单组重复测量资料方差分析及趋势分析在中医辨证卒中单元研究中的应用

          作者：苏金平 王泽颖 陈景武

【摘要】  　　目的：运用单组重复测量资料方差分析，研究以中医辨证为理论基础建立的卒中单元，治疗脑卒中病人神经功能缺损评分的时间变化特点。同时建立数学模型表达神经功能缺损程度随时间的数量变化趋势，找出疾病康复的变化，并对康复结果进行预测，为治疗提供信息。方法：首先应用重复测量资料的方差分析检验中医辨证治疗疗效在时间点上是否有差异，并用Bonferroni法做两两比较，找出具体有差异的时间点。最后用多项式函数配合方法建立回归方程，分析神经功能缺损评分随时间的变化趋势，做出预测。结果：入院第7天神经功能缺损评分比入院时降低，并且有统计学意义。入院14天评分比入院第7天及入院时均降低，且均具有统计学意义。神经功能缺损评分与时间呈线性趋势变化，在中医辨证卒中单元治疗下，神经功能缺损程度逐渐降低，疾病呈好转趋势。结论：单组重复测量资料的设计与分析揭示了中医辨证卒中单元病人神经功能缺损评分的时间变化特点及变化趋势，为卒中单元研究提供了新的设计与分析方法。

【关键词】  单组重复测量资料　方差分析 Bonferroni法两两比较　多项式函数配合方法　回归方程趋势分析

　　The Application of the ANOVA and Tendency Analysis of Within Subject Repeated Measures Data in the Traditional Chinese Medicine Stroke Unit

　　Abstract  Objective: Apply the ANOVA of within subject repeated measures to research the changing feature of the patients NIHSS with time in traditional Chinese medicine stroke unit. At the same time construct mathematical model to respond the changing tendency of the NIHSS with time, so to find the rule of the rehabilitation and forecast the result, which can help to cure. Method: Firstly, apply ANOVA of the repeated measurement data to test whether there is difference in NIHSS with time. Secondly, by the method of Bonferroni to find between which time there is difference. Finally. construct regression equation by the method of polynomial function to analyses the tendency of the NIHSS, and to predict the NIHSS.  Results: The NIHSSlowers in the time cured days than in the time of admission, and the loss has statistical significance. Likewise, the score cuts down in the time cured 14 days than in the time of admission and the time cured 7 days. Both the depression has statistical significance. The relationship between the NIHSS and the time shows linear tendency. Through the treatment, the NIHSS generally cuts down, and the disease shows better tendency. Conclusion: Within subject repeated measures provides new method of designation and analysis for the research of the stroke unit, which can reveal the changing feature and the tendency of patients’ NIHSS in traditional Chinese medicine stroke unit. 

    Key words   within subject repeated measures;  ANOVA;   Bonferroni; polynomial function; regression equation; analysis of tendency

　　脑血管疾病是严重影响人类健康的疾病，位居死因的前3位［1］。卒中单元作为一种病房管理模式，经Meta分析发现是目前治疗脑血管病4种有效方法之一［2］。随着本世纪初我国引进卒中单元理念，各地对其模式进行了探索与研究，并积极地加进了中医疗法。重复测量资料从设计上收集指标多个时间点的测量值，能够揭示治疗效果的时间变化特点，可以更好地掌握治疗效果变化规律。为此本研究设计了单组中医辨证卒中单元重复测量资料，应用方差分析揭示脑卒中病人神经功能缺损评分的时间变化特点，进一步建立神经功能缺损评分与时间的回归方程，揭示评分随时间变化的趋势，预测脑卒中康复效果。

　　1  资料与方法

　　1.1  资料来源

    资料来自2005～2006在某中风科住院的脑卒中病人。
1.1.1  诊断和入组标准  ① 临床确诊为中风病且西医诊断为脑出血或脑梗死患者。中医诊断标准参照中医药学会内会《中风病诊断、疗效评定标准》及国家中医药管理局脑病急症协作组(1993)《中风证候辨证诊断量表》，西医诊断标准参照中华医学会《各类脑血管病诊断要点》；② 发病在2周以内；③ 年龄在18～80岁。

　　1.1.2  排除标准 

　　① 急性脑梗死可逆性脑缺血发作及短暂性脑缺血发作者；② 大面积脑梗塞须手术者；③ 脑出血量大需进行手术者；④ 合并脑肿瘤、脑外伤、脑寄生虫病等。

　　1.1.3  治疗方法 

　　将入选的病人进行中医辨证治疗。中药治疗按辨证分型用药，同时施以针灸、推拿、康复、健康和西药。

　　1.1.4  指标 

　　以美国国立卫生院神经功能缺损评分(NIHSS)为指标，分别在入院时、入院7天及入院14天时进行评分。共治疗了30例脑卒中病人。

　　1.2  统计方法

    统计分析选用SAS 8.0统计软件。

　　1.2.1  重复测量资料方差分析检验神经功能缺损评分在不同时间点上的总体平均值有无差别，揭示在中医辨证卒中单元治疗下，神经功能缺损评分的时间变化特点。

　　1.2.2  Bonferroni法作两两时间点的比较，找出具体有差别的两时间点。Bonferroni法是一种适用于多重比较的配对t检验法，根据Bonferroni不等式对t分布的临界值进行校正。本研究需做3次两平均值的比较。设定总体Ⅰ类错误概率水准α=0.05，这时每次比较须采用的Ⅰ类错误概率水准α′=0.05/3=0.017,称α′为名义水准。

　　1.2.3  应用正交多项式模型探讨神经功能缺损评分(y)与时间(t)的关系。通过神经功能缺损评分与时间的回归方程，掌握两者的数量依存关系，研究神经功能缺损评分随时间的变化趋势，预测疾病康复程度。

    利用正交多项式系数表配合正交多项式模型做趋势分析的过程可概括为6个步骤［3］：

    ① 当确定配合k阶正交多项式后，即从正交多项式系数表中选择k阶的一组系数Ck=(ck1,ck2,…,ckp）。系数Ck的下标k是多项式曲线的阶数。一直可以配合到k=r阶。r≤(p-1)。p为测量时间点数。本例p=3，故最高可以配合到k=3-1=2阶多项式模型。由正交多项式系数表得系数C1=(-1，0， 1), C2=(1， -2 ，1), r=1时为线性趋势模型，r=2时为抛物线性趋势模型。配合过程通常先由低阶向高阶逐步过渡。配合正交多项式用表见表1。表1  配合正交多项式计算用表（略）

　　2  结果与分析

　　2.1  重复测量资料方差分析

    由于F检验是属于受试者内不同时间点重复测量值的比较，须对样本资料的协方差矩阵作球性检验。本例协方差矩阵Mauchly球性检验的λ=0.4286816,χ2=23.72,P<0.0001，故不符合球性假设。需要对分子及分母的自由度进行校正。由表2方差分析结果得校正后的概率为P<0.0001，说明脑府中病人神经功能缺损评分在不同时间点上的总体平均值不同。表2  方差分析结果（略）

　　2.2  Bonferroni法两两比较

    经方差分析得脑卒中病人神经功能缺损评分在不同时间点上的总体平均值不同后，需由Bonferroni法进行不同时间点平均值之间的两两比较，找出具体有差别的时间点。检验结果见表3。表3  配对t检验的结果（略）

　　其中临界t值：t0.017(29)=2.53

    将表3中各差值的t值与临界t值比较可知，入院第7天时神经功能缺损评分比入院时有所下降(d1=-1.60)，并且差别有统计学意义(P<0.017)；入院第14天神经功能缺损评分比入院时下降，入院第14天神经功能缺损评分比入院第7天下降，并且差别均有统计学意义(P<0.017)。

　　2.3  趋势分析

    配合各阶多项式回归结果见表4。表4  k阶回归系数的F检验（略）

    一阶回归系数有统计学意义(P<0.0001)，二阶回归系数无统计学意义(P=0.87)，故配合到一阶为佳，也就是线性趋势模型。

    由式(4)得bk=-3.3/2=-1.65。

    根据式(5)得预报值的回归方程为：j=6.767-1.65c1j(6)
    其中决定系数R2=SS回归／SS总=163.35／269.5=0.606，说明回归平方和在总平方和中占60.6%。

    用式(6)对本例资料的预报结果为：

    1=6.767-1.65(-1)=8.417，实测值为1=8.4

    2=6.767-1.65(0)=6.767，实测值为2=6.8

    3=6.767-1.65(1)=5.117，实测值为3=5.1

    以上可见，预报值很接近实测值。从决定系数R2和预报值与实测值的差别可见，回归方程预报比较准确。由预报方程可知经过中医辨证卒中单元的，神经功能缺损评分随时间有下降趋势，即神经功能缺损得到改善，疾病呈现康复趋势。

　　3  讨论

    单组重复测量资料是指对同一组内(或接受同一种处理）的多个受试者，在多个时间点上的反应变量所作的测量。这种设计的研究目的主要是分析受试者在时间点上的变化特点［3］。单组重复测量资料设计应用于中医辨证卒中单元研究，可以更好地揭示在此治疗方案下，疾病康复的时间变化特点，为掌握疾病康复提供有价值的。

    由于重复测量资料是对同一受试者的某项观察指标进行的多次测量，在同一受试者的多次测量之间可能存在某种相关性，分析时需要考虑协方差阵的结构特征。单组重复测量资料方差分析F检验统计量满足精确F分布的充分泌要条件是：原始协方差矩阵满足H型条件。如果不满足此条件，需计算校正系数Geenhouse?Geisser  和Huynh?Feldt 。通过校正系数来对相关的自由度作校正，得到一个校正后的F值，概率P得到校正。

    单组重复测量资料的趋势分析是将反应变量表示为时间的函数，用更为精炼的方式表达反应变量随时间变化的趋势。统计学上有许多描述反应变量与时间关系的模型，如指数模型、对数模型等。本资料使用的多项式函数配合方法不要求资料的协方差矩阵满足球性条件。通过建立神经功能缺损评分与时间的回归方程，明确了神经功能缺损评分在时间上的变化趋势，为中医辨证卒中单元治疗脑卒中提供了的趋势预测。　

【参考】
  　　1 曾宪容.卒中单元简介.循证医学杂志，2004，4(1)：55～57.

　　2 王翠兰，张洪斌.中国卒中单元的模式探讨.医学与，2005，26(10)：9～11.

　　3 余松林，向惠云，主编.重复测量资料分析方法与SAS程序.北京：科学出版社，2004，3.