上海科学技术出版社，1985：56-57.

（收稿日期：2012-11-08，编辑：华强）