检索历史 清除

摘要研究目的:<br>　　银屑病是一种自身免疫性疾病，由多种因素交互作用产生，包括自身免疫系统紊乱、不同途径炎症介质失衡、自身抗原和银屑病相关易感基因激活以及各种环境变化的刺激。随着现代社会生活压力的增大，不良生活习惯使得银屑病发病率和患病率逐年上升，银屑病合并代谢综合征(Metabolic Syndrome,MetS)与抑郁状态也越来越常见。但在现代医学的角度，两者作为银屑病的独立危险因素，很难解释MetS、抑郁状态与银屑病三者错综复杂的联系。银屑病与中医典籍中的白疕类似，其病因多样，内因多有七情内伤及脾胃失和。脾胃失和，湿热内蕴早期可能无明显临床表现，仝小林院士主张将理化检查作为最主要的“隐症”，将嗜食肥甘厚味、脾胃失和、中焦气机壅滞、郁而生热的状态对标为现代医学的MetS,据此我们提出七情内伤致肝气郁结，郁而化热;饮食不节致脾胃失和，内生中满，郁热中满是白疙重要的病因病机。本研究探讨综合了 MetS和抑郁状态的郁热中满能否作为银屑病的危险因素，通过郁热中满构建模型能否更好预测银屑病的发生，为银屑病的诊断与防治提供帮助。<br>　　研究方法:<br>　　1.第一阶段，筛选美国国家健康与营养调查(National Health And Nutrition Examination Survey,NHANES)数据库，获得包括 9243 名非银屑病与288名银屑病参与者的队列，建立三个控制不同银屑病协变量的加权多元逻辑回归模型，探究MetS、郁热中满(MetS加抑郁状态)与银屑病之间的相关性，并进一步分析各成分与银屑病的关系。<br>　　2.第二阶段，使用全基因组关联研究的汇总数据进行孟德尔随机化分析，评估第一阶段中MetS各成分及抑郁状态与银屑病之间的因果关系。<br>　　3.第三阶段，选择第一阶段的变量，使用五种机器学习算法拟合模型，分别构建基于MetS和郁热中满的银屑病预测模型，明确以中医理论为框架的郁热中满模型是否能更好的预测银屑病。选择五种算法中性能最好的模型进行解释，计算每个变量在银屑病预测中的贡献。最后通过门诊收集的患者信息检验该模型预测的准确性及对银屑病中医各证型的适应能力。<br>　　研究结果:<br>　　1.MetS及郁热中满与银屑病的发病率呈正相关（MetS:OR:1.59;95%CI:1.12-2.26;P:0.010;郁热中满:OR:1.69;95％CI:1.10-2.59;P:0.017）,进一步分析各成分发现腰围增大、血压升高、抑郁状态与银屑病的发病相关，在调整了协变量后这些相关性仍然存在。<br>　　2.孟德尔随机化分析验证了上述逻辑回归的结果并明确了结果的方向，腰围、血压、抑郁状态的逆方差加权法（Inverse variance weighted,IVW）P值均小于0.05,证明三者与银屑病存在因果关系，均能增加银屑病的患病风险（腰围IVW:OR:1.52;P:＜0.001;血压IVW:OR:1.68;P:0.003;抑郁状态:OR:1.39;P:＜0.001）。<br>　　3.机器学习比较了五个算法构建的MetS与郁热中满模型，各个算法中郁热中满预测银屑病的模型性能均优于MetS模型，其中抑郁状态、腰围增大及血压升高对预测银屑病发病的贡献度较高。通过门诊收集的患者信息进行外部验证，性能最好的郁热中满模型预测银屑病的准确率达91.43％,且对中医各证型具有普适性。<br>　　研究结论:<br>　　通过NHANES横断面研究与孟德尔随机化分析，发现MetS和郁热中满是银屑病的危险因素，我们根据中医病因病机提出的郁热中满作为银屑病潜在危险因素比MetS预测银屑病的性能更好。郁热中满作为银屑病的预测因子体现了中医理论整体观念、身心同病的科学性，将生理指标与心理因素有机结合，为临床诊断与防治银屑病提供了新的思路。