天津中医药  2023, Vol. 40 Issue (7): 817-824

文章信息

吴俊良, 石婷婷, 师雨晴, 等.
WU Junliang, SHI Tingting, SHI Yuqing, et al.
969例代谢综合征患者心脑血管病发病风险及中医证候研究
Study on the risk and traditional Chinese medicine syndromes of cardiovascular and cerebrovascular diseases in 969 patients with metabolic syndrome
天津中医药, 2023, 40(7): 817-824
Tianjin Journal of Traditional Chinese Medicine, 2023, 40(7): 817-824
http://dx.doi.org/10.11656/j.issn.1672-1519.2023.07.01

文章历史

收稿日期: 2023-04-20
969例代谢综合征患者心脑血管病发病风险及中医证候研究
吴俊良1 , 石婷婷2 , 师雨晴1 , 曾雪元1 , 熊华忠2 , 程智方3 , 任吉祥2     
1. 长春中医药大学中医学院, 长春 130117;
2. 长春中医药大学附属医院治未病中心, 长春 130021;
3. 长春市红旗第一社区卫生服务中心中医科, 长春 130021
摘要:[目的] 分析969例代谢综合征患者10年心脑血管病发病风险及中医证候,归纳疾病风险升高过程中证候变化特点。[方法] 收集2021年9月—2022年1月在长春中医药大学附属医院健康体检患者的体检资料及中医四诊信息量表。采用China-PAR模型评估患者10年心脑血管病发病风险,运用隐结构归纳3种卒中风险程度内中医证候。[结果] 969例40~60岁代谢综合征患者10年脑卒中低、中、高危风险的人数及比例分别为411例(42.41%)、274例(28.28%)和284例(29.31%)。共纳入中医症状42个,分层建立隐结构模型得到8、14和9个隐类。结合专家咨询得出3种风险程度各自证候,低风险患者主要表现为脾肾气虚夹湿证和肾阴虚证;中风险患者以心脾两虚夹痰和肝火炽盛证为特点;高风险患者多为脾肾两虚证和肝阳上亢证。[结论] 代谢综合征患者10年心脑血管病多处于中、高风险程度。虚证是代谢综合征患者转变为心脑血管病风险的基础,阴亏阳亢是达到高风险期的重要表现。
关键词代谢综合征    隐结构模型    心脑血管病风险    

代谢综合征(MS)是多种代谢相关心脑血管病危险因素聚集发病的临床症候群[1]。中国成人代谢综合征发病率高达33.9%[2],病程的延长与疾病负担的累加提升个体罹患心脑血管病的风险[3]。在特异性治疗手段相对缺乏的情况下,采用适当方法评估潜在发病人群风险程度是心脑血管病一级预防的核心[4]

中医理论认为MS与心血管疾病在病因病机方面联系紧密[5-6],“治未病”和其他防疾思想在诊疗方面有丰富的经验。但目前预防策略多针对某一阶段证候表现[7-8],未充分发挥中医在疾病动态发展研究和状态认识方面优势[9-10]。本研究运用中医“整体论”的思想,在评估代谢综合征患者10年心脑血管病发病风险基础上,运用机器学习分析不同风险程度的患者中医证候,探讨代谢综合征在向心脑血管病发展过程中的证候变化,为完善心脑血管病中医“未病”状态辨识与干预提供理论支持。

1 临床资料 1.1 研究对象

收集2021年9月—2022年1月在长春中医药大学附属医院体检中心进行健康体检的代谢综合征患者。本研究获得长春中医药大学附属医院伦理委员会的伦理审批(CCZYFYLL-SQ-2021审字-095)。

1.2 诊断标准

代谢综合征的诊断依据《中国2型糖尿病防治指南(2020年版)》[11],满足下列标准至少3项:1)腰围:男≥90 cm,女≥85 cm。2)空腹血糖(FPG)≥6.1 mmol/L或口服葡萄糖耐量试验(OGTT)≥7.8 mmol/L和(或)已确诊为糖尿病并治疗者。3)血压(BP)≥130/85 mmHg(1 mmHg≈0.133 kPa)和(或)已确诊为高血压病并治疗者。4)空腹三酰甘油(TG)≥1.70 mmol/L。5)空腹高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C) < 1.04 mmol/L。

1.3 纳入标准

1)年龄40~60周岁。2)符合代谢综合征诊断标准。3)签署知情同意书者。

1.4 排除标准

1)1型糖尿病、妊娠糖尿病;继发性高血压病如嗜铬细胞瘤、肾性高血压病;继发性高脂血症者如甲状腺功能减退、肾病综合征、胰腺炎等。2)已经确诊缺血性心脑血管病或参与本研究时临床医师结合患者的体检结果及症状判定其应转至专科诊治而不能参与临床研究。3)未能完成体检项目或中医四诊信息不完整。

2 方法 2.1 研究方法

中国动脉粥样硬化性心血管疾病风险预测研究(China-PAR)模型[12]根据China-PAR,将收集到有效信息录入“心脑血管病风险评估工具”评估患者10年心脑血管病发病风险。China-PAR模型综合既往国外预测研究中传统危险因素如年龄、收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、是否服用降压药物、总胆固醇(TC)、HDL-C、是否吸烟及糖尿病史,并结合国内实际情况纳入腰围、居住地和动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)家族史等协变量指标,对中国人10年心脑血管病风险评估更精确[13]。评估结果分层判断标准:< 5%为低危,5%~9.9%为中危,≥10%为高危。

2.2 统计学方法

采用SPSS 27.0软件进行数据描述,符合正态分布的计量数据以均数±标准差(x±s)表示,非正态分布数据用中位数(P25P75)表示。计数资料以频数(百分比)[例(%)]表示。运用Lantern5.0隐结构分析软件对不同卒中风险代谢综合征患者症状数据进行双步隐树分析,对量表中42个症状进行隐结构模型构建。结合临床知识,对隐结构模型中每个隐变量及隐类的含义诠释。根据德尔菲法与综合聚类结果总结患者中医证候分布。采用贝叶斯信息准则(BIC)[14]评分评价模型。

3 结果 3.1 10年心脑血管病发病风险评估结果

969例代谢综合征患者的平均年龄为(50.85±5.60)岁,男554例(57.17%),女415例(42.83%)。低、中、高危风险的人数及比例分别为411(42.41%)、274(28.28%)和284例(29.31%)。见表 1

表 1 969例MS患者卒中风险程度一般资料 Tab. 1 General information on the degree of stroke risk in 969 MS patients
3.2 3类风险人群隐结构模型

对969例代谢综合征患者的42个症状作为显变量,用LTM-EAST算法[15-16]建立不同风险等级的隐结构模型。低、中、高风险患者模型分别引入8个隐变量(Y0、Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7)、14个隐变量(Y0、Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7、Y8、Y9、Y10、Y11、Y12、Y13)、9个隐变量(Y0、Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y6、Y7、Y8)。BIC评分分别为-7 763.62、-5 676.32、-3 068.18。见图 123

图 1 低风险代谢综合征患者隐结构模型 Fig. 1 Hidden structure model for patients with low-risk metabolic syndrome
图 2 中风险代谢综合征患者隐结构模型 Fig. 2 Hidden structure model for patients with medium-risk metabolic syndrome
图 3 高风险代谢综合征患者隐结构模型 Fig. 3 Hidden structure model for patients with high-risk metabolic
3.3 模型诠释

对隐变量进行模型诠释可判断其所代表证候或证素,并通过概率推断证候证素在研究人群发生概率。

图 1中,隐变量Y3纳入烦躁易怒、口干口苦、大便干燥、小便热赤、多食易饥、面红目赤等6个症状(显变量),累计信息覆盖度为100%,见图 4。说明Y3与肝、热、阴虚等有关,形成S0与S1两种状态(隐类)。S0与S1隐类对应的类概率表示研究对象中出现的概率。隐类S1下各症状出现的条件概率均高于S0,则S1代表肝阴亏证,在总体人群出现概率为49%。见表 2

注:横轴是隐变量Y3在模型诠释中所选取的症状(显变量),左侧纵轴代表互信息绝对值(bit),右侧代表信息覆盖度的百分比。横坐标症状是按照其与Y3的相关度由大至小,左右依次排列。红色曲线:以左侧纵轴为依据,各症状与Y3的两两互信息按照从大到小,左右依次连接;蓝色曲线:以右侧纵轴为依据,各症状与Y3的累积互信息照从大到小,左右依次连接。当涵盖Y3的所有显变量或累积互信息值到达100%时,曲线截止。 图 4 Y3隐类信息曲线 Fig. 4 Y3 hidden class information curve
表 2 Y3显变量条件概率比较 Tab. 2 Comparison of conditional probabilities of Y3 significant variables
3.4 综合聚类

参考低风险人群模型中隐变量Y3的诠释方法,根据模型分析的信息曲线、类概率分布表和临床实际对3个模型中的所有隐变量代表的证候或证素进行诠释。

由于多个变量可能从不同角度反映同一证候,因此对不同卒中风险的代谢综合征患者隐类和隐变量进行综合聚类分析,取累计信息覆盖度>95%时对应的症状结合专家意见判断归纳出中医证候。低风险人群变量综合聚类后用Z1(Y3、Y6、舌红、黄苔、苔少或无)和Z2(Y0、Y1、Y2、Y4、Y5、Y7)表示;中风险人群用Z3(Y11、Y13、Y0)、Z4(Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y12、Y13)和Z5(Y6、Y7、Y8、Y9、Y10、Y11)表示;高风险人群用Z6(Y4、Y5、Y6、Y7、Y8)和Z7(Y0、Y1、Y2、Y3)表示。

Z1是综合聚类后得到的新隐变量,代表由不同症状(Y)组合而成的证。将Z1模型诠释后结果分为两类。Z1=S0时,这类患者占总体的62%;Z1=S1时,这类患者占总体的38%。其中口干咽燥、五心烦热、耳鸣耳聋、舌红、多食易饥、两颧潮红、口干口苦、面红目赤、烦躁易怒等在Z1=S1时出现的概率较高,能够包含Z1变量内95%的信息,故判定为肝肾阴虚证。见表 3表 4图 5

表 3 Z1的隐类概率及条件概率分布 Tab. 3 Hidden class probability and conditional probability distribution of Z1
表 4 Z1显变量信息分布 Tab. 4 Distribution of information on Z1 significant variables
注:横轴是隐变量Z1在模型诠释中所选取的症状(显变量),左侧纵轴代表互信息绝对值(bit),右侧代表信息覆盖度的百分比。横坐标症状是按照其与Z1的相关度由大至小,左右依次排列。红色曲线:以左侧纵轴为依据,各症状与Z1的两两互信息按照从大到小,左右依次连接;蓝色曲线:以右侧纵轴为依据,各症状与Z1的累积互信息照从大到小,左右依次连接。当涵盖Z1的所有显变量或累积互信息值到达100%时,曲线截止。 图 5 Z1隐类信息曲线 Fig. 5 Z1 hidden class information curve

同理对Z2~Z7进行解读,各综合聚类隐变量和对应的症状,以及相应证候归纳判断结果见表 5

表 5 3种风险程度人群综合聚类分析结果 Tab. 5 Results of comprehensive cluster analysis for the 3 risk level populations
3.5 不同卒中风险代谢综合征患者中医证候特征归纳

通过机器分类形成的变量可能不符合临床实际,因此结合德尔菲法,咨询专家建议后针对不同风险等级间患者证候特点进行总结。低风险代谢综合征患者主要表现为肾阴虚证和脾肾气虚夹湿证;中风险患者以心脾两虚夹湿证与肝火炽盛证多见;高风险患者以脾肾两虚证和肝阳上亢证为特征。

4 讨论

《“十四五”国民健康规划》指出对慢性病采取综合防控策略,对心脑血管疾病、糖尿病等进行预防与早期筛查。代谢综合征及其包含的多种组分是心脑血管病的可预防危险因素[17-19],使用适合中国人体质的风险评估工具能够高效识别高危患者并有助于延缓疾病发生[20]。《医学准绳六要》云:“病之生也,其机甚微,其变甚速,达士知机思而预防之,庶不至于膏肓。”中医立足于证候学研究,基于“状态辨识”[21]与“态靶理论”[22],从“发生”“转归”和“预后”的动态观点认识疾病演变,进而发挥“调态”等优势手段精确干预高危人群。

本次研究结果显示,代谢综合征患者证候本质是本虚标实,随着风险提升从以虚为主渐变为虚实夹杂;病位主要集中在肝、脾和肾。低风险人群以虚证为内在特征,由于阴虚或气虚病位差异,会产生湿或热等病理表现,形成肾阴虚证、脾气虚证夹湿证。此证候人群处于疾病风险相对较低的阶段,涉及病位及病性也较为单一。脾居中焦,为全身气机枢纽,起“升清降浊”的作用。受先天禀赋、饮食及劳倦等因素影响,易出现脾气虚损的状态。此时脾运化无权,升清作用减弱,令水液聚集于中焦,极易因内外环境变化而生湿生痰;气虚无力运化而精微不足,气血生化无源,不足以补养肾中先天之精,致使肾精不足,脑无所养,髓海空虚,邪气易侵;下焦肝肾不足,后天濡养匮乏更加重亏损。阴精不足,无以制阳,则郁热内生,为后期生风炼痰埋下隐患。

中风险人群在前期脏虚与邪实的基础上,气虚与热的征象日渐显著,产生心脾两虚夹痰证和肝火炽盛证。与低风险患者相比,此阶段人群病程更长,水湿停滞日久,长期受内热煎灼而“炼液成痰”,导致与痰浊内停相关的症状也更为突出。阴虚内热的持续存在,是多种病因与脾、肾、肝等脏腑相互作用的结果。患者素体阴虚,既使肝阴受内热煎熬却难以补充,又令肾水不足无以制阳,而脾失健运引起的阴精分布异常既不能滋肾又不易养肝。上述条件为后期内热瞀闷而动痰动风埋下隐患。发展至高风险阶段,肝、脾、肾亏虚更为严重,火热表现突显,痰热夹肝阳上犯,使机体表现出上焦火热、中焦郁滞、下焦亏虚的状态。此时机体内因脾虚持续而使后天生化无源,后天不足导致先天失养而加重肾虚,形成明显的脾肾两虚证和肝阳上亢证。刘亚丹等[23]通过对2000—2021年共68篇文献所提及的中医证素总结,归纳MS病位多在肝、脾、肾,病性多为阴虚、气虚、湿、痰、瘀。本次研究结果表明,在低风险对应Z2类中,心悸概率为53%;中风险对应Z3类中,心悸概率为60%。通过分层研究说明在MS病程中,心的气血阴阳异常也不容忽视。

仝小林等[24]将MS病情轻重演变分为“郁、热、虚、损”4个阶段,由未病至已病的发展体现疾病从单一到复杂的动态变化,概括了从MS到多种脉络损伤并发症的基本机制。心脑血管病是“损”的阶段严重并发症之一,结合本次研究症状与证候,认为虚证分布在代谢综合征向并发症发展的全过程中而不再集中于某一阶段。

以气虚和阴虚为代表的中焦、下焦虚证,初期引起脾的运化功能下降和肾阴不足,中期加重痰湿阻滞并郁热内结,后期使脏腑功能虚损且肝阳偏亢。低、中危患者主要处于虚、郁和热的阶段,为多种病理产物的积聚提供了重要条件。高风险患者因久虚而致损,兼有郁和热。肾气虚和肝阳上亢证等属于心脑血管病发病前征兆,脏腑亏损与火热内蕴又是发病的重要条件[25-27],此时若受伏邪或外邪引动,则可发病,如《赤水玄珠》所言“是以古人论中风、偏枯、麻木等症,以血虚、瘀血、痰饮为言,是论其致病之源”。

综上,969例代谢综合征患者10年心脑血管病风险多处于中高危水平。提早干预虚证的发展,及时发现阴亏阳亢的征兆,延缓代谢综合征向严重并发症进展的,既是MS疾病负担的重要方法,又能为分析其他相关并发症提供思路。

本次研究仍存在一定局限,纳入的研究对象范围有限,主要为单中心的临床数据收集,且在年龄层段也作出了限制,可能对青年群体缺乏针对性。另外,China-PAR模型虽然目前应用较广,也有较多对北方地区居民的外部验证,但考虑特定疾病人群所具有的混杂因素和模型本身可能存在的偏倚,对于代谢综合征人群的心脑血管病风险评价仍会与实际存在差异,且不同评估工具得到的结果也会存在差异,这种差异也将影响证候研究过程及结论。

参考文献
[1]
冯慧, 王晓光, 赵华, 等. 中老年人群脑卒中风险评估及其危险因素相关性分析[J]. 中华保健医学杂志, 2021, 23(5): 480-484.
FENG H, WANG X G, ZHAO H, et al. Assessment of stroke profile and correlation analysis of related risk factors in middle-aged and old population[J]. Chinese Journal of Health Care and Medicine, 2021, 23(5): 480-484. DOI:10.3969/j.issn.1674-3245.2021.05.016
[2]
LU J L, WANG L M, LI M, et al. Metabolic syndrome among adults in China: the 2010 China noncommunicable disease surveillance[J]. The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism, 2017, 102(2): 507-515.
[3]
王道弘. 代谢综合征易发缺血性脑血管病人群的中医证候特征筛选及危险因素分析[D]. 广州: 广州中医药大学, 2020.
WANG D H. Screening of TCM syndrome characteristics and analysis of risk factors in people prone to ischemic cerebrovascular disease with metabolic syndrome[D]. Guangzhou: Guangzhou University of Chinese Medicine, 2020.
[4]
中华医学会神经病学分会, 中华医学会神经病学分会脑血管病学组. 中国脑血管病一级预防指南2019[J]. 中华神经科杂志, 2019, 52(9): 684-709.
Chinese Society of Neurology, Chinese Society of Neurology, Cerebrovascular Disease Group. Guidelines for the primary prevention of cerebrovascular diseases in China 2019[J]. Chinese Journal of Neurology, 2019, 52(9): 684-709.
[5]
杨宇峰, 陈红谨, 石岩. 代谢综合征中医病因病机理论框架结构研究[J]. 中华中医药杂志, 2016, 31(1): 259-261.
YANG Y F, CHEN H J, SHI Y. Research on framework of TCM etiology and pathogenesis theory of metabolic syndrome[J]. China Journal of Traditional Chinese Medicine and Pharmacy, 2016, 31(1): 259-261.
[6]
张惜燕, 邢玉瑞. 论中风病因病机理论及其层级划分[J]. 山东中医杂志, 2019, 38(5): 418-421.
ZHANG X Y, XING Y R. Theory of etiology and pathogenesis of apoplexy and its hierarchy[J]. China Industrial Economics, 2019, 38(5): 418-421.
[7]
孔丽, 李婕. 代谢综合征与心脑血管疾病发生的关系研究[J]. 中国当代医药, 2021, 28(14): 89-91.
KONG L, LI J. Study on the correlation between metabolic syndrome and cardiovascular and cerebrovascular diseases[J]. China Modern Medicine, 2021, 28(14): 89-91.
[8]
闫小光, 王宝, 张亚强, 等. 老年代谢综合征影响因素及其中医证候特征的临床分析[J]. 世界中西医结合杂志, 2021, 16(5): 957-960.
YAN X G, WANG B, ZHANG Y Q, et al. Clinical analysis of influencing factors of elderly metabolic syndrome and TCM syndrome characteristics[J]. World Journal of Integrated Traditional and Western Medicine, 2021, 16(5): 957-960.
[9]
林轶群, 赵林华, 王强, 等. 代谢综合征态靶辨治体系的构建[J]. 中医杂志, 2022, 63(13): 1223-1226.
LIN Y Q, ZHAO L H, WANG Q, et al. Construction of the stage-target differentiation and treatment system for metabolic syndrome[J]. Journal of Traditional Chinese Medicine, 2022, 63(13): 1223-1226.
[10]
周常恩, 赵文, 许鸿本, 等. 以状态为核心的中医健康状态辨识系统构建研究[J]. 中华中医药杂志, 2021, 36(8): 4849-4852.
ZHOU C E, ZHAO W, XU H B, et al. Research on establishment of status-centered traditional Chinese medicine health status identification system[J]. China Journal of Traditional Chinese Medicine and Pharmacy, 2021, 36(8): 4849-4852.
[11]
中华医学会糖尿病学分会. 中国2型糖尿病防治指南(2020年版)[J]. 中华内分泌代谢杂志, 2021, 37(4): 311-398.
Chinese Medical Association, Diabetes Branch. Guideline for the prevention and treatment of type 2 diabetes mellitus in China (2020 edition)[J]. Chinese Journal of Endocrinology and Metabolism, 2021, 37(4): 311-398.
[12]
YANG X L, GU D F. Response by YANG and GU to letter regarding article, "predicting the 10-year risks of atherosclerotic cardiovascular disease in Chinese population: the China-PAR project (prediction for ASCVD risk in China)"[J]. Circulation, 2017, 135(13): e822-e823.
[13]
程水华, 朱建军, 王文, 等. 汇集队列风险方程与China-PAR模型在体检人群ASCVD风险预测中的应用[J]. 中国循证心血管医学杂志, 2020, 12(2): 131-134.
CHENG S H, ZHU J J, WANG W, et al. Application of pooled cohort risk equations and China-PAR model in ASCVD risk prediction among people with physical examination[J]. Chinese Journal of Evidence-Bases Cardiovascular Medicine, 2020, 12(2): 131-134.
[14]
许玉龙, 吴秀艳, 李延龙, 等. 基于隐结构分析建立中医证候分型规则的三种方法[J]. 世界科学技术-中医药现代化, 2019, 21(1): 101-108.
XU Y L, WU X Y, LI Y L, et al. Three methods of latent structure to determine the TCM syndrome based for the unlabeled data[J]. World Science and Technology-Modernization of Traditional Chinese Medicine, 2019, 21(1): 101-108.
[15]
ZHANG N L, FU C, LIU T F, et al. A data-driven method for syndrome type identification and classification in traditional Chinese medicine[J]. Journal of Integrative Medicine, 2017, 15(2): 110-123.
[16]
张连文, 许朝霞, 王忆勤, 等. 隐结构分析与西医疾病的辨证分型(Ⅱ): 综合聚类[J]. 世界科学技术-中医药现代化, 2012, 14(2): 1422-1427.
ZHANG L W, XU Z X, WANG Y Q, et al. Latent structure analysis and syndrome differentiation for integration of traditional Chinese medicine and western medicine (Ⅱ): joint clustering[J]. Modernization of Traditional Chinese Medicine and Materia Medica-World Science and Technology, 2012, 14(2): 1422-1427.
[17]
刘倩, 李言洵, 刘延丽, 等. 代谢综合征与脑卒中[J]. 中华老年心脑血管病杂志, 2017, 19(4): 437-439.
LIU Q, LI Y X, LIU Y L, et al. Metabolic syndrome and stroke[J]. Chinese Journal of Geriatric Heart Brain and Vessel Diseases, 2017, 19(4): 437-439.
[18]
凌丽, 耿赟, 方邦江. 代谢综合征与脑卒中相关性的中西医认识[J]. 时珍国医国药, 2021, 32(10): 2479-2481.
LING L, GENG Y, FANG B J. Understanding of the correlation between metabolic syndrome and stroke in traditional Chinese and western medicine[J]. Lishizhen Medicine and Materia Medica Research, 2021, 32(10): 2479-2481.
[19]
田雨, 麦劲壮, 李莹, 等. 代谢综合征与心脑血管病关系的前瞻性研究[J]. 中国预防医学杂志, 2013, 14(4): 241-245.
TIAN Y, MAI J Z, LI Y, et al. A prospective study on association of metabolic syndrome with cardiovascular disease[J]. Chinese Preventive Medicine, 2013, 14(4): 241-245.
[20]
唐迅, 张杜丹, 刘晓非, 等. China-PAR脑卒中模型在北方农村人群中预测脑卒中发病风险的应用[J]. 北京大学学报(医学版), 2020, 52(3): 444-450.
TANG X, ZHANG D D, LIU X F, et al. Application of the China-PAR stroke risk equations in a rural northern Chinese population[J]. Journal of Peking University (Health Sciences), 2020, 52(3): 444-450.
[21]
陈青, 师雨晴, 熊华忠, 等. 中风风险人群及高危人群中医状态辨识[J]. 吉林中医药, 2021, 41(1): 1-4.
CHEN Q, SHI Y Q, XIONG H Z, et al. Identification of TCM status of stroke risk population and high risk population[J]. Jilin Journal of Chinese Medicine, 2021, 41(1): 1-4.
[22]
张海宇, 刘文科. 仝小林以"态靶因果"辨治脑卒中经验[J]. 安徽中医药大学学报, 2020, 39(5): 30-32.
ZHANG H Y, LIU W K. TONG Xiaolin's experience in treating stroke with "state target causality"[J]. Journal of Anhui University of Chinese Medicine, 2020, 39(5): 30-32.
[23]
刘亚丹, 燕树勋, 段飞. 代谢综合征中医证候分布规律[J]. 中医学报, 2022, 37(5): 1059-1066.
LIU Y D, YAN S X, DUAN F. Study on distribution law of TCM syndromes of metabolic syndrome[J]. China Journal of Chinese Medicine, 2022, 37(5): 1059-1066.
[24]
仝小林, 姬航宇, 李敏, 等. 脾瘅新论[J]. 中华中医药杂志, 2009, 24(8): 988-991.
TONG X L, JI H Y, LI M, et al. New discussion of pi-dan[J]. China Journal of Traditional Chinese Medicine and Pharmacy, 2009, 24(8): 988-991.
[25]
王秀彤. 中风先兆与中风危险因素及始发证候要素相关性初探[D]. 北京: 北京中医药大学, 2015.
WANG X T. Preliminary study on the correlation between stroke aura and stroke risk factors and initial symptoms[D]. Beijing: Beijing University of Chinese Medicine, 2015.
[26]
董致郅, 谢春荣, 齐锡友, 等. 81例中风先兆证患者发生中风转化的临床评估[J]. 中国中医急症, 2015, 24(10): 1855-1856.
DONG Z Z, XIE C R, QI X Y, et al. Clinical evaluation of stroke transformation in 81 patients with premonitory stroke syndrome[J]. Journal of Emergency in Traditional Chinese Medicine, 2015, 24(10): 1855-1856.
[27]
刘娴. 缺血性中风发病前病情变化的影响因素及核心临床表征研究[D]. 北京: 北京中医药大学, 2021.
LIU X. Study on influencing factors and core clinical manifestations of ischemic stroke before onset[D]. Beijing: Beijing University of Chinese Medicine, 2021.
Study on the risk and traditional Chinese medicine syndromes of cardiovascular and cerebrovascular diseases in 969 patients with metabolic syndrome
WU Junliang1 , SHI Tingting2 , SHI Yuqing1 , ZENG Xueyuan1 , XIONG Huazhong2 , CHENG Zhifang3 , REN Jixiang2     
1. School of Traditional Chinese Medicine, Changchun University of Chinese Medicine, Changchun 130117, China;
2. Center for the Treatment of Disease, Affiliated Hospital of Changchun University of Chinese Medicine, Changchun 130021, China;
3. Department of Traditional Chinese Medicine, Changchun Hongqi First Community Health Service Center, Changchun 130021, China
Abstract: [Objective] To analyze the 10-year risk of cardiovascular and cerebrovascular disease and traditional Chinese medicine(TCM) symptoms in 969 patients with metabolic syndrome, and to summarize the characteristics of changes in symptoms during the process of elevated disease risk. [Methods] The physical examination data and the TCM Four Diagnostic Information Scale were collected from September 2021 to January 2022 from patients with health checkups at the Affiliated Hospital of Changchun University of Chinese Medicine. The China-PAR model was used to assess the 10-year risk of cardiovascular and cerebrovascular disease in patients, and the hidden structure was used to summarize the TCM symptoms within three stroke risk levels. [Results] The number and proportion of 969 patients aged 40~60 years with metabolic syndrome at low, intermediate, and high risk of 10-year stroke were 411(42.41%), 274(28.28%) and 284(29.31%) cases, respectively. A total of 42 TCM symptoms were included, and 8, 14 and 9 hidden categories were obtained by stratifying the hidden structure model. Combined with the expert consultation, the respective symptoms of the three risk levels were obtained, and the low-risk patients mainly presented with spleen-kidney qi deficiency with dampness evidence and kidney-yin deficiency evidence; the medium-risk patients were characterized by heart-spleen deficiency with phlegm and liver-fire incandescence evidence, and the high-risk patients mostly presented with spleen-kidney deficiency evidence and liver-yang hyperactivity evidence. [Conclusion] Patients with metabolic syndrome are mostly at medium and high risk degree of cardiovascular disease at 10 years. Deficiency evidence is the basis for the transformation of patients with metabolic syndrome into cardiovascular and cerebrovascular disease risk, yin deficiency and yang hyperactivity are important manifestations for reaching the high-risk stage.
Key words: metabolic syndrome    cryptic structural model    cardiovascular and cerebrovascular disease risk