本文關鍵詞：基于CER模式的針灸干預頸椎病頸痛療效數(shù)據挖掘研究

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【摘要】：目的： 本研究應用實效比較研究(CER)策略,針對針灸臨床研究中普遍存在的數(shù)據的不一致性和樣本含量偏小等問題,引入數(shù)據挖掘技術對針灸治療頸椎病頸痛診療數(shù)據進行分析,以大樣本臨床數(shù)據樣本作為訓練數(shù)據集建立疾病療效評估模型,并對小樣本數(shù)據進行療效分析,以探討數(shù)據挖掘技術在CER框架下對針灸治療頸椎病頸痛臨床數(shù)據的應用方式,探索針灸CER臨床研究的數(shù)據挖掘關鍵技術。 方法： 采用臨床隨機對照試驗和數(shù)據挖掘計算機實驗相結合的研究模式。前期通過進行一項臨床多中心隨機對照試驗,以穴位淺刺和非穴區(qū)假針刺為對照,采用NPQ頸痛量表為主要療效指標,McGill疼痛量表和和SF-36健康狀況調查問卷為補充療效指標,分別從西醫(yī)診斷、中醫(yī)辨證、患者病程、疼痛程度等4個角度綜合評價針刺聯(lián)合皮內針優(yōu)化方案治療頸椎病頸痛的臨床療效。采用SPSS17.0統(tǒng)計軟件,按照意向性治療原則(ITT)進行統(tǒng)計分析,包括符合方案集和全分析集的療效分析、盲法效果分析、安全性分析、依從性分析、脫落病例分析等。數(shù)據挖掘實驗部分應用人工神經網絡模型和決策樹模型對從隨機對照試驗獲取的數(shù)據進行挖掘分析,通過構建綜合療效指標OPROO作為療效評價的主要參數(shù),具體包括應用核相似關系算法探討不同因素之間的聯(lián)系,應用核決策樹學習器建立療效評估模型,應用基于近鄰病例的本地療效評估模型評價不同病例在歐氏距離意義下的本地相似性,使用k近鄰方法構建小規(guī)模的本地訓練集以篩選具有代表顯著性的病例等。在此基礎上在引入小樣本頸椎病頸痛病例療效數(shù)據,應用以大樣本病例數(shù)據作為訓練集的數(shù)據挖掘模型,對小樣本臨床試驗數(shù)據進行療效分析判斷。通過比較RCT研究和數(shù)據挖掘研究兩種數(shù)據分析模式,探索數(shù)據挖掘技術應用于CER臨床研究的可行性和實用性。 結果： 本研究進行的多中心臨床隨機對照試驗共納入病例896例,其中試驗過程中脫落病例103例,最終完成793例,服從方案率為88.5%。對不同證候類型頸椎病頸痛的療效評價提示,針刺聯(lián)合皮內針優(yōu)化方案對風寒濕型和氣滯血瘀型兩個證型的療效最佳；對不同西醫(yī)診斷亞型的療效評價提示,該優(yōu)化方案對西醫(yī)診斷為頸型頸椎病和神經根型頸椎病兩個亞型療效最佳；對不同病程患者的療效評價提示,該優(yōu)化方案對病程在3年內的頸痛療效更佳；對不同疼痛程度患者的療效評價提示,該優(yōu)化方案對頸痛程度為中度(VAS評分為5～7分)和重度(VAS評分大于7分)患者的療效優(yōu)于輕度患者(VAS評分為3～5分)。在治療有效性評價中,對治療結束后、隨訪1個月后、隨訪3個月后共3個時點進行療效評定,提示三組患者在治療結束時的臨床有效率分別為90.4%、78.7%、67.5%,經卡方檢驗組間差異有統(tǒng)計學意義(χ2=40.995,P0.001)；在隨訪一個月后的臨床有效率分別為87.7%、73.5%、64.5%,經卡方檢驗組間差異有統(tǒng)計學意義(χ2=38.306,P0.001)；在隨訪三個月后的臨床有效率分別為85.4%、70.1%、63.4%,經卡方檢驗組間差異有統(tǒng)計學意義(χ2=33.645,P0.001)。對補充療效指標的評價提示,在第五次治療后、治療結束、隨訪1個月及3個月四個時點三組患者的McGill評分均較干預前下降,針灸優(yōu)化方案組McGill疼痛量表評分改善情況不劣于穴位淺刺組和安慰針組,且組間療效存在差異；在SF—36生存質量評價方面,針刺優(yōu)化方案組在生理機能、生理職能、軀體疼痛、一般健康、精力、社會功能、情感職能和精神健康8個維度的生存質量改善情況均優(yōu)于安慰針組,其中生理職能、軀體疼痛、社會功能、情感職能4個維度的生存質量改善情況優(yōu)于淺刺組。綜合上述分析,可認為針灸優(yōu)化方案組的近期和中遠期臨床有效率均優(yōu)于穴位淺刺組和安慰針組。 數(shù)據挖掘實驗提示,應用局部近鄰學習算法后,數(shù)據挖掘模型對數(shù)據的判斷能力較未使用該算法的模型高,且判斷正確率受學習樣本量大小的影響不大。將運用了多目標排序算法進行排序篩選的數(shù)據引入核決策樹模型進行數(shù)據判斷的實驗提示,其判斷正確率不會隨學習數(shù)據樣本量的增加而增加,而是與數(shù)據的一致性相關。在應用相似性學習算法后,核決策樹模型在學習機樣本抽取率為30%時判斷正確率達到72.45%±3.47%,而未應用相似性學習算法的核決策樹模型,在樣本抽取率為10%-90%時的判斷準確率一直低于前者。當集成學習器的數(shù)量達到一定時,數(shù)據挖掘模型的判斷正確率則不會再增長,提示數(shù)據挖掘模型的判斷正確率并非單純依賴集成學習器的數(shù)量而增長。在使用164例小樣本數(shù)據集的數(shù)據分析提示,數(shù)據挖掘模型經大樣本數(shù)據集訓練,再經SVM或kNN算法優(yōu)化后,其療效判斷正確率從原來的65%-75%提高至75%-80%左右,效果明顯,能夠較準確判斷針灸治療的療效。結論： 本研究通過進行多中心隨機對照試驗,揭示了針刺聯(lián)合皮內針優(yōu)化治療方案對于頸型和神經根型頸椎病頸痛；證候為風寒濕型及氣滯血瘀型；病程在3年以內的；疼痛程度中度以上(VAS5分)的頸痛患者；以針刺聯(lián)合皮內針治療,每周治療2次,兩次治療期間相隔≥1天,四周內完成8-10次,療效最佳。 數(shù)據挖掘研究提示,影響數(shù)據挖掘模型對療效判斷正確率的主要因素不是樣本量,而是病例數(shù)據的整體質量(如數(shù)據完整性、評價準確性等),通過建立數(shù)據挖掘模型,以高質量的臨床數(shù)據作為數(shù)據訓練集,可較準確估算和評價總體療效數(shù)據的特征規(guī)律,從而估計針灸治療的總體綜合療效。在經大樣本療效數(shù)據集訓練后,數(shù)據挖掘模型對療效判別能力得到提高,能夠在根據臨床實際情況設定的療效評價標準,較準確地判斷小樣本臨床試驗病例的療效,同時可以對大型臨床試驗的療效數(shù)據進行期中分析,在一定程度上預測總體試驗結局,以提高臨床試驗的效率,并降低臨床試驗難度,節(jié)約研究成本。 本研究初步驗證了將基于CER策略的數(shù)據挖掘方法應用于針灸臨床研究的可行性。在中醫(yī)藥臨床研究中應用CER策略,將有助于探討中醫(yī)臨床療效,利用調整綜合療效參數(shù)和數(shù)據挖掘模型等技術,能夠對療效數(shù)據有效進行綜合和自動實現(xiàn)亞組化分析,體現(xiàn)了CER揭示中醫(yī)辨證論治的規(guī)律與精髓。
【學位授予單位】：廣州中醫(yī)藥大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：R246.9

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據庫 前10條

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