手诊对冠心病的早期预警和证候辨识均有一定的价值,且具有简、便、廉、验的特点。基于文献综述与前期基础,我们明确了手部特征（以下简称“手征”）可以反映心脏病变及其轻重程度,同时认为手诊在中医辨证方面的重要性及其辨证的关键要素需要进一步探索。为此,我们围绕手诊和冠心病气虚血瘀证,开展了系列研究。首先,基于既往数据开展回顾性研究,分析手诊辨识冠心病气虚血瘀证的可行性;其次,融合手征与传统辨证要素构建冠心病气虚血瘀证诊断模型,明确手诊辨识冠心病气虚血瘀证的重要性,同时探究此病证的手部特征,为临床提供参考。研究目的本研究基于导师提出的“手部三维望诊法”,探索手征与冠心病气虚血瘀证之间的相关性,并融合手征构建冠心病气虚血瘀证的证候诊断模型,明确冠心病气虚血瘀证的手部特征,为冠心病中医证候诊断提供科学依据。研究内容1.基于手诊辨识冠心病的理论基础,通过临床研究初步明确手诊辨识冠心病的可行性,分析冠心病气虚血瘀证手征出现的原因,为证候诊断模型的构建提供理论依据。2.基于研究内容一的结果,构建融合手征的冠心病气虚血瘀证诊断模型,明确手诊辨识冠心病气虚血瘀证的重要性,为手征纳入临床辨证指标体系提供关键要素。研究方法1.手征与冠心病气虚血瘀证的相关性研究选择2020年11月至2021年5月于中国中医科学院广安门医院、东城中医医院、首都医科大学附属北京安贞医院就诊的门诊及住院患者的基本信息、体格资料、既往史、家族史、个人生活史和手诊资料。根据冠心病气虚血瘀证诊断标准,将其分为冠心病气虚血瘀证组（观察组）和非冠心病无明显气虚血瘀症状组（对照组）,其中观察组66例、对照组65例。应用SPSS26.0统计软件和R语言（3.6.2版）对计数资料进行基于频数与频率的描述性统计分析,结合临床意见,采用卡方检验与非参数检验筛选观察组和对照组之间具有差异性的手征,采用Logistic多因素回归对筛选的手征进行分析,采用ROC曲线下面积（areaunder the ROC curve,AUC）对三种不同的手诊方式进行评价。2.构建融合手征的冠心病气虚血瘀证诊断模型选择2021年6月至2021年10月于中国中医科学院广安门医院、东城中医医院、首都医科大学附属北京安贞医院就诊的门诊及住院的冠心病患者。首先,根据手诊诊断标准进行手征的采集与记录;随后,通过中医证候积分进行证候判定,根据结果将其分为气虚血瘀证组（观察组）和非气虚血瘀证组（对照组）,其中观察组80例、对照组87例。采用卡方检验与非参数检验,分析两组研究对象基线资料的可比性和中医症状资料、手诊资料、面诊资料和舌诊资料的特异性。随后,基于随机森林算法,应用中医症状资料、手诊资料、面诊资料和舌诊资料共同构建冠心病气虚血瘀证的证候诊断模型。采用Mean Decrease Gini方法分析四类资料对冠心病气虚血瘀证辨证的影响程度,明确手诊对冠心病气虚血瘀证辨识的重要性。随机森林算法构建的证候诊断模型采用ROC曲线下面积（areaunder the ROC curve,AUC）进行评价。研究结果1.手征与冠心病气虚血瘀证的相关性研究（1）两组人群基线资料对比分析:两组人群基线资料均衡,具有可比性。个人生活史比较中,观察组在吸烟、嗜咸两方面均高于对照组,在体力活动达标方面较对照组少,差异具有统计学意义（P＜0.05）。（2）两组人群手征对比分析:两组人群手征具有明显的特异性。与对照组相比,观察组在大拇指根部青筋、大鱼际青筋、大鱼际形态、大鱼际皱褶、大鱼际色红、小鱼际色红和掌心色红等方面明显较多,差异具有统计学意义（P＜0.05）。（3）双手手征与冠心病气虚血瘀证相关性分析:纳入大鱼际形态、大拇指根部青筋、大鱼际颜色、大鱼际皱褶、大鱼际青筋、小鱼际颜色和掌心颜色等构建多因素Logistic回归方程。结果发现:相对大鱼际正常或肥厚的人群,大鱼际形态出现扁平或凹陷会增加冠心病气虚血瘀证发生的风险,差异具有统计学意义（OR=4.932,95%CI 0.002-6.010,P＜0.05）;相对大拇指根部无青筋和青筋青筋凸起皮肤,青筋未凸起皮肤会增加冠心病气虚血瘀证发生的风险,差异具有统计学意义（OR=1.356,95%CI 0.121-21.290,P＜0.05）;相对大鱼际无青筋和青筋长度超过3cm,大鱼际青筋长度在3cm以下会增加冠心病气虚血瘀证发生的风险,差异具有统计学意义（OR=3.145,95%CI 0.066-18.320,P＜0.05）。（4）不同手诊方式的准确性比较:ROC曲线显示,单参左手、单参右手和双手合参三种方式下的面积分别为0.767、0.804、0.831,提示三种方式对冠心病气虚血瘀证均有较高的辨识价值。其中双手合参方式下模型的AUC值最大,说明双手合参的对预测冠心病气虚血瘀证的效能最好。2.构建融合手征的冠心病气虚血瘀证诊断模型（1）两组人群基线资料对比分析:两组人群基线资料均衡,具有可比性。中医症状资料比较中,两组人群在气短、疲倦乏力、自汗、不寐4个方面差异具有统计学意义;手诊资料比较中,观察组在大拇指根部青筋、大鱼际青筋、大鱼际形态不充盈（以扁平Ⅰ级、Ⅱ级和凹陷Ⅱ级居多）方面较对照组多,与研究内容一中的结果基本符合;在面诊资料比较中,气虚血瘀证组在面色青紫上高于非气虚血瘀证组;在舌诊资料比较中,气虚血瘀证组在舌体胖大,舌质紫,舌下络脉青紫、粗张等方面均明显高于非气虚血瘀证组。（2）随机森林模型结果:构建出的冠心病气虚血瘀证模型对训练数据的准确度（Accuracy）为86%,对冠心病是否为气虚血瘀证证的特异性（Specificity）为88%,敏感度（Sensitivity）为87%。随机森林筛选的前15位重要因素排序如下:气短、舌下静脉青紫、自汗、疲乏、面色青、大拇指根部青筋、舌质紫黯、口唇紫红、大鱼际凹陷程度、虎口青筋、舌体胖大、大鱼际扁平程度、胸闷、大鱼际青筋。其中,大拇指根部青筋的重要程度在手征中最高,相比较舌体胖大、胸闷两项,大鱼际凹陷程度和虎口青筋的重要程度更高。（3）随机森林模型的评价:应用测试集对随机森林模型进行检验,其AUC值为0.926,说明模型的预测精准率较高,表明手征对冠心病气虚血瘀证具有较高的辨识价值。研究结论本研究证实,研究结果符合临床实际,具备临床应用价值和可推广性。1.手部特征可以辅助冠心病气虚血瘀证的辨识。冠心病气虚血瘀证的辨证要素包括气短、舌下静脉青紫、自汗、疲乏、面色青、大拇指根部青筋、舌质紫黯、口唇紫红、大鱼际凹陷程度、虎口青筋、舌体胖大、大鱼际扁平程度、胸闷和大鱼际青筋共计15个,其中手部特征共计5个。2.手诊具有与传统辨证方式相似的辨证价值。融合手征与传统辨证资料构建的随机森林模型对训练数据的准确度高达86%,ROC曲线对随机森林模型的检验结果高达0.926,说明模型的预测精准率较高。3.手诊方法强调双手合参,减少误判与漏判。根据ROC曲线的检验结果,发现与单独参考左手或右手相比,双手合参方式辨证结果更具有临床参考意义。4.冠心病气虚血瘀证的手部特征研究结果显示:以颜色、形态和络脉为纲对手部特征进行划分,在形态方面,大鱼际凹陷和扁平具有指导辨证的意义;在络脉方面,大拇指根部青筋、虎口青筋和大鱼际青筋的出现具有指导辨证的意义。