亚健康状态症状群的探索分析

亚健康状态症状群的探索分析 何丽云1 李霞2 白文静1 张艳宏1 刘保延*1（1中国中医科学院 北京100700 ，2中国人民大学统计学院 北京100872）【摘要】目的：分析北京地区亚健康人群常见的临床症状特征。方法：利用北京地区亚健康状态流行病学调查数据，应用探索性因子分析，研究各症状的特征、性质及其之间的潜在关系，寻找代表亚健康状态的常见症状群，并用结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM）验证各症状群之间及因子与其各组成因素之间的关系。结果：取特征值大于1.0的因子共计13个，其累计贡献率达55.67，结合专业知识，合并为10个因子。以疲劳为中心潜变量建立结构方程模型，结果：X2 / DF=3.65，拟合优度指标、调整拟合优度指标、相对拟合指数、tucher-lewis指数均在0.9以上。潜变量之间的直接效用说明：疲劳与视疲劳、睡眠、疼痛关系最为密切，权重系数在0.7-1.0之间，疲劳与二便情况、口咽部症状、出汗症状之间关系较大，权重系数在0.5左右。疲劳与潜变量之间的间接效用说明：疲劳间接对情绪失调起作用，其相关因子之间的多阶间接作用总和为0.702和0.112。结论：亚健康状态的症状表现复杂多样，常以某一症状为主，伴有多种症状同时出现；最常见的代表症状群依次为情绪失调，疲劳，睡眠异常，二便失调，心态不平和，视疲劳，疼痛等。结构方程模型表明，各症状群之间、症状群内症状与症状之间均存在强弱不等的因果关系，说明亚健康状态症状表现有其群集性和复杂性等特征。关键词：亚健康状态 症状特征 因子分析 结构方程模型The exploratory analysis of clinical symptoms of the sub-health in BeiJing He Li-yun1 Li Xia2 Bai Wen-jing1 Zhang Yan-hong1 Liu Bao-yan*11.China Academy of Chinese Medicine sciences, Beijing 100700，China 2.School of Statistics Renmin University of China，Beijing 100872，China【abstract】Object：To analyze the common clinical symptoms of sub-health in Beijing district. Methods: With the sub-health epidemiology data and the method of factors analysis, we study the features and properties of various kinds of symptoms and the relationships between the symptoms, looking for the common symptom groups that are the representatives of various kinds of sub-health. Furthermore, we use the Structural Equation Modeling to validate the relationship between the symptom groups and the relationship between the symptom groups and their components. Results: The amount of the factors whose weight values are larger than 1.0 is 13, the cumulative of all the factors is 55.67%. However, with the domain knowledge the total factors are merged into 10. We take the fatigue as the main hidden variables to build the structural equation model, the function is X2 / DF=3.65, GFI，AGFI，CFI，tucher-lewis indexes are all above 0.9. The direct effects between the hidden variables show that fatigue has the most closely relations to the fatigue of eyes, the sleep, and the pain with the weighted coefficient ranging from 0.7 to 1.0. Fatigue has some obvious relation to the symptoms of stool, pee, fauces, mouth, and sweat with the weighted coefficients about 0.5. The indirect effects between fatigue and hidden variables show that fatigue has an effect on moods indirectly with Standardized Indirect Effects and Standardized Total Effects was 0.702 and 0.112, respectively. Conclusions: The symptoms of sub-health are complex with a dominating symptom and many other secondary symptoms. The common symptom groups are maladjustment of mood, fatigue, abnormity of sleep, maladjustment of stool and pee, double-minded, fatigue of eyes, and pain etc. The results of structural equation model shows that the causality between symptoms that are in a symptom group are different, so are the causality between the symptom groups, which shows that the symptoms of the sub-health are of diversity. Keyword sub-health; symptom; factor analysis; structural equation modeling亚健康状态是20世纪国际医学界的医学新概念，前苏联学者NBerkman等人把这种介于疾病和健康的中间状态称为“第三状态”，也称“灰色状态”、“中间状态”。90年代中期我国学者王育学首次提出“亚健康”的概念。并把亚健康初步定义为：介于健康和疾病的中间状态，在相当高水平的医疗机构经系统检查和单项检查，未发现有疾病，而病人自己确实感觉到了躯体和心理上的种种不适1-2。处于亚健康状态的人主观、心理上有许多不适的体验，机体呈现活力降低、各种反应能力和适应能力不同程度的减退状态，可去医院进行相关检查却没有器质性病变，医生也没有好的办法来对其进行治疗3，但是究竟亚健康状态有何具体临床症状，各种症状的出现有何规律性一直是困扰预防和治疗的关键问题。既往相关文献报道多缺乏数据支持，为了解决亚健康研究领域的基础问题，2003年由中国中医科学院承担的“亚健康状态中医基本证候流行病学调查”课题启动，我们通过问卷调查的方式收集了北京地区亚健康高危人群的数据资料，多种分析方法结合，揭示了亚健康状态的临床表现和症状特征，现将应用因子分析和结构方程模型在临床症状方面的研究结果报道如下。1 资料与方法 1.1 数据来源：本组资料来源于2003年3月至10月进行的流行病学调查，被调查者为北京市不同行业的居民。 1.2 研究方法：制定亚健康高危险单位的评定参考标准，在北京各城区选取管理、脑力劳动者、工作紧张、工作时间较长、工作环境（如污染、噪音严重）较差的单位，以工作单位为抽样单元进行整群抽样，对符合年龄段的人员进行登记和体检，剔除具有疾病诊断的人，对其余人员进行调查。 *Supported by The National Key Technology R&D Program（NO：2006BAI130B01），Correspondence to: Prof. Bao-Yan LIU. E-mail: 1.2.1 调查：所用的调查问卷及其设计方法已经另文发表【45】。调查员由北京的5家三甲医院（首都医科大学附属朝阳医院，中国中医科学院西苑医院，中国中医科学院广安门医院，北京中医药大学东直门医院，北京世纪坛医院）担任，均为工作5年以上的内科临床医师，并经过专门培训。调查方式：设置专门场所，进行现场结构式访问，填写方式是自填和医生填写相结合。1.2.2 亚健康判断标准及纳入排除方法：亚健康的诊断目前未见公认的标准，本课题组经过文献调研后拟定了流行病学调查专用的亚健康判断标准，各领域专家反复论证，经过实际试应用达到了排除疾病的目的5。因此，调查时纳入标准为符合亚健康判断标准，年龄35-55岁，愿意接受调查。排除标准为不符合纳入标准者，患有心脑血管、糖尿病、肿瘤等重大疾病，患非重大疾病但需用药维持者，不愿意合作者。疾病排除方法：调查前统一体检，包括：血尿常规，血脂，血糖，乙型肝炎病毒检测，肝肾功能，心电图，B超等项目，由各三级医院体检中心医师负责排除疾病诊断。1.2.3 合格问卷的规定：该研究发放问卷4000份，收回3767份，应答率为94.17%。其中纳入分析的问卷符合一般信息中除地址和联系方式外的项目必须填写，再次排除既往史中有疾病诊断者，全部问题条目的缺失和漏填不超过3，得到有效问卷3624份。 其中，朝阳区1195例（32.97），崇文区78例（2.15），东城区345（9.52），海淀区977（26.96），郊区490（13.52），西城区272（7.51），宣武区267（7.37），本文的分析数据为不含缺失项的3224例。 1.2.4 统计分析：用Epidata2.0建立数据库，统计分析用SPSS12.0和AMOS4.01软件进行。调用Factor过程，构造出潜在外生因子及潜在内生因子；构建结构方程模型，分析潜在外生因子与潜在内生因子之间的关系。 2 结 果 2.1亚健康症状群的探索性研究2.1.1提取公因子：对调查问卷中代表不适的症状、影响因素共56个变量（五级分类条目）进行因子分析，构造出潜在因子。因子的提取采用主成分法，然后以方差最大化正交旋转（varimax）法分析因子载荷，得到特征根大于等于1.0的因子有13个，累计方差贡献率达到55.67，结合专业知识，合并为10个因子，根据各个因子在变量上的载荷大小，对潜在因子进行命名，同时根据各因子支配变量的赋值与意义，解释各因子的大小所代表的实际意义。提取因子的结果见表1。 表1 相关系数矩阵的特征根Tab1. Eigenvalues of the Correlation Matrix因子特征值方差方差百分比（%）累积方差百分比（%）factorEigenvalueDifferenceProportionCumulative113.6611.2524.3924.3922.410.164.328.6932.250.634.0232.7241.620.072.935.6251.550.092.7738.3861.460.112.6140.9971.350.032.4243.4181.320.052.3645.7791.260.112.2648.02101.150.082.0650.08111.070.021.9151.99121.050.041.8853.87131.010.061.855.67variables = 56 , Average = 1, 不含缺失项的样本量3224个。2.1.2公因子释义 取载荷值在0.4以上的条目进行分析，发现最具特征的有情绪因子，疲劳因子，睡眠因子，二便因子，心态因子，口咽因子，心肺因子，视疲劳因子，汗证因子，疼痛因子。结果见表2. 表2. 亚健康症状群潜在因子代表的意义Tab2. Meaning of latency factors of clinical symptoms of sub-health潜在因子命名支配条目数相关症状（依载荷值大小列出）1情绪因子8情绪低落、消沉、焦虑、空虚、易怒、恐惧、思虑2 疲劳因子10疲劳、休息后能否缓解、头脑昏沉、双下肢无力、精力减退、饮食、头重如裹、平素怕冷、健忘、易感冒3、12睡眠因子6睡眠不安、失眠、早醒、睡眠质量差、多梦、困倦、多眠4、11二便因子10大便稀溏、完谷不化、大便先干后稀、大便酸腐、便秘、腹胀、小便淋漓不尽、小便急迫、排便困难5心态因子5淡漠、精力分散、心情、精力状况、饮食规律6心肺因子3气短、胸闷、心悸7口咽因子4口苦、咽干、咽喉异物感、口腔溃疡8视疲劳因子3眼睛干涩、眼睛酸胀9汗证因子4自汗、盗汗、怕热、手脚心热10疼痛因子2疼痛注：第1因子代表情绪失调症状，第2因子代表疲劳及其相关症状，第3因子和第12因子代表睡眠变化，第4因子和第11因子代表二便状况，第5因子代表心肺状况，第6因子代表心态因子，第6因子代表口咽因子，第8因子代表视疲劳，第9因子代表出汗的状况，第10因子代表总体疼痛状况。 2.2 亚健康症状群的验证性研究为说明各因子组成的客观性，应用结构方程模型对以上结果进行验证性分析。 2.2.1初始模型建立：由于疲劳是亚健康状态躯体表现的典型症状，以疲劳为主诉的被调查者占亚健康人群中有主诉人群1979例的34%，因此以疲劳为中心潜变量建立结构方程模型，以其他9个因子作为模型的潜变量，以各因子支配的问题条目作为显变量，根据亚健康症状之间及症状群之间可能存在的相关关系，建立结构方程模型关系图。 2.2.2模型调整：根据修正指数大小和专业理解调整模型，不断调整潜变量与显变量、显变量之间、潜变量与潜变量之间的关系，使各项拟合优度指数达到模型具有统计意义的范围，使模型符合统计检验的要求，也符合临床实际情况。最终模型拟合优度指标的各项指数见表3，其中，(cmin)X2 / DF=3.65。拟合优度