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摘要
目的 以原发性骨质疏松症（POP）肾阳虚证为例，构建中医证候状态定量化辨识模型，为证候诊断标准化研究提供方法学参考。方法 采用描述统计分析筛选出POP高频临床特征，通过关联规则算法得到POP强关联特征。在此基础上结合隐结构分析法建立隐结构（隐树）模型，对与POP肾阳虚证相关隐变量和显变量（特征）进行综合聚类，通过互信息与累积信息覆盖度等指标对聚类结果进行诠释，探究其主症、次症，根据各隐类中特征出现概率推断POP肾阳虚证状态类别。依据状态类别计算临床特征分值和辨识阈值，结合综合判断规则初步构建POP肾阳虚证状态辨识模型，最后以中医专业人员判断结果为金标准进一步评价模型的辅助辨识效果。结果 得到POP强关联的32个特征，进一步构建的隐树模型贝叶斯信息准则（BIC）评分为-15291.93。根据互信息和累积信息覆盖度推出POP肾阳虚证的主症为骨软、神疲、舌淡、小便清、夜尿频多、肢冷、脉沉细、苔白，次症为乏力、性欲减退、大便溏、尿频、腰膝酸软、畏寒。由POP肾阳虚证不同隐类中各临床特征出现的概率，推出POP肾阳虚证状态为S0类（无/轻度肾阳虚证）/S1类（中度肾阳虚证）/S2类（重度肾阳虚证）。优化状态辨识初步规则，细化状态S1类，结果显示970例POP患者中，520例患者为无/轻度肾阳虚证、224例为中度偏轻度肾阳虚证、81例为中度偏重度肾阳虚证、145例为重度肾阳虚证。模型评估指标正确率为0.8835、灵敏度为0.7181、特异度为0.9437。结论 结合关联规则的隐结构分析可构建POP肾阳虚证状态辨识模型，且该模型具有良好的定量化辨识效果，可辅助临床医生提高中医诊断效率和准确性。
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