随着古代传统中医基础理论在当代不断深化和中医学术建设的发展及临床科研工作的不断深入,中医证候规范化已成为中医界研究的重大课题。规范化、标准化是科学研究的基础,也是一门学科成熟的标志。辨证论治是中医特色之一,辨证是论治的前提,辨证论治体现了中医个体化的治疗特色。对证的诊断为中医学所特有,证候是中医确定诊断治疗的重要依据,可以说没有证候中医治疗就无从下手。中医学以整体观为指导思想,从把握人体功能状态的变化规律角度出发,形成了一套研究人体复杂系统的理论和干预方法。辨证论治是其精髓,因此,证候的规范化研究是一项刻不容缓的重大课题,这是中医学最终过渡到客观化、标准化和科学化必须经由的基本过程。IgA肾病依靠西医黄金诊断标准——病理诊断明确。自上个世纪80年代,随着我国肾穿刺逐渐普遍开展,被诊断为IgA肾病的患者逐渐增加,中医药也渐渐介入IgA肾病的治疗。目前,由于IgA肾病的病因和发病机制尚未完全明确,西医尚无特异治疗。医疗实践证明,中医药对于IgA肾病的治疗显示了一定的优势。在中医领域中,对IgA肾病的中医证候也进行了较为深入的研究。然而,长期以来,由于众多中医临床研究者观察认识问题的角度不同,同时,又缺乏统一的IgA肾病中医诊断标准,因而导致对IgA肾病患者的临床证候认识的多样化与非特异性。在治疗方面,从现有的中医药治疗IgA肾病的研究文献分析,创新性研究不多。因此要探索IgA肾病患者的中医治疗新途径,首先需要对该病的中医病因病机演变规律、临床证候进行规范化研究。多学科交叉进行中医证候量化标准的研究正逐步兴起,但毕竟正处于起步阶段,在具体方法的应用上还不十分成熟。中医诊断具有开放性、模糊性和高维性等复杂性特点,若对疾病和症状建立诊治识别关系将非常复杂,而且由于中医“四诊”信息的模糊特征,使中医证候诊断标准的准确性和规范性难以统一。如果能深入理解并运用模块化思维的精髓,在系统整理古今资料及专家经验的基础上,模拟中医辨证诊治的模糊辨证思维和模块化诊断,将对专家的经验积累和知识共享都具有实际应用价值。本课题根据中医疾病诊断的模糊特性和模块化思维,探索应用集成中医学、西医学、模糊数学、计算机等学科的理论、经验和方法,提出并运用基于模块化思维的模糊ISODATA中医证候诊断方法,结合临床流行病学现场调查的方法,对收集到的117例IgA肾病患者的人口学、中医症状及临床理化指标进行IgA肾病中医证候分布规律的探索。研究目的:(1)总结中医证候研究的发展历程和研究现状。(2)总结祖国医学对IgA肾病的认识及现代研究进展。(3)运用基于模块化思维的模糊ISODATA中医证候诊断方法从客观的微观、宏观方面进行本病中医证候的标本虚实、虚实夹杂之证的基本内容的研究,探讨IgA肾病的中医证候的分布和变化规律。(4)研究IgA肾病的中医证候分布、临床中医症状与临床病理损害、实验室检测值的相关性,从而更好地指导临床诊疗。研究方法:(1)文献研究:通过查阅古代和现代,国内和国外有关IgA肾病和中医证候的研究文献,对IgA肾病的中西医研究状况和中医证候研究的发展历程、研究现状进行总结和评价。(2)中医证型分布及其变化规律的研究:①IgA肾病病例横断面调查表中有189个中医症状和111个中医舌脉象,总共300个中医症状。对共收集到的经过肾穿刺确诊的117份原发性IgA肾病合格病例进行数据处理前,在excel表中对300个中医症状做频率分析,根据结果剔除频率小于10%的症状,选取出现频率大于等于10%的症状作为特征症状。②运用基于模块化思维的模糊ISODATA方法模拟中医辨证思维进行数据处理。首先根据频率大于10%的112个虚证症状进行聚类识别,再对聚类结果中每组虚证病例进行兼夹实证聚类识别,并对聚类识别结果与性别、年龄等人口学特征之间分布规律进行探索,从而得出每类虚证对应的特征症状分布规律及程度,虚证证候对应的兼夹实证分布规律,以及各类主次证候间辨证关系及发展趋势,及其与性别、年龄等人口学特征的分布规律。(3)IgA肾病中医辨证分型与现代理化指标相关性的研究:①进行各组中医类证候与西医临床理化指标之间的均值样本假设检验,分别分析不同西医临床理化指标在各类中医类证候的分布显著性比较及分布规律和特征,以及与年龄、性别等人口学指标的统计规律。②在线性相关性分析及回归分析时,以中医类证候分类识别的结果隶属度作为自变量,对隶属度值与西医临床理化指标进行相关性分析和建立回归方程,找出表达证型变化的规律性指标。③在非线性相关性分析及回归分析时,对中医类证候分类识别的结果隶属度值进行非线性处理,通过对数变换为属于该中医类证候的概率值作为自变量,对隶属度概率值与西医临床理化指标进行相关性分析和建立回归方程。④以IgA肾病Lee氏病理分级作为标准,分别对117例原发性IgA肾病病例肾穿病理Lee分级结果与IgA肾病中医类证候中症状和西医临床理化指标进行相关性分析研究。研究结果:(1)文献研究:①关于中医证候:《伤寒论》、《金匮要略》中,只有證、候的概念,没有證候一词。最早把证与候连成一个词的是南北朝时期的陶弘景的《肘后方》序,从此开始证候便成为中医学中一个专用名词术语。近40多年来,许多学者围绕证候进行了大量研究,在获得一系列结果的同时,也为证候下了一系列新的定义,且有人结合现代科学研究的最新成果对证候的概念进行界定。从50年代至今,对中医证的研究经历了几个阶段。病证结合是证候规范化的重要途径。多元统计分析在中医证候规范化研究中的应用。②关于IgA肾病:祖国医学的认识:IgA肾病没有直接对应的中医病名。中医历代医家对肾病各有表述。目前大多数医家都认为IgA肾病多属本虚标实,虚实夹杂之证。本虚是IgA肾病发病的根本原因,在疾病过程中,往往因虚致实,产生以热毒、湿热、瘀血为主的标实之证,而热毒、湿热、瘀血又成为使病情恶化加重的病理因素。中医药对IgA肾病的治疗取得了较好疗效,归纳起来主要分为辨证分期治疗、辨证分型和自拟方治疗几方面。现代医学的认识:对IgA肾病病因和发病机制的认识至今尚未阐明,多数学者倾向于免疫复合物性肾炎。IgA肾病是一种免疫复合物性肾炎,其发生与遗传及机体免疫系统功能紊乱有关。西医目前对以血尿为主的IgA肾病尚无特效治疗方法,主要以改善临床症状,保护肾功能为基本目的,提倡根据临床表现结合肾脏病理的不同改变分型治疗。(2)证型及其变化规律的研究:①对300个中医症状做频率分析,根据结果剔除频率小于10%的症状,选取出现频率大于等于10%的症状作为特征症状,有肉眼血尿、口干喜饮、脉细、乏力、畏寒肢冷、腰膝酸痛、腰痛、神疲、面色萎黄、多梦、舌边齿痕、头晕、面色晦暗、胃脘胀满、四肢倦怠、盗汗、手足不温等。②运用基于模块化思维的模糊ISODATA方法模拟中医辨证思维对频率大于等于10%的症状进行数据处理,通过比较不同分类数C下得出最小适应度S值的最优分类数确定117例IgA肾病病例的最优聚类数C为5,根据计算得出隶属度最大值和邻近第二大值的原则选取出5类类证候群:类脾肾气虚证、类气阴两虚证、类肝肾阴虚证、类阴阳两虚证及类脾肾阳虚证。本虚以类肝肾阴虚证、类阴阳两虚证与类气阴两虚证为主,邪实以类湿热内蕴证和类痰湿内阻证最常见的分布特点。随着年龄的增长,类脾肾气虚证的比例呈下降趋势,类脾肾阳虚证在各年龄段所占的比例呈上升趋势。③在运用基于模糊数学、模块化思维的模糊ISODATA聚类方法对采集的117例IgA肾病病例进行中医证候的聚类基础上,对IgA肾病中医证候与临床主要中医症状进行多元线性回归分析时,Y值的确定更加科学更加合理。(3)IgA肾病中医辨证分型与现代理化指标相关性及回归分析的研究:①不同西医临床理化指标(包括血压、血常规、尿常规、肝肾功、血生化、免疫球蛋白及补体、肾穿病理指标等)分别在117例IgA肾病病例模糊ISODATA聚类出的各类中医类证候中分布中存在着显著性差异(P<0.05)。②IgA肾病中医辨证分型与现代理化指标线性相关性分析结果:患者肾穿病理诊断分级越高,病理情况越严重,患者被中医辨证为脾肾气虚证的可能性越小;患者肾穿病理诊断分级越高,病理情况越严重,尿常规RBC的“+”号越多,患者被中医辨证为气阴两虚证的可能性越大;患者肾穿病理情况越严重,血压越高,凝血酶凝结时间越少,免疫球蛋白IgM值越小,患者被中医辨证为肝肾阴虚证的可能性越大;患者肾穿病理诊断分级越高,病理情况越严重,血常规RBC、血常规Hgb的值越低即患者贫血越厉害,Scr值比正常值越低,患者被中医辨证为阴阳两虚证的可能性越大。IgA肾病中医辨证分型与现代理化指标回归分析可看出IgA肾病中医5个类证候与肾穿病理情况密切联系。③IgA肾病中医类证候在Lee氏分级中存在显著性差异(P<0.05)。肾穿病理Lee分级与IgA肾病中医类证候的相关性结果:Lee分级与阴阳两虚证、气阴两虚证呈正相关;Lee分级与脾肾气虚证呈负相关。结论:①本研究采用多中心现场调查的方法,首次运用模块化思维和模糊ISODATA在没有人为的干预情况下获得117例IgA肾病病例样本的中医证候分型,从中医症状和证型两个角度探讨IgA肾病中医证候的分布规律,得到本虚以类肝肾阴虚证、类阴阳两虚证与类气阴两虚证为主,邪实以类湿热内蕴证和类痰湿内阻证最常见的分布特点。②模糊ISODATA聚类分析方法通过把握隶属度(也称归属度)的分布来把握模糊概念,可以有效地解决以往中医证候非此即彼的刚性分类和临床中医症状会出现在不同中医证候中的情况,从而达到与中医辨证论治思维在最大程度上吻合的目的。③IgA肾病中医辨证分型与现代理化指标线性相关性分析及回归分析可看出IgA肾病中医5个类证候分别与不同的西医临床理化指标具有相关性,且与肾穿病理情况密切联系。随着临床肾穿病理诊断IgA肾病Lee分级的级别越高,临床中医辨证诊断为阴阳两虚证的可能性越大,诊断为脾肾气虚证的可能性越小。