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辨证使用中成药辅助决策模型构建方法的探索研究

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摘要

英文缩略语表

研究背景

1 中成药种类多、销量大

2 非中医背景人员中成药使用量巨大

3 非中医背景人员中成药辨证使用问题严重

4 针对以上问题的现行措施和研究

研究假说、原理和思路

1 研究假说

2 研究原理

3 研究思路

研究疾病和研究目标

1 研究疾病

2 研究目标

技术路线及测试

1 技术路线

2 技术路线测试

研究内容一:中成药适宜人群的筛选研究

1 目的

2 方法

2.1 专家学术观点的统一

2.2 专家辨证选药表的设计

2.3 专家临床辨证选药

2.4 专家辨证选药表数据的录入和预处理

2.5 统计分析方法

3 结果

3.1 专家辨证选药表回收情况

3.2 一般情况描述

3.3 专家辨证选药情况

3.4 患者适宜中成药的判断结果

3.5 患者适宜中成药的判断结果

4 讨论

4.1 中成药按证候分类的讨论

4.2 本研究中将21种中成药分类的意义

4.3 本研究中统一专家学术观点的方法的讨论

4.4 本研究中专家辨证选药方法的讨论

4.5 对患者适宜中成药判断方法的讨论

4.6 专家辨证选药表中21种中成药被选频次的讨论

4.7 患者适宜中成药判断结果的讨论

研究内容二:患者临床信息采集研究

1 目的

2 方法

2.1 信息采集内容

2.2 信息采集的方法

2.3 信息的采集

2.4 数据的录入和预处理

2.5 基本统计描述

3 结果

3.1 临床信息采集基本完成情况

3.2 临床信息采集数据特征描述

4 讨论

4.1 临床信息采集内容的讨论

4.2 对脉图数据的讨论

4.3 对四诊信息调查表采集结果的讨论

研究内容三:辨证使用中风病中成药辅助决策模型的初步构建

1 目的

2 方法

2.1 中成药适宜人群的特征指标分析

2.2 基于流形排序初步构建辨证使用中风病中成药辅助决策模型

3.结果

3.1 中成药适宜人群的特征指标分析

3.2 辨证使用中风病中成药辅助决策模型性能评价

4 讨论与结论

4.1 辨证使用中风病中成药辅助决策模型性能评价结果分析与结论

4.2 三种类型观察指标性能分析与结论

4.3 构建辨证使用中成药辅助决策模型所需样本量的初步估算

4.4 构建辨证使用中成药辅助决策模型的影响因素分析

总结与展望

1 本研究解决的问题

2 创新点

3 存在的问题及建议

4 展望

参考文献

附录1:中风病常用中成药临床使用手册

附录2:中成药分类表

附录3:专家辨证选药表

附录4:四诊信息调查表

附录5:四诊信息编码表

附录6:辨证使用中成药辅助决策模型构建研究的标准操作规范

附录7:查新报告

致谢

个人简历

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摘要

1目的
   1.1初步构建辨证使用中风病中成药辅助决策模型。
   1.2通过对实验结果的分析与总结,探讨本研究中辨证使用中成药辅助决策模型构建思路和方法的可行性。
   1.3探索构建辨证使用中成药辅助决策模型的特异性指标,提示区分不同中成药适宜人群的最小样本量,明确构建辨证使用中成药辅助决策模型的影响因素,为优化方案提供数据支持。
   2方法
   在统一专家学术观点和研制专家辨证选药表的基础上,组织专家深入参研医院相关科室病房,针对纳入研究的患者,3-5名专家在专家辨证选药表中选择1-3种中成药,并按照适宜程度排序。根据专家的选择结果,通过阈值判断、最高分判断等方法确定患者的适宜中成药,适宜同一种中成药的患者人群即该药的适宜人群。然后借助四诊信息调查表、舌脉仪和医院医疗信息系统等可利用的工具,从疾病特征、四诊信息、舌脉图谱数据和理化检查四个维度采集患者人群的临床信息。通过特征选择方法与统计学方法,对以上进行数据预处理和指标筛选,寻找能够区分不同中成药适宜人群的特征指标,在借助中医专家辨证经验探索中风病中成药适宜人群的基础上,利用特征指标初步建立多种辅助中成药辨证使用的决策模型,最后,对实验结果进行多维度分析与总结,提示区分不同中成药适宜人群的最小样本量,明确中成药辅助决策模型的影响因素,为下一步研究提供支持。具体操作过程如下:
   2.1专家学术观点的统一
   2.1.1专家组的成立
   本研究按照6项筛选标准共选择了16位专家,组成了本研究的专家组。
   2.1.2专家学术观点的统一
   2.1.2.1制定《中风病常用中成药临床使用手册》
   目标转移法是指假借制定《中风病常用中成药临床使用手册》的名义,促使专家认真思考21种中成药的临床使用方法,在修改和完善《中风病常用中成药临床使用手册》过程中,使各位专家对于21种中成药的使用方法的意见不断的碰撞,直到趋于统一,以此实现专家组学术观点和理论的统一。
   2.1.2.2专家回顾性讨论
   针对21种中成药的临床使用常见问题和每位专家对每种中成药的临床使用经验展开专家讨论,通过专家讨论可以促使专家之间的互相学习和借鉴,提升专家们的对于21种中成药的使用能力,并在讨论中,各位专家对于21种中成药的认识和使用方法在理论上得到了一定的统一。
   2.2专家辨证选药表的设计
   以国家医保药品目录中治疗脑血管疾病的中成药为基础,并结合对参研医院的临床用药情况调研,查询其电子处方集系统,结合查相关文献和专家讨论,确定21种治疗中风病的临床常用中成药。采用专家共识法将21种中成药进行分类,首先由专家填写中成药分类表,并根据填写情况将药物分为四大类,再根据每位专家对于同一个药的归类情况,将21种中成药分别归类到四大类中。
   专家辨证选药表有三部分组成:专家选药部分;舌象脉象;选药依据。专家选药部分是专家辨证选药表的主体部分,专家可以在此表中选择适合患者的中成药;舌诊脉诊和选药依据部分由专家根据患者实际情况填写。
   2.3专家组临床辨证选药
   2.3.1研究人群筛选标准
   纳入标准:中医诊断为中风病的患者。
   排除标准:神志不清患者;伸舌障碍患者;无法将手臂放于舌脉仪桌面采集脉象患者;不愿参加信息采集的患者。
   2.3.2专家组临床辨证选药
   本研究纳入研究患者的来源主要以参研医院相关科室的病房患者为主,专家辨证选药的方法如下:由参研科室医生带领专家组到病房,首先由科室医生介绍患者的基本病情,并回答专家对于患者病情的咨询,然后专家自行望闻问切四诊,在此基础上,各位专家独立填写选药表,根据患者情况选择1-3种中成药,并根据适合程度的大小将选择的中成药进行排序。并填写“舌诊脉诊”部分和“选药依据”部分。
   2.4患者临床信息的采集
   2.4.1信息采集内容
   基本信息、诊断信息、现病史、理化检查信息、舌脉图谱数据、四诊信息
   2.4.2信息采集的方式
   舌脉仪:主要用于采集患者的舌脉图谱信息。
   HIS系统:研究人群的基本信息、诊断信息、现病史和理化检查信息均由医院病例信息系统导出。
   四诊信息调查表:四诊信息将采用四诊信息调查表的形式进行采集。
   2.4.3信息采集过程
   现场采集:在专家临床选药结束后立即进行的,现场采集的内容包括四诊信息的采集和舌脉图象的采集。
   系统信息导出:系统信息导出不需要在临床选药结束后立即进行,在数据分析阶段之前导出即可。
   2.5数据的来源
   本研究在东直门医院脑病科、广安门医院针灸科、北京中医医院针灸科、通州中医院脑病科四家研究中心共纳入173名患者,共收回744份专家辨证选药表,收回四诊信息调查表165份,对125名患者进行了舌脉仪的采集,导出了173患者的医疗系统信息。在Excel中完成了专家辨证选药表的录入:利用Access建立四诊信息数据库,并将四诊信息调查表数据录入四诊信息数据库;舌脉图谱数据由舌脉仪导出;患者的医疗系统信息在各参研医院的医疗系统中导出。
   2.6统计分析方法
   2.6.1中成药适宜人群的判断
   2.6.1.1最高分法
   ①本研究要求每位专家对每位患者选择中成药1-3种,并且要求将选择的药物按照适合患者的程度进行排序,赋值规则:首选赋值3分,次选赋值2分,末选赋值1分。我们将每位患者在多位专家选药的情况下的所有被选择的中成药按照此规则赋值打分。将不同专家之间重复的药物的分值累加,将同一个药物用一个分值表示。②为每位患者选取分数最高的中成药作为该患者的适宜中成药。
   2.6.1.2阈值法
   ①同2.7.1②把中成药分数除上专家数,使每一个分值都回归到一个专家的基线水平。③设定一个阈值=1,然后筛选出每位患者对应的分数大于等于阈值的中成药作为该患者的适宜中成药。
   2.6.1.3高重复率法
   计算同一个组的专家对同一位患者选择的多个中成药之间的重复率,筛选出高重复率的中成药作为患者的适宜中成药,高重复率定义:如果专家是三个的话,那么高重复率就是三个专家同时选择;如果是专家是四个的话,那么高重复率就是四个专家同时选择;如果专家是六个的话,那么高重复率就是五个专家以上同时选择。
   2.6.1.4顺序法
   顺序判断法和阈值判断法的原理、步骤一样,只是在设置阈值时,不是设置中成药的分数,而是设置分数的顺序范围,本研究将顺序范围设置为得分前3位筛选每位患者的适宜中成药。
   2.6.2中成药适宜人群的特征指标分析
   首先,通过统计学分析方法,计算观察指标类内每个观察信息的均数与标准差,选择标准差最小的观察指标。其次,通过数据挖掘CfsSubsetEval算法,分析中成药类间每个观察指标的差异度,选择能够代表总体信息85%以上的观察指标。最后,融合上述两部分的观察指标集合,筛选交集的观察指标作为适宜人群的特征指标。
   2.6.3基于流形排序构建辨证使用中风病中成药辅助决策模型
   通过传播患者临床信息和相应的中成药种类的相似性,进而建立以患者为节点的空间流图;然后通过传播中成药之间的相似性建立中成药的空间流形。最后融合两种流形建模型。
   2.6.4三种类型观察指标性能分析
   将四诊信息、舌图数据、脉图数据以及三者的联合指标,分别作为建模的输入数据,统计四种类型特异性指标的中成药分类性能。
   2.6.5构建辨证使用中成药辅助决策模型所需样本量的初步估算
   拟合药物平均准确率VS.样本量、药物平均查全率VS.样本量的曲线,以最低药物平均查全率指标为基准,初步估算每味中成药所需样本量。
   2.6.6构建辨证使用中成药辅助决策模型的影响因素分析
   通过对本研究的总结和对结果的分析,发现构建辨证使用中成药辅助决策模型的关键影响因素。
   3结果
   3.1中成药适宜人群的特征指标分析
   本文获得四诊信息的18个主要观察指标,获得舌像数据的24个主要观察指标,获得脉象数据的6个主要观察指标,共计48个具有代表性的观察指标。
   3.2基于流形排序构建的辨证使用中风病中成药辅助决策模型性能评价
   通过两种方式验证模型的性能:首先,从药物评价的角度,两种评价标准分别是查全率=B/C和准确率=B/A。A代表能自动被选择前三个药物列表中的一个药物的患者的人数。B代表被正确选择前三个药物列表中的一个药物的患者的人数。C代表在实际药物中有对应药物的患者人数。然后,从患者评价的角度看,平均准确率=P/N。P代表在回收的前三种药物清单上有多于两种药物的患者的人数,N代表测试患者的人数,21种药的平均准确率达到了86.00%,并且患者的平均准确率达到了50.00%。药物的平均查全率为54.17%。
   3.3三种类型观察指标性能分析
   对于药物的平均准确率的统计上,中成药分类性能由高到低分别为:综合观指标、舌图、四诊信息、脉图;在药物平均查全率的性能统计由高到低分别为:综合观察指标、脉图、舌图、四诊信息;在患者选药平均准确率由高到低分别为:综合观察指标、四诊信息、舌图、脉图。
   3.4构建辨证使用中成药辅助决策模型所需样本量的初步估算
   初步估算每味中成药所需样本量为150例。
   3.5构建辨证使用中成药辅助决策模型的影响因素分析
   ①样本量是影响辨证使用中成药辅助模型性能的关键因素;
   ②改善四诊信息调查表的性能,提高舌脉仪采集数据的准确性,也将是影响辨证使用中成药辅助决策模型的性能的又一个关键因素;
   ③专家的选择,也是影响辨证使用中成药辅助决策模型的性能的关键因素。
   4、结论
   ①初步构建了辨证使用中风病中成药辅助决策模型,通过对模型性能的检验,说明不同中成药的适宜人群的临床特征是可以区分的,同时也说明了本研究构建辨证使用中成药辅助决策模型的方法和思路是可行的,并研制了《辨证使用中成药辅助决策模型构建研究的标准操作规范》。
   ②舌图数据是构建辨证使用中成药辅助决策模型的重要信息;脉图数据和四诊信息也是构建辨证使用中成药辅助决策模型的有用信息。
   ③初步估算每味中成药所需样本量为150例。
   ④流形排序的图论方法基本能够满足辨证使用中成药辅助决策模型的建模需求。

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