北京地区亚健康状态症状特征的探索性分析

何丽云 刘保延  李霞 匡宏波  谢雁鸣  易丹辉  

（1中国中医研究院 北京100700 ，2中国人民大学统计学院 北京100872）

【摘要】目的：研究亚健康状态的常见临床症状特征。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，并用验证性因子分析方法即结构方程模型验证各因子之间及因子与其各组成条目之间的关系。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：疲劳间接对情绪表现起作用，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，症状群内各症状之间、症状与症状之间、症状群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特征性和复杂性。

关键词：亚健康状态  症状特征  因子分析  结构方程模型  

Exploring analysis of clinic symptom manifestations of Subhealth State in Beijing

He LiYun¹ Liu BaoYan¹  LiXia²   Kuang HongBo²   Xie YanMing¹ Yi DanHui²  

(1 China Academy of Chinese Medical Sciences  Beijing 100700

2 School of Statistics Renmin University of China  Beijing 100872)

[Abstract] Objective :Study the clinical symptom manifestations of subhealth state in Beijing. Method: Investigate the characteristic, property and the latent relations between them, searching for common symptom groups which can represent subhealth state by use of epidemiological data of subhealth state in Beijing，exploring factor analysis , validating the relation among factors and items through validating factor analysis (Structural Equation Modeling, SEM) .Results: Choose 13 factors whose eigenvalue >1.0 and  accumulative contributing rate is 55.67％ ,  combine into 10 factors with speciality knowledge. Using fatigue as central latent Variable to establish Structural Equation Modeling ，X² / DF=3.65，GFI ,AGFI, CFI, tucher-lewis all >0.9. Direct use of latent variable show fatigue has close relation to eyes fatigue , dormancy and ache and the weight coefficients  are among 0.7 to 1.0. Fatigue relate to urination and defecation, symptom of mouth and pharynx , sweating ， and its weight coefficient is 0.5. The indirect use of latent variable show fatigue have indirect effects on emotion and the multi-rank indirect total of related factor are 0.702 and 0.112.. Conclusion: There are many symptom of subhealth state, but usually give priority to one symptom ，together with other symptoms at the same time. The most common symptoms group in turn are emotion maladjustment, fatigue, dormancy abnormity ,unsmooth urination and defecation, feeling  disaffection, eyes fatigue and ache. SEM model show that there are causality of varying intension  among symptoms in same symptom group, among different symptoms and different symptom groups, it illuminate that symptom of subhealth state have character and complexity。

 [Key words]  Subhealth；clinic symptom  characteristic；factor analysis；Structural Equation Modeling

资料与方法

1．数据来源

本组资料来源于2003年3月到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，发放问卷4000份，回收问卷3676份，合格问卷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％）。

2．方法

2.1亚健康判断标准：根据目前亚健康状态研究进展和专家咨询，制定本标准。即持续三个月以上反复出现的不适状态或适应能力显著减退，但无明确疾病诊断或有明确诊断但所患疾病与目前不适状态没有直接因果关系。亚健康诊断参考标准：①三个月以上持续的不适状态或适应能力显著减退，但能维持正常工作。②无重大器官器质性疾病及精神心理疾病。③尽管具有明确的非重大器官器质性疾病或精神心理疾病诊断，但无需用药维持，且与目前不适状态或适应能力的减退无因果联系。

                                          

本课题为北京市科委科研基金资助项目（课题编号：H010910160119），*课题负责人。 联系地址：北京东城区东直门内南小街16号 中国中医科学院  E-mail:hely3699@163.com

2.2被调查者纳入标准：①符合本课题的亚健康专家诊断标准，②年龄35-55岁，③愿接受调查。

2.3 合格问卷的判断标准：①一般信息中除地址和联系方式外的项目必须填写，②再次排除有疾病诊断者，③全部问题条目的缺失和漏填不超过5％。

2.4问卷排除标准：①不符合纳入标准者，②患有心脑血管、糖尿病、肿瘤等重大疾病，③患非重大疾病但需用药维持者，④不愿合作者。

2.5排除疾病的方法：调查前统一进行体检，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。

2. 6调查员与调查方式：由工作5年以上的内科临床医师担任调查员，并经过专门培训。设置专门场所，进行现场结构式访问。

2.7统计分析方法：用Epidata2.0建立数据库，统计分析用SPSS12.0和AMOS4.01软件进行。分析方法有（1）因子分析：调用Factor过程，构造出潜在外生因子及潜在内生因子；（2）结构方程模型（Structural Equation Modeling, 简称SEM）：分析潜在外生因子与潜在内生因子之间的关系。

 

结       果

1．亚健康症状群的因子分析

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的因子有13个，累计方差贡献率达到55.67％，结合专业知识，整理出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。

1.2各公因子释义  

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
潜在因子	命名	支配条目	相关症状（依载荷值大小列出）
Factor1	情绪因子	8	情绪低落、消沉、焦虑、空虚、易怒、恐惧、思虑
Factor2	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
Factor3 Factor12	睡眠因子	6	睡眠不安、失眠、早醒、睡眠质量差、多梦、困倦、多眠
Factor4 Factor11	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
Factor5	心态因子	5	淡漠、精力分散、心情、精力状况、饮食规律
Factor6	心肺因子	3	气短、胸闷、心悸
Factor7	口咽因子	4	口苦、咽干、咽喉异物感、口腔溃疡
Factor8	视疲劳因子	3	眼睛干涩、眼睛酸胀
Factor9	汗证因子	4	自汗、盗汗、怕热、手脚心热
Factor10	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.亚健康症状群的验证性研究

为说明各因子组成的客观合理性，应用结构方程模型对以上数据进行分析。

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。

表3     结构方程模型的拟合优度指标 Fit Measures of structural equation model
指数名称	X2	自由度	残差均方根	拟合优度指标	调整拟合优度指标	近似误差均方根	相对拟合指数	tucher-lewis指数
	CMIN	DF	RMR	GFI	AGFI	RMSEA	CFI	TLI
指数值	5017.186	1374	0.024	0.948	0.942	0.027	0.944	0.939
正常范围			<0.04	>0.9	>0.9	<＝0.05	>0.9	>0.9

 

2.3 模型结果：最终的模型结果表明结构方程模型与该样本数据的关系图拟合良好。模型中的权重系数在0.5以上者，表明变量间的关系意义较大，结果表明：

2.3.1潜变量之间的直接效用：疲劳因子与视疲劳、睡眠、疼痛关系最为密切，权重系数在0.7-1.0之间；疲劳因子与二便、口咽、汗证之间关系较大，权重系数在0.5左右，疲劳因子与心态因子关系不大，权重系数0.251，疲劳因子与心肺因子、与情绪因子之间没有直接效用。SEM路径图示如下：

0.539

－0.825

情绪因子

疲劳因子

心肺因子

疼痛因子

汗证因子

视疲劳因子

睡眠因子

二便因子

口咽因子

0.759

0.372

心态因子

1.167

0.711

0.574

0.654

0.896

0.069

0.089

0.002

0.141

0.363

 

 

 

 

 

 

 

 

2.3.2疲劳与潜变量之间和潜变量之间的总效用如下：

表4   疲劳与潜变量之间的关系分析
疲劳与潜变量之间的间接效用		潜变量之间的总效用
Standardized Indirect Effects	疲劳因子	Standardized Total Effects	疲劳因子
口咽因子	0	口咽因子	0.759
心态因子	0	睡眠因子	0.723
睡眠因子	-0.444	视疲劳因子	0.711
情绪因子	0.702	情绪因子	0.702
心肺因子	0.112	二便因子	0.654
疼痛因子	0	疼痛因子	0.574
汗证因子	0	汗证因子	0.539
视疲劳因子	0	心态因子	0.372
二便因子	0	心肺因子	0.112

注：疲劳因子通过心态因子对情绪因子的一阶间接作用、疲劳因子通过口咽因子对情绪因子的一阶间接作用、疲劳因子通过睡眠因子的间接作用对情绪因子的多阶间接作用及其相关因子之间的多阶间接作用总和为0.702；疲劳因子通过情绪因子对心肺因子的一阶间接作用、疲劳因子通过睡眠因子的间接作用对情绪因子的多阶间接作用及其相关因子之间的多阶间接作用总和为0.112。

潜变量之间的总效用分析：各个潜变量间的直接作用和间接作用间的总和为总效用，除心态因子和心肺因子外，疲劳因子与其他因子之间的关系较为重要，权重系数均在0.5以上。

讨        论

1.结构方程模型（SEM），也称协方差结构模型，或线性结构模型，LISREL模型，由K.Jorekog于1973年提出，在过去三十多年里不断得到发展，20世纪90年代被广泛应用于社会科学和医学领域[1]。结构方程模型是通过观测变量集合之间的协方差结构和相关结构出发，从定量的角度建立模型来研究变量之间因果关系的一种方法，它包含了回归分析、因子分析、路径分析和多元方差分析等多元分析技术。结构方程模式主要用于研究不可直接观测变量（潜变量）与可测变量之间关系以及潜变量之间的关系。一般而言，结构方程模型的应用可以包括以下步骤：（ 1）基础理论模型的设定；（2）构造因果关系路径图；（3）模型的估计与识别；（4）模型拟合优度评价；（5）模型修正。其优点有（1）结构方程模型能够对模型中的省略变量，如误差协方差，进行显著性检验；（2）结构方程对于模型的设定具有更大的弹性；（3）结构方程模型能够同时在多个群体中对同一模型进行估计；（4）在结构方程模型中，研究人员可以限定参数等于某个特定的值或者作为其他参数的线性/非线性函数；（5）结构方程模型中可以包含定序（Ordinal）甚至分类变量(Categorical)；（6）结构方程模型可以对缺失数据进行最大似然估计[2]。

2.亚健康状态的症状特征：本研究应用因子分析先找到反映亚健康状态临床表现的主要症状群（潜变量因子），再用结构方程模型来分析其间的因果或相关关系，结果表明，亚健康状态常表现为情绪失调，疲劳，睡眠异常，二便失调，日常生活中心理状态失调等方面，常伴见口苦、咽干、心悸、气短、胸闷，以及视疲劳，出汗异常情况，疼痛等躯体症状。表明亚健康状态的症状表现复杂多样，常以不同的症状群出现，并且以其中的一个症状为主线，其他症状伴随出现。症状群内各症状之间、症状群之间均存在强弱不等的因果关系，如持续疲劳的人会出现精力减退、睡眠质量下降、情绪异常等方面。

3.本论文以疲劳作为中心潜变量建立的结构方程模型，揭示了亚健康主要症状群疲劳与其他症状之间的关系，以其他主要症状作为中心潜变量的结构方程模型有待继续研究。模型中(cmin)X² / DF=3.65，未达到理想状态，但由于本研究样本量大，其他拟合优度指标良好，故锁定了模型，并以此的到初步结论，有关亚健康状态的主要症状群之间的关系还在深入研究当中。