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临床流行病学、循证医学、统计学、信息学、模糊数学等多学科知识的不断交融渗透，成为中医药临床科研方法不断发展和成熟的基础。病证型结合研究的方法，需依据中医临床研究思维方式而确定，既要体现辨病与辨证、分型相结合的基本思路，又要服务于中医和中西医结合临床研究的总体目标，即：在继承中医整体、宏观、动态性的思维优势，吸取中医注重观察、比较、类比、分类、调查等方法精华的基础上，充分运用现代科学理论、方法和技术，开展病证型结合的临床研究，解决现代中医临床诊疗中出现中西诊断分离的问题。为揭示“病”“证”“型”的发生、发展规律，以及病证型结合内在统一的客观基础，促进中医学理论的发展，近年来病证型结合的诊断分类研究方法日渐增多，然而寻找适合中医证、型分类研究的方法不是一蹴而就的，必须经过漫长历程的探索、不断的实践，实践再实践，才能有所收获。现将和病、证、型分类研究相关的一般方法进行整理和归纳，以期促进中医临床科研的发展，梳理形成病证型诊疗新模式研究方法的发展脉络。
传统中医临床研究方法的特殊性是数据来源于个体化诊疗，如何从个体走向群体，临床流行病学为中医临床研究开辟了一条道路。临床流行病学 ［23］ 是人类在与疾病不断作斗争的过程中，为科学开展临床医学研究应运而生的，是一门以群体为研究对象的临床医学与流行病学交叉融合的学科，其核心内容是临床科研设计、测量与评价（DME）。中医引入DME方法，并根据中医药研究的需要，以传统辨证理论为依据，用临床流行病学方法对特定人群进行横断面或纵向研究的设计，收集特定时间内所研究疾病的中医临床症状及其体征的描述性资料，用现代统计学和数学方法，结合中医的医理分析，进行疾病的中医病因学、证候诊断分类标准、证候量化等研究，为证候诊断分类研究方法提供依据。
DME方法的概念是20世纪80年代由加拿大麦克马斯特大学首先提出的，它扼要而明确地概括了关于临床医学的研究程序和方法，是临床流行病学的核心。其学科特点为多学科互相渗透，研究要求为以群体为研究对象，研究需以个体为基础，再扩大到相应的群体中，从医院个体病人的诊治扩大到社会人群的防治，体现流行病学特点。研究结论是建立在对大样本临床数据的分析与综合评价上，并最终用来指导个体的研究过程。DME方法的特点是在临床医学研究中，应用科学的方法学，强化科研设计，排除各种偏倚和干扰因素的影响，确保研究结果的真实性、研究结论的可靠性，提供最佳成果和最佳证据及指导临床诊治的决策 ［24］ 。
DME是将临床研究的三大要素（设计、衡量、评价）放到同一条轴线上通盘规划。具体讲是指在研究开始时选择和应用正确的设计方案，重在确保观察组与对照组具有可比性；在研究观察期间应用较为客观、可靠的衡量指标，确保结果的可重复性和真实性；以及在资料分析阶段正确应用和评价临床及统计学意义，分析和判定影响结果的各种混杂因素。DME方法是把患者个体的诊治扩大到群体特征的研究，即充分运用流行病学（群体水平）、医学统计学、卫生经济学的原理和方法，结合临床医学（个体水平），整合成临床医学研究的程序和方法，探讨疾病的发生、发展、诊治、预防。
设计是临床研究或观察方法的总体规划，首先需要明确研究目的，其次从统计角度对资料搜集、整理和分析的全过程提出全面具体的计划和要求，以作为统计工作实施的依据，从而用尽可能少的人力、物力和时间获得准确可靠的结论。
中西医是两个完全不同的体系，中医的理论体系主要来源于临床实践，是对临床实践经验的总结，中医有其自身的特点，如强调在自然条件下综合研究人体整体的状态变化，不注重实验条件下局部实体的微观分析；中医学的治疗目标是特异性的证候，而西医学的治疗目标是特异性的“疾病”，而证候不等于疾病；证候的本质是一系列临床表现的有机组合和概括，它反映的是疾病某一阶段人体对疾病反应的状况，而不是疾病的全部情况和全过程的情况。但证候与疾病又有着不可分离的联系，任何疾病都会有一定的证候表现，而证候表现不过是疾病的外在反映，所以治“证”的方药对治“病”是有重要意义和价值的；同时，任何疾病，不论是在其自然演变过程中，还是在治疗过程中，证候类型总要不断发生变化，根据辨证论治要求，任何疾病在一般情况下都不可能一个方药贯彻到底，这就是中医学一贯的临床方法；患病个体所表现的临床证候常常是复合性的证候，或以一个证候为主，兼夹其他证候。如何用临床流行病学的设计方法把疾病在发生发展过程中出现的各种症状进行动态的证候分类研究，将有利于中医临床的精确治疗。
衡量是确定适当的度量措施和合理的度量指标，以期能客观地表达人群中的健康和疾病状况及有关现象的一整套方法。
中医临床研究中的衡量，主要体现在两个方面，一是测量的指标要突现中医药的特点和优势；二是要保证测量的客观性。建立科学、客观的测量指标体系，不应单纯从生物医学模式出发，仅着眼于测量特异的生物学标识物或局部的结构或功能改变尚显不够，应该从人体对于干预措施的整体反应去选择有关结局指标，只有这样，才有可能反映中医复方的治疗优势，才能确切真实地评价中医药的效能。
临床研究设计中的中医证候指标，多以症状积分量表形式测量，但多数症状积分量表以及各症状之间的权重往往没有经过严格的论证。且量表的条目基本上依靠主观评测，很难排除不同研究者间的主观偏倚。即使同一研究者，也很难做到评测结果的高度一致性，因为中医证候的临床症状主要是患者的感知，若以量表测量证候，必须以患者为主体，来测量自己的感知，测量受试者的生活质量，这样才能增强量表测量的客观性。
在“病证结合”的中药临床试验模式下，单纯以中医证候或某个症状的改善作为疗效衡量可能还不够充分，应该同时测量疾病的生物学客观指标。当面对多个疗效观察指标还应认真分析各个观察指标的特征和稳定性，从中选择可靠的观察指标作为主要测量指标。如降糖中药的临床试验，以血糖的变化作为主要指标之一，证候积分即症状积分量表总分的变化应与生物学客观指标的变化相吻合，量表对中药新药进行糖尿病疗效测量评价可信度就高。这就要求我们把“病”出现生物学指标改变时和临床上出现的不同“证”进行深入研究，必将促进病证结合更好地在临床上运用。
科学评价研究成果的真实性和可靠性，最重要的是对研究结果的临床意义、统计学意义进行评价，临床疗效评价尚须结合人群健康问题的治疗目标进行考虑。如将中药按功效主治进行评价：一种是以治疗某种疾病为主的药物，如治疗糖尿病；一种是以改善某种症状为主的药物，如治疗消渴等；还有一种是以治疗某类中医证候为主的中药，如治疗阴虚火旺证等。中药多以整合调节的综合效应为优势，但目前的中药新药临床疗效评价标准基本上是参照以生物效应评价为主的西医标准制定，未能完全体现中药的疗效作用特点和优势，没有考虑疾病和中医证候间的相互联系。中医的辨证论治决定了中医对疾病的诊断以及中药的疗效评价，都不可能做到像西医那样的特异性。作为中药，对于症状的缓解或中医证候的缓解作用是其优势，其临床疗效评价同时应该能够回答出“如果不用该药，其症状的改善情况如何”。如糖尿病的常见症状三多一少等，常会因血糖的控制而得以改善，但判断症状控制是血糖控制的结果还是使用该药的结果，则是非常困难的事情。事实上即使是随机双盲对照的设计，只要使用了降糖治疗，改善症状的疗效也是难以证明的。只有能够充分证明所用的降糖治疗对于入选的每一个患者都是最适宜的，才能体现出两组疗效上的差异是有意义的。如果仅说明了在治疗结束时，加用中药组症状有效率明显高于未加用中药组，但未对两组降糖药使用情况、血糖控制的情况、血糖的水平、治疗前症状水平等可能影响疗效判断的因素进行分析，其中医证候的缓解有效性评价是没有说服力的。如果用降糖药控制血糖稳定在某一水平且症状具可比性的病例进行观察，更容易说明问题。所以研究病证型结合的诊疗模式将有利于中医药疗效评价标准的制定。
DME方法通过群体水平的调查，了解导致疾病发生的危险因素，促使临床医生及时采用有效手段进行早期干预与治疗，控制疾病的进展。自流行病学问世以来，已开展了大量西医病种的病因学调查，为疾病的预防与控制提供指导性意见。20世纪90年代，与现代医学相比，中医的病因学研究大多还停留在文献描述和个体水平的总结。病因学研究设计方案在临床流行病学方面，科学性强者当属随机对照试验及队列研究等前瞻性研究。进行现场调查，了解患病率，并探讨有关可能病因或危险因素时，常用横断面调查设计方案。回顾性研究则以病例-对照研究为佳，但不可避免地会受各种偏倚干扰。叙述性的病因分析报告，其结论的可靠性最差。
“八五”规划期间，中国中医科学院王永炎院士提出：“引DME方法研究中医的病因学，首从中医中风病危险因素及先兆症（证）开始。”在这一思路的指导下，中医中风病高危因素研究开始引入DME方法设计，尝试从临床经验、文献资料中提炼高危因素假说，回顾性、前瞻性研究相结合，从临床个体观察扩大到群体水平调查，为中医的证候分类研究提供了思路。
高危因素是指在一个群体中，由于某一种因素的存在，使有关疾病的发病率增高，当该因素被消除后，又可以使该病的发病率下降，这种与发病率增高有关的因素，称之为“高危因素”。它虽非疾病发生的直接原因，但却是疾病发生的间接因素，是一种广义的病因学概念。
从不同的角度、不同的层次对高危因素有着不同的理解。如冠心病，流行病学认为吸烟、血清胆固醇增高是它的高危因素；而中医学则认为冠心病的发生与气虚、血瘀、痰凝有着密切的关系。假如我们采取措施对以上高危因素进行干预，就有可能有效地控制冠心病的发生。因此中风病高危因素的含义应有两种：一是导致发病的自然条件、社会环境和心理因素（如六淫之风、寒、暑、湿、燥、火和七情的喜、怒、忧、思、悲、恐、惊）；一种是引起病人发生病理变化、病证表现的发病因素或称因子。前者主要通过询问病史，即“问病求因”了解；后者是通过对疾病的症状、体征等现象或表型来辨识，即“审证求因”。我们所研究的是后者，是由多个因子在个体内同时存在并产生相互影响而形成的所谓致病因素网，其表现形式则是证的“临界状态”，是由各种症状（证候群）、体征（舌、苔、脉）组成的基础证和临界证。所谓的“基础证”即有一定量的基本信息量，能构成基本证，若再出现有鉴别诊断功能的特异佐证信息，可以构成不同类型的临界证型；有灵活的动态变化多向两方面发展，不是症状加剧就是症状消失。“临界证型”既满足构成某个证型分类的最低诊断标准，并能和其他证型进行鉴别，但不包括证型的全部信息，它能按自身信息演化。如能在“临界状态”的基本证或临界证型采取阻截疗法，可预防疾病的发生或发展。如患者原有肝阳上亢型的高血压或痰瘀痹阻型的冠心病等病症，本次因暴怒或暴食、饮酒等诱因发生中风，而在中风前表现出的则是一种“临界状态”。这一状态是人体由于这些危险因子的相互作用促使体内报警装置向外发出信息（即出现各种症状和体征）；这些临界状态在形成过程中，经过邪正斗争，阴阳胜负，往往会由量变到质变，其频率和强度在不断增加，有时是在一段平静中由于某种诱因而突发。它的症状可由一个到多个不等，反复发作，逐渐加重。当出现大拇指麻木、眩晕、肢体酸软、一过性健忘等痰瘀阻络、气血不足、肝肾阴虚的表型时，往往会由无数的短暂的异样感觉逐渐发展到经常的、持久的出现，这就意味着中风即将发生。从中风先兆的基本证到临界证型与中风病的发生有着时间关系，其长短不一，如果我们能对不同时间出现的相关表型进行有效干预，则能控制中风病的发生。对于这种可能与多种因素有关的疾病，单从临床患病个体来研究它的危险因素是不够的，必须扩大到相应的群体范围，从宏观方面对有关发病的因素进行探讨 ［25］ 。
中风先兆期症状是中风的早期信号，针对此期所采取的早期发现、诊断和治疗，可防止病情恶化并使中风可能治愈。因此，选取中风先兆期作为中医病因学研究方向，以达到二级预防目的。分析中风先兆期症状研究发现，大多数先兆期症状都是停留在查找古代医家论述并结合自己临床实践加以总结的基础上，得出的结果缺乏可重复性、可比性。绝大多数临床研究没有合理、严谨的临床科研设计，故导致中风先兆期症状的不统一，进而使诊断标准、辨证论治分型亦不一致，更无法将此作为早期预防的方法，故应选择科学的临床科研设计方法对中风先兆期症状进行大样本多中心的临床流行病学调查研究。
按东南西北中五个方向，调查了北京、江苏常州、广州、吉林延边、内蒙古、上海、天津、陕西8个地区，共收集1251例中风急性发作的合格病例，采用1∶2配对（按年龄±5岁、同性别、民族、地区匹配）病例对照研究方法进行研究。
（1）定义：
根据症状、体征、实验室检查、诊断试验等，确定病例定义和诊断标准。可根据教科书上的记载，或已有的标准，或向专家咨询，或参照他人研究中规定的标准。
（2）入选标准：
凡被选为病例者均应符合病例的定义和诊断标准，尽可能选用新病例，病人应能合作。
（3）病例来源：
可来源于医院临床，也可来源于一定地区（某地区或某单位中）某段时间的全部新病例（或现患病例），还有以人群为基础进行研究的一种特殊类型，即病例选自一定队列中发生的某种疾病。上述几种病例选择方法最好都选取新发病例，以免因记忆出现偏倚或因发病后改变了与暴露因素的关系等而带来偏倚。
（1）定义：
对照的定义取决于病例的定义，应能除外病例。确定对照时采用的诊断标准应与病例相同。
（2）入选标准：
病例与对照的暴露机会应均等，应除了与暴露有关的其他疾病病人，勿使对照的病因与所要研究的病因相同或有联系，有代表性，能代表一般人群。与疾病有关的外源性变量在病例和对照中的分布应相同。
（3）病例来源：
对照组必须是除所研究的变量外，与研究病例组完全一样。
（1）定义：
匹配是一种选择对照的方法，使对照在一些特征方面与病例相似。即在选择对照时，尽可能使对照中的可能的混杂因素与病例保持一致，已匹配的因素，在以后的分析中再也不能分析其作用。
（2）匹配方式：
①频数匹配。一组病例配一组对照，进行成组比较。②个体匹配。每一个病例匹配一个或多个对照。一个病例匹配一个对照，称1︰1匹配。一个病例匹配M个对照，称为1︰M匹配，一般M不超过4，因为匹配的检验效率与M/（M+1）成正比，故M达4以上时，选择对照十分困难，而增加的效率甚微。
（3）匹配的注意事项：
一般只匹配一些基本的特征，如年龄、性别，不必对所有变量都匹配，只匹配一些最重要的、明显可致混杂的变量。
疾病发生、发展及转归是受多种因素的影响和制约的。而各种影响因素之间也常有内在联系。多因素致病作用，按一般统计分析方法进行单因素分析是必要的，但某些因素由于存在混杂因素的影响常使单因素分析结果难以说明问题，甚或出现自相矛盾现象，从而导致错误结论。为阐明多种因素与疾病的关系，需应用多因素分析，也称多变量分析技术。多变量数学模型能以较高的统计效率同时控制多个变量的混杂作用并能合理地评价因素之间的交互影响。
线性回归模型和Logistic回归模型在流行病学及诸多临床医学研究中有广泛的应用。当研究的自变量和反应变量均为连续变量时，可采用线性回归模型。但是，流行病学研究中，特别是中医流行病学研究中，反应变量大多为两个或有限多个不同结局的定性变量（又称属性变量），如生或死，有病或无病，用药后的有效或无效时，则应用线性回归模型是不恰当的。此外，对于可能影响疾病的发生、发展或转归的因素中，则大多数为定性的（如症状的有无、性别等），也有定量的（如剂量、年龄、实验室检查等），还有介于定性及定量之间的等级变量（如症状的轻中重、文化程度等）。在此情况下，线性回归模型不适用，对于这类情况，比较常用的是Logistic模型（LRM）。Logistic回归模型包括：简单的LRM、多因素LRM、非条件LRM、条件LRM。
应用病例对照来研究因素与疾病联系时，常有混杂因素干扰，为探讨主暴露因素效应，需在众多因素中舍弃不起作用的，又能将混杂因素与所研究的暴露因素区别开来，并给予控制，以便在消除可能的混杂干扰情况下确切无偏地表达所研究的暴露因素与疾病的联系。当涉及的因素不太多时，如3～5个，可逐个用Mantel-Haenszel分层分析方法，把暴露因素与混杂因素分离开来；如果与疾病可能有联系的因素很多时，则分层技术难以满足要求。Logistic回归模型能解决流行病学研究中多因素分析的难点。在中风先兆症研究的自变量为定性（症状有与无）变量，因变量也为定性变量（中风的发生与不发生）时，这类资料需用Logistic回归模型处理。
比数比或称比值比、优势比（odds ratio），缩写为OR，OR的数值所表示的联系强度为：若OR值为1.0～1.1，联系强度无；若OR值为1.2～1.4，联系强度弱；若OR值为1.5～2.9，联系强度中等；若OR值为3.0～9.9，联系强度强；若OR值大于10.0，联系强度很强。在中风先兆研究中，先兆期症状可以单独出现，也可以两种以上症状合并出现，一起骤发。所有症状的排列顺序均按照OR值从大到小排列。主症是指若其中的症状出现则发生中风先兆期的可能性极强（OR>10.0），其症状出现越多则发生中风先兆期的可能性越强；次症是指若其中的症状出现，则发生中风先兆期的可能性强（9.9>OR>3.0），但联系强度不如主症中的症状。伴症（2.9>OR>1.5）是指若其中的症状出现则发生中风先兆期的可能性中等。如此，根据联系强度的高低，把不同症状进行证候要素的分类，用风、火、痰、瘀、气虚和阴虚、阳亢等诊断因子归纳证候，有利于先兆期方证对应的预防治疗。
应用多因素条件Logistic回归，对中风发病前一个月内四个不同时相（发病前24小时、发病前1～<3天、3～<7天、7～<30天）的先兆期相关症状（共拟订133个）进行研究，依据多因素分析结果、流行病学相对危险度与联系强度理论，结合临床专业知识，对中风发病前一个月内不同时相的先兆期症状得出如下结论。
表3-1 中风发病前一个月内在四个不同时相的先兆期症状
表3-2 出血性中风发病前一个月内在四个不同时相的先兆期症状
表3-3 缺血性中风发病前一个月内在四个不同时相的先兆期症状
眩晕，麻木，急躁，体胖臃肿。
（1）发病前24小时以内共同症状：
偏身麻木，步履不正，反应迟钝，构音不清，嗜睡，急躁，头晕，头昏沉。出血性中风还见神识模糊，颜面拘急，猝然头痛，二便失禁。缺血性中风还见颈项强急，手麻，心烦易怒。
（2）发病前1～<3天共同症状：
持续眩晕，嗜睡，急躁，手麻。出血性中风还见阵发性半身无力，食后困顿，猝然头痛或头痛而痛处不移，便干便难。缺血性中风还见偏身麻木，呵欠频频。
（3）发病前3～<7天共同症状：
阵发性半身无力，手麻，持续眩晕，或见头昏沉、头晕，食后困顿，急躁。缺血性中风还见头痛而痛处不移，嗜睡，两目干涩。
（4）发病前7～<30天共同症状：
头晕，急躁。缺血性中风还见手麻，口臭，两目干涩，食后困顿，持续眩晕。
（1）猝然头痛和头痛而痛处不移症状出现则提示病人处于中风先兆期。
（2）嗜睡症状出现则提示在一周左右的时间将要发生中风，一些病人还表现为食后困顿。
（3）阵发性半身无力症状出现则一周左右后将要发生出血性中风。
（4）呵欠频频症状出现则3天左右后将要发生缺血性中风。
（5）构音不清、反应迟钝、步履不正出现则24小时左右将要发生中风。
（6）颈项强急是缺血性中风将发生的一个特有症状。
（7）颜面拘急、神识模糊、二便失禁是出血性中风将发生的特有症状。
中脏腑的先兆症状为神识模糊，嗜睡，反应迟钝，中脏腑之脱证见二便失禁，中脏腑之闭证见颈项强急。
对某一个体来说，出现一个或几个先兆期症状，并不意味着他肯定会发生中风，反过来，没有出现已知的先兆期症状，并不意味着他肯定不会发生中风；但是，可以肯定的是，中风发生的可能性是与先兆期症状存在着密切关系的，也就是说，就一人群而言，中风明显地更容易发生于有先兆期症状的人群中，有先兆期症状的人，可称之为“中风发作倾向个体”。对这些个体加以治疗，是中风预防工作的重要内容，也是先兆期症状研究的意义所在。
对中风发病前一个月内在四个不同时相（发病前24小时、发病前1～<3天、3～<7天、7～<30天）的133个先兆期相关症状进行研究，依据多因素分析结果，作中风病中医先兆证候病因学研究，为中医药防治中风提供依据 ［26］ 。
通过对中风前24小时到1个月以内所出现的症状进行统计分析，找出中风发生近期内相关联的暴露因素。
（1）风痰阻络：
反应迟钝、眩晕、头昏沉均为痰浊上壅，瘀阻脉络，或上盛下虚，肝风内动。《杨氏家藏方》：“人有患头目眩，或游走风，口眼
动，非痰，乃风之渐也。”《证治汇补》：“平人手指麻木，不时眩晕，乃中风先兆，须预防之，宜慎起居，节饮食，远房帏，调情志。”
（2）肝阳上亢：
心烦易怒、急躁，多为出血性中风先兆。怒则肝阳暴张，引动肝风，风阳上扰，肝火引动心火，心肝火旺，内风骤升而发为中风。此即《中风斠诠》所云：“五脏之性肝为暴，肝木横逆则风自生，五志之极皆生火，火焰升腾则风亦动。”内风旋转必气火俱浮，血涌于上，导致中风。
（3）血虚脉阻：
构音不清、一过性失语，为脑络高度瘀阻致脑海失养。现代医学认为是供养脑组织血液的颈内动脉、大脑中动脉硬化，管腔高度狭窄，或血管收缩，致大脑皮质短暂性缺血而出现的症状。对此暂称之为近期先兆。上述近期先兆可发生在中风前数日至数月。
通过对中风发生前24小时内所出现的前夕症状进行了统计分析，寻找前夕先兆。
（1）瘀阻脑络：
神识模糊、嗜睡，语无伦次，精神萎靡，昏昏欲睡，前言不对后语，是脑络高度瘀阻、血行失运之故，现代医学认为是椎底动脉管腔狭窄，供血不良所致，为脑血栓形成前期，是中风的较近先兆，多出现于缺血性脑出血之前夕。
（2）肝火亢盛：
头痛、呕吐痰涎，头痛由不定性变为持续性，部位由不定变为固定。有的比较剧烈，甚至呕吐、眩晕，此为肝阳上亢，化火挟风升动，上扰清空，乃祸不旋踵之兆，为出血性脑中风信号。此脑血管高压、管壁紧张之极，脑血管破裂的前兆。
（3）肝风欲动：
筋惕肉
。产生的机制主要为风阳上扰，肝风欲动。
上述症状出现在24小时以内，离中风已很近，故名之为前夕先兆。前夕先兆可发生在中风前数小时至数日。
中风先兆是中风的早期信号，是预测中风的内容之一，是中医中风病辨证论治的重要组成部分。
中风病和风、火、痰、瘀密切相关，而其根本却是内虚。《灵枢·刺节真邪》曰：“虚邪偏客于身半，其入深，内居荣卫，荣卫稍衰，则真气去，邪气独留，发为偏枯。”因精血虚亏可导致血行涩滞，气虚则不能推动血液运行而发生血瘀。且调查中发现中风者多嗜甘肥、烟酒，导致脾失健运，痰湿内生，血脉不利，日久痰浊、瘀血互结，越发加重血行不利，精血难充，使肝肾亏损更甚，水不涵木，导致肝阳、心火上亢，或化风作眩，或阻窍语涩，或阻络肢麻，此乃中风发作之谓。
先兆期的证候以肝阳亢盛、肝风上扰为特点，如头目眩晕、头昏头痛、颜面麻木、偏身麻木、手麻、足麻等症，《素问·至真要大论》指出：“诸风掉眩，皆属于肝。”由于肝络循行上至头部，阳化风动，因而出现上述头部及肢体症状。以痰瘀阻络、脑络受损为特点，如猝然善忘、反应迟钝、神识模糊、嗜睡、筋惕肉
、呕吐痰涎等症。此多因血行不足，脑髓失养，元气渐亏之兆。
肝肾阴虚、肝阳上亢先兆证：肾阴虚，水不涵木，肝火上亢，多出现面赤阵作，心烦易怒，头痛眩晕，口苦便干，四肢麻木，腰膝酸软等症。治用滋水涵木，柔肝息风。痰瘀痹阻、脑络失和先兆症：痰浊夹瘀为患，痰为病根，瘀为继发性病因，且多为内源性痰浊，多见头昏胸闷，呕吐痰涎，反应迟钝等症。治用化痰逐瘀，平肝泄浊。气血两亏、脉络瘀阻先兆症：内虚是中风的根本，明·张景岳指出：“本皆内伤积损颓败而然。”清·王清任《医林改错》则认为中风多因气虚血瘀，并创补阳还五汤治疗。实践中，气虚血瘀先兆症亦较多，多表现为头昏乏力、嗜睡、猝然善忘等症，治用益气化瘀的方法。
在病证结合研究中，主要采用了DME方法中病因学研究和诊断性试验研究的相关思路和方法，进行了大样本的中医临床流行病学调查，发现DME方法运用在中医临床研究中，不但能促进中医临床医学的迅速发展，也在一定程度上规范了中医临床研究，提高了中医临床研究的质量和水平，改变了以往中医临床研究以直观经验为主的局面，促使中医学研究朝着更加科学、客观的方向发展。
临床流行病学的目的是建立、发展并使用能减少系统误差和机遇造成误导的临床观察方法，从而得出符合真实情况的结论。为了在医疗实践中做出正确决策，临床医生需要这类信息，而临床流行病学就是取得这类信息的重要方法。
随着医学体系的发展，医学逐步发展为3个主要的领域：基础医学、预防医学和临床医学。科学技术和方法的发展虽使这3个领域的研究均逐渐深入，但同时也使彼此之间的联系愈来愈少。如临床医师常局限在医院中，平时只在接诊时观察到患者疾病当时的表现，而无法观察到疾病发生、发展、转归整个过程的全貌以及整个患病人群概貌，因而在临床科研设计、观察和做结论时常常受到偏倚和机遇的影响。基础医学虽然对疾病的认识深入到分子水平，但常忽略社会和心理因素在疾病中的重要作用，也存在如何将基础医学的研究结果及时用于改善临床诊断和治疗中去的困难。要解决上述问题需要构建基础医学家、临床医师和流行病学家的联合研究队伍，应用流行病学的基本规律和医学统计学的基本方法，共同协作解决临床医学中的问题。DME方法就是将流行病学和数理统计紧密结合，形成了一套定量而且精确的研究方法，为临床医学和基础医学的研究开辟了一条新的途径。
图3-1 临床流行病学方法形成路径
图3-2 传统中医药研究的途径
中医药传统临床研究方法与DME方法一样都是从临床现象入手，但前者从宏观角度出发，注重整理归纳分析，存在样本选择不全面、样本量少等不足，往往研究结果科学性欠佳。而后者则侧重临床设计调查研究，结合统计学方法，结论较真实可信。传统中医研究途径和DME方法的形成路径比较见表3-4。
表3-4 传统中医研究方法和DME方法路径比较
从两种研究的思路比较表不难看出，中医传统的临床研究方法和DME方法均遵循由观察现象到提出假说再到验证假说的完整思维逻辑过程。但传统中医研究在各步骤中方法不能完全适应飞速发展的医学需求，如提出假说的方式是从现象进行推理，并未建立在系统充分的临床调查之上。
DME和传统的中医研究方法在初期有着类似的研究思路，只不过在流行病学问世后发生了分化，流行病学和数理统计结合后使流行病学的分析方法日趋成熟、精确，和临床、基础医学结合后派生出DME的研究方法。而传统的中医研究方法则由于历史的局限性，在群体调查研究萌芽后，未能和数理统计方法结合起来，没有严密的定性、定量研究。
传统的中医研究方法和临床流行病学方法的形成和发展都走过一段类似的道路，但在流行病学形成的过程中发生了分化：传统的中医研究方法因局限于当时的历史条件，在流行病学萌芽后未能和数学结合起来，一直停留在直观、静态、定性、实物的层面上，只能采用归纳、类比、分析、推理的方法，形成了一套中医临床理论，但这一结论因缺乏微观、实验、定量的分析，所以是抽象的。临床流行病学方法是将流行病学和数学紧密结合，形成了一套定量且精确的研究方法，为临床医学和基础医学的研究开辟了一条新的途径。
科学方法是科学的灵魂，是科学进步的动力之一，方法的主体性特征是最优化、实用化和系统化。从中医理论体系的产生和发展以及中医临床经验的积累上追本溯源，中医药传统临床研究方法，主要指中医学历代流传而行之有效的研究方法；它是在大量实践的基础上通过形象和逻辑思维等多种方法的抽象概括，对人体生命活动规律及人与外界关系和防治疾病方式、手段的不断认识和探索；中医药传统临床研究方法不是历史上曾使用过的研究方法的定型，而是继承、扬弃、发展的统一 ［27］ 。“候之所始，道之所生”，传统中医研究方法以外候为依托，认真观察、分析、总结人体健康与疾病的变化规律并探索防治手段，其产生大致经历了3个过程。
根据自身特点，进行有效地临证经验整理。如东汉末年，张仲景在大量的伤寒病症类案和个案的基础上，撰写了《伤寒杂病论》，书中创立了包括理、法、方、药在内的辨证论治原则，提出了中医必须把基础理论和临床实践紧密结合起来研究的方法学。
参考大量古典文献，撷精掇华进行学术经验整理与升华。如金元四大医家提出了许多革新思想，对许多古方进行了新的研究。
从宏观的角度对所发生的医学现象进行综合分析。如明清时期温病学家开始逐渐走出伤寒学术体系，尝试运用各种方法进行临床研究。其中，有一部分温病学家已能开展一些群体调查研究，如明末公元1641年传染病在山东、浙江、河南、河北等地大流行，当时的温病学家吴有性刻苦钻研医学道理，并不顾自身安危，深入传染病流行区域，对当时疫情的流行情况进行详细调查研究，结合治疗经验分析总结，在崇祯十五年（公元1642年）撰成《温疫论》。
中医药传统研究方法是系统的、多层次的，它既有哲学方法和一般方法，也有自身特有的方法。如哲学和逻辑学方法，往往主宰医学的思想方式，既是医学观念，又具有方法学意义。科学研究一般方法，包括观察方法、调查方法、文献方法、分类方法、假说方法、数学方法、实验方法、解剖方法和系统方法等。其中，由于理论观念和思维方式的制约，实验和解剖方法没有得到充分的发展，其他方法沿用至今，称为常用的传统方法。根据自身特点而发展起来一套特殊方法，如辨证论治、经验整理、中药方剂的配制等方法，其中辨证论治方法，集诊治方法、临床思维方法于一身，成为中医药理论体系的特征之一。
中医药学传统研究方法，是以中医理论为基础，以继承发扬中医药学为目的的行之有效的方法，它并不排斥现代方法。现在，中医药借鉴临床流行病学群体的研究方法，开展中医药治疗疾病的临床流行病学研究，这需要现代医学和中医药学共同承担，互相补充，充分发挥各自的优势，从而不断推动中医药科研方法的发展。
循证医学是从20世纪90年代在临床医学领域内迅速发展起来的一门学科，是遵循科学证据的医学。其核心思想是“任何医疗卫生方案、决策的确定都应遵循客观的临床科学研究产生的最佳证据”，从而制订出科学的预防对策和措施，达到预防疾病、促进健康和提高生命质量的目的。中医的辨证论治也是一种原始的寻证方法，但中医的“证”与循证医学的“证”有着不同的概念，中医的“证”是对疾病（泛指非健康）发展到一定阶段的病因、病性、病位及病势等的高度概括，表现为一组有内在联系的症状和体征。这些表象及其动态变化综合表述为证候（简称证）。这种证据因观察者的不同而不同，因而容易发生偏倚；循证医学的“证”是指经过严格设计的人体试验研究获得的客观、真实的结果，是经得起验证和重复的。这就要求中医证候分类指标的研究应该是在临床流行病学的基础上获得循证医学证据。
循证医学（evidence-based medicine，EBM）顾名思义是遵循证据的医学，循证医学创始人之一、国际著名临床流行病学家David Sackett将循证医学定义为：“慎重、准确和明智地应用目前可获取的最佳研究证据，同时结合临床医师个人的专业技能和长期临床经验，考虑患者的价值观和意愿，完美地将三者结合在一起，制定出具体的治疗方案”。
循证医学是以临床实践为基础，以临床研究和信息学、网络技术为支撑的一门新兴交叉学科。其核心思想是医疗决策应在现有的最好的临床研究依据基础上确定，同时也重视结合个人的临床经验。综上，临床流行病学和循证医学是两种密不可分的方法学。
循证医学是遵循最佳科学证据的医学实践过程，其核心是高质量的临床研究证据。这就要求医生确定治疗方案、专家编制诊疗指南、政府制定卫生政策时都需根据现有的最佳证据进行。证据是循证医学的基石，高质量的证据是指来自采用了防止偏倚的措施，确保试验结果的真实性和科学性的临床研究，包括病因、诊断、预防、治疗、康复和预后等各方面的研究。高质量的系统评价结果或高质量的随机对照临床试验结论，是循证医学最高级别的证据，并作为权威临床指南最重要的证据基础。
高素质临床医师的专业技能与经验是实践循证医学的必备条件。循证医学提倡将医师的临床实践经验与从外部得到的最好临床证据结合，为诊治患者做出最佳决策。忽视临床实践经验的医师即使得到了最好的证据也可能用错。因为最好的临床证据在用于每一个具体患者时，必须因人而异。应当根据患者的临床、病理特点、人种、人口特点、社会经济特点和试验措施应用的可行性灵活运用，切忌生搬硬套外部证据。
循证医学提倡医生在重视疾病诊断、治疗的同时，力求从患者的角度出发，去了解其患病经历及感受，尤其是对疾病的疑虑与恐惧、疾病对机体与身心功能的影响及对治疗方案的期望与选择等。在诊治过程中，医患间平等友好合作，形成医患诊治联盟，才能取得患者的高度依从，使患者获得最佳的治疗和预后效果。
临床流行病学的基本理论和临床研究是实践循证医学的基础。在临床实践过程中，要筛选最佳证据，必然要看其研究的设计是否科学合理；要评价文献的质量，务必要掌握临床流行病学对研究质量的评价标准；要分析医学文献的结果真实性，就必须分析文献是否存在偏倚和混杂因素的影响。
任何医疗决策的确定都要基于科学证据，循证证据形式丰富，临床研究数量繁多，但质量却良莠不齐，医疗决策者及临床医生需要耗费大量时间和精力从信息海洋中筛选出真实而有效的证据。为了更加高效地利用循证信息，证据分级系统应运而生，其目的在于对不同来源的证据进行质量分级，临床医生只需充分利用研究人员预先确立的证据分级标准和推荐级别使用各种高质量证据即可，从而达到正确合理使用证据的目的。“GRADE”（表3-5）代表了当前对研究证据进行分类分级的国际最高水平，意义和影响重大，它关注转化质量，从证据分级出发，整合了分类、分级和转化标准。目前，包括世界卫生组织（WHO）和Cochrane协作网等在内的28个国际组织、协会已采纳GRADE标准，GRADE同样适用于制作系统评价、卫生技术评估及指南。世界卫生组织已经采用，GRADE已成为评价干预性证据的国际标准之一。
表3-5 GRADE证据质量分级标准及推荐强度
循证医学创始人之一的David Sackett教授在 Evidence - Base Medicine ， How to Practice and Teach EBM 一书中说，使用“循证医学”这个概念的灵感来源于中国乾隆时期使用“考证”的方法 ［28］ ，由此可以推测中医学在很久以前就已经萌生了循证医学思想，并尝试在临床实践中运用，但是由于时代的限制，方法学的缺失，未能及时发掘此方法对临床研究的重要性，未能形成有效的方法体系，随着时代的发展和科学的进步，中医药也将顺势而上，结合现代科学思路和方法认识，开展中医药循证医学研究。
中医学在我国已经应用了数千年，为中华民族的繁衍昌盛作出了巨大的贡献。在中国历史上最早实践循证医学思想的是炎帝神农氏，他辨药尝百草，开创了人类历史上进行人体试验的先河。张仲景可谓中医循证医学的鼻祖，《伤寒杂病论》博采众长，继承发扬了古代医家临证经验、医籍精华，将辨证论治与方证理论融为一体，历经多年反复的临床验证，完成了东汉以前中医最佳临床证据的评价。从某种角度来说，《伤寒杂病论》是古代循证研究的真实案例，它将实证精神和群体智慧相结合，建立起了完备的中医实证数据库，聚集了大量一线的中医临床经验。《本草图经》中记载，为评价人参的疗效，需寻两人，令其中一人服食人参并奔跑，另一人未服人参也令其奔跑。未服人参者很快就气喘吁吁。这可谓是记载最早的典型临床对照试验 ［29］ 。喻嘉言在《寓意草·与门人定议病式》就已经认识到临床证据的重要性、多样性，从而进行收集、整理、评价出当时所能获得的最佳证据，如“某年、某月、某地、某人，年纪若干，形之肥瘦长短若何，色之黑白枯润若何，声之清浊长短若何，人之形志苦乐若何，病始何日，初服何药，次后再服何药，某药稍效，某药不效”。 ［30］
中医循证医学是中医学与循证医学结合的产物。中医循证医学是指利用循证医学的原理和方法来指导中医中药的研究和临床，科学严谨地设计临床试验方案和在临床上依据最新最佳的证据来选择干预措施。中医循证医学要求中医学的科研当中注重证据的产生，临床上注重证据的运用。
在临床实践中运用中医循证医学也是“遵循科学证据的医学”。目前中医学的证据有三类。第一类是四大经典，尤其是《内经》和《伤寒杂病论》，基本上是现在中医学证据当中的最基本也是最重要的证据。第二类是四大经典之外的专家著述。这部分证据内容广博，数量繁多，其证据水平也参差不齐。第三类证据是按照现代科学思维方式研究所得到的临床证据。这些文献所报道的证据，从古至今一直指导着中医临床工作，尤其是具有中医特色的病案医话，在更广大的范围内指导着中医临床。
国内有关中医学的期刊不下百种，加上中西医结合的期刊，每天诞生的中医学论文数量可想而知。但是由于前面所说的原因，中医学的文献质量普遍不高，论文中的试验在设计、实施和报告中或多或少地存在一些问题。从质量上看，刊载的RCT绝大多数只标明是“随机”，没有或只是简单记载具体的随机方法；对于病例没有纳入标准和排除标准，而且疗程不规范、不统一；组间样本量差异较大，观察时间过短，缺少随访，很少观察不良反应，极少有阴性结果的文章发表，更有甚者使用统计方法不正确等等。
循证医学为中医科研提供了新的研究思路，既可促进中医药从以经验为主的临床实践向以证据为基础的临床实践转型发展，以推进中医药国际化的进程；又可不断探索挖掘中医药防治疾病的优势病种和应用领域，为进一步的临床研究提供线索和依据。引用循证医学方法还可对中医药疗法进行疗效和安全性评价，为中医药疗法的推广使用提供证据基础。经过数十年的不断发展，符合中医药理论和实践特点的循证评价技术方法不断完善，循证中医药学逐步形成，成为循证医学的重要分支。
中医循证医学是指借鉴循证医学的理论和方法，收集、评价、生产、转化中医药有效性、安全性和经济性证据，揭示中医药临床作用特点和规律，并指导临床指南、路径和卫生决策制定的一门应用学科 ［31］ 。
研究数据是科研活动基础性资源，在大数据时代下，搭建科研数据共享平台，有利于数据的合理化利用，提高科学研究的质量，减少研究资源的浪费。Cochrane图书馆是目前国际上公认的、使用较多的临床对照试验数据平台。但收录的我国研究资料不多，尤其缺乏中西医结合以及中医领域的临床对照试验的资料。为了紧跟时代发展的脚步，2018年我国正式出台了《科学数据管理办法》，突出强调科学数据的共享利用，提出了“开放为常态、不开放为例外”的共享理念。纵观国内外环境，搭建循证医学中医临床研究数据平台势在必行。数据是基础，平台是支撑，分析是核心。搭建数据共享平台既可为临床、教学和科研提供科学可靠的证据，为系统评价者提供真实有效的数据，又可为我国循证医学中心临床试验数据库的一个极大补充，向国际Cochrane协作网提供中国中西医结合、中医的临床研究资料，切实做到让科学数据“多跑路”，让科研人员“少跑腿”，提升数据利用效率，提升科技创新的水平，为加快建设创新型国家提供更有力的支撑。
建立循证医学中医临床研究数据平台，即临床RCT、CCT（半随机临床试验）及诊断试验数据库是循证医学实践的核心任务之一，目的是更便捷地提供循证医学证据，更好地为临床医生服务，指导临床实践。循证医学中医临床研究数据平台有严格的纳入、排除标准，突出临床试验设计类型，排除动物及实验研究，主要收集临床RCT、CCT的文献，为临床实践服务，针对性强。
中医学不论理论还是实践，贯穿始终的重要环节都是临床疗效评价，但由于中医“证”作为一种功能态，基本是宏观、模糊、非标准化的，在疗效评价时往往关注患者的主观感受，缺乏科学客观指标，故中医药研究证据缺乏说服力，重复性差，难以与国际接轨。临床疗效是中医药学生存和发展的基础，世界范围内对中医药产品的需求亦愈来愈强烈，这就要求中医临床疗效评价必须客观、科学。
（1）中医疗效评价现状：
中医临床疗效是中医临床的生命力，中医疗效评价已成为制约中医药现代化发展的瓶颈。近年来中医药临床试验呈遍地开花之势，国内期刊文献中发表的中医药临床试验论文数量逐年增加。但对部分文献做系统评价后发现，中医药临床试验存在研究设计与报告的质量不高，如随机分组方法的描述、盲法应用的不恰当；缺乏合理样本量估计；观察指标不明确；缺乏疗效的定义和依从性报告等。无论是证候还是疗效判断指标都难以达到规范化和量化标准等。疗效指标多仅为临床症状的改善，缺乏患者相关的生活质量评价以及长期随访的终点结局指标，如病死率、致残率等。这些问题影响了研究结果的可靠性，其试验的科学价值很难得到国际认可。方法学上存在的问题主要包括：采用简单随机化方法，疗效评价的要素未能体现中医特色，缺乏方法学上的创新。因而在今后漫长的时间里完善中医临床疗效评价体系将成为中医药界的主要任务之一。
（2）疗效评价研究内容：
为了解决中医药临床疗效评价中存在的问题，把中医临床诊治经验以科学研究的证据形式呈现出来，获得国际上的公认，世界卫生组织倡导循证的传统医学，其目的就是为了使广泛运用的传统医学疗法有证可循。因此将循证医学方法应用于中医药的评价已成为临床医学领域不可回避的发展潮流。
1）证候诊断标准的规范化：
在确立了现代医学疾病诊断的前提下，无论是以病统证，还是以证统病，都需要有证候诊断标准。中医证候诊断是客观评价中医药疗效的关键技术，现行的《中医病证分类与代码》（国家技术监督局发布，编号GB/T15657-1995）、《中医临床诊疗术语·证候部分》（编号GB/T16751.2-1997）、《中医病证诊断疗效标准》、《中药新药临床指导原则》为证候诊断标准的建立发挥了重要的指导作用。但证候诊断标准源于实践的总结，会随着实践的发展变化，需要在实践中不断完善。
2）各类指标的客观化：
评价中医药临床疗效，必须从中医药理论与临床治疗学的基本特点和优势出发，这与建立中医药干预措施有效性科学假说及合理选择疗效评价指标（结局指标）有密切关系，亦是中医药疗效评价不同于西药的关键。“病证结合”是中医药临床评价选择受试对象的一种重要模式，亦是为达到确切疗效并显示中医药治疗效能的有效方式。循证医学与临床流行病学的原理和方法对提高中医药临床疗效评价的科学性有重要作用，即临床试验必须遵循随机、对照、重复、盲法的原则；临床试验设计方案的正确选择；整个临床试验过程中偏倚和机遇的识别和处理；研究结局评价，包括终点指标的选择，评价标准的确定与测量等；生物医学统计分析法在统计学中的推导作用。
3）中医药研究文献系统评价：
医学文献的系统评价是医学科研的基础性工作，对临床疗效评价及指导临床治疗具有重要意义。系统评价是一种按照严格的纳入标准广泛系统收集关于医疗卫生问题的研究，对纳入研究进行全面的质量评价，并进行定量合并分析或定性分析，以对该问题进行系统总结的研究方法。
4）中医药临床研究人员及方法学：
研究人员应开展符合自身规律的方法学研究，例如从中医药临床疗效的科学评价入手，对国内外最常用的疗效评价指标进行分析、比较和评价。分析中医常用的复合指标（如综合症状、体征、证候、功能与实验室指标改善等多个指标）后，将疗效分为痊愈、显效、有效、无效，与国外认可的主要结局指标（如病死率、生活能力、复发率等）的相关性相比较。正确理解与应用终点指标、替代指标（包括复合指标），重视病人自我报告结局的应用，改善中医界常用的复合指标，最终达到中医药临床疗效评价的科学性和可信度。如前所述，这方面的工作（结局或预后研究）需要较大的样本量、全面的数据和长时间的随访，有待于医院电子病例等信息化的全面发展。
Meta分析是一种定量评价的手段，是循证医学研究中一项重要方法。它最早由英国心理学家Glass提出，内容包括提出问题、收集和分析数据、报告结果等基本研究过程。目前对Meta分析最统一的定义是一项汇总多个同类研究结果，并对研究效应进行定量合并分析的系统评价方法。Meta分析得到的结果更加接近真实情况的统计结果，已被转正列入质量最高的证据级别，是作为权威治疗依据和研究依据最重要的基础。大量的临床试验在研究初期都会选择Meta分析方法为研究提供科学客观的临床基础。现按照Meta分析对苏黄止咳胶囊治疗咳嗽变异性哮喘的文献进行研究报告。
咳嗽变异性哮喘（CVA）是一种特殊类型的哮喘，2015年版《咳嗽的诊断与治疗指南》指出咳嗽是其唯一或主要临床表现，无明显喘息、气促等症状或体征，但存在气道高反应性。CVA是慢性咳嗽最常见病因，国内多中心调查结果显示约占慢性咳嗽原因的三分之一。有些哮喘患者肺功能已有明显下降，但咳嗽仍为唯一症状或主要症状，也有部分典型哮喘患者在喘息症状缓解后，咳嗽成为主要症状。根据CVA的临床表现，从中医辨证的角度常常将其归属于“风咳证”范畴，治疗上多采用疏风止咳的中药方剂，但目前在药品说明书中明确指出可用于治疗咳嗽变异性哮喘的中成药仅有苏黄止咳胶囊，2015版的《咳嗽的诊断与治疗指南》上也推荐使用“苏黄止咳胶囊”治疗CVA，临床上也有部分文献报道较好的临床疗效。为了评价单独使用苏黄止咳胶囊治疗咳嗽变异性哮喘的临床疗效，我们进行了系统性评价。
检索年限从建库至2020年3月20日。中文检索关键词“苏黄止咳胶囊”“咳嗽变异性哮喘”“咳嗽变异型哮喘”，外文检索“suhuang capsule”“cough variant asthma”“CVA”，检索数据库包括中国知网、维普、中国生物医学文献数据库、万方和中国中医药期刊文献数据库。剔除小儿咳嗽变异性哮喘及联合治疗报道，并辅助手工检索。共检索相关文献135篇，其中2篇英文文献。二次筛选中，排除掉重复文献、联合治疗、小儿咳嗽变异性哮喘、中医证治论述后共有14篇随机对照被纳入本系统评价。共纳入患者1 293例，均为CVA，治疗组均仅适用苏黄止咳胶囊，纳入研究的基本特征见表3-6。
表3-6 纳入研究的基本特征
在纳入的研究中，采用最多的对照药物为孟鲁司特钠，疗程多为2周，观察指标除临床症状的改善外，部分研究使用了肺功能、支气管激发试验、外周血嗜酸性粒细胞数、VAS评分表、IgE、IgG。纳入的研究中除1项研究中有报道1例使用苏黄止咳胶囊的不良反应外，其余研究中均未见苏黄止咳胶囊的不良反应报道，而有3项研究显示对照组有相关不良事件，总的来看苏黄止咳胶囊还是较为安全的。
采用Jadad法评价研究方法（改良版）进行质量评价，总分为1～7分，1～3分为低质量，4～7分为高质量，评分标准如下。
随机序列的产生
恰当：计算机产生的随机数字或类似方法（2分）
不清楚：随机试验但未描述随机分配的方法（1分）
不恰当：采用交替分配的方法如单双号（0分）
随机化隐藏
恰当：中心或药房控制分配方案、用序列编号一致的容器、现场计算机控制、密封不透光的信封或其他使临床医生和受试者无法预知分配序列的方法（2分）
不清楚：只表明使用随机数字表或其他随机分配方案（1分）
不恰当：交替分配、病例号、星期日数、开放式随机号码表、系列编码信封以及任何不能防止分组的可预测性的措施（0分）
未使用（0分）
盲法
恰当：采用了完全一致的安慰剂片或类似方法（2分）
不清楚：试验陈述为盲法，但未描述方法（1分）
不恰当：未采用双盲或盲的方法不恰当，如片剂和注射剂比较（0分）
撤出与退出
描述了撤出或退出的数目和理由（1分）
未描述撤出或退出的数目或理由（0分）
根据Jadad改良评分表对纳入的研究进行评分，具体见表3-7：
表3-7 纳入研究的Jadad评分
续表
注：L——低度，H——高度，U——不明确。
纳入的14项研究中仅一项研究为高质量，从各项评分可知大部分研究均未有明确表示随机序列的产生方法，随机化隐藏与双盲法的使用也不恰当，可能与大部分研究使用的对照药物剂型有关。
纳入的14项研究均比较临床疗效的总有效率［有效率=（显效+有效）/总体或（痊愈+显效+有效）/总体］，总有效率的Meta分析采用固定效应模型，合并效应值 OR =4.15（95%CI 2.89～5.95， Z =7.74， P <0.000 01），菱形完全居于中线的右侧，提示治疗组和对照组的有效率有显著性差异，利于治疗组。见图3-3。
图3-3 治疗组与对照组有效率比较图
咳嗽变异性哮喘是以气道高反应型为主要病理特征的慢性病，是目前呼吸科常见病、多发病，随着全球空气质量变差，过敏原的增多，本病的发病率逐渐升高，大多还是以对症治疗为主，无特异的治疗方法。从中医辨证角度，多从风咳证的角度认识本病，治疗上以疏风宣泄、解痉止咳为主要原则，苏黄止咳胶囊为晁恩祥教授临床经验方，由麻黄、紫苏叶、地龙、枇杷叶、紫苏子、蝉蜕和五味子等药物组成。而现代药理学研究表明，麻黄中的麻黄碱、伪麻黄碱可阻止过敏介质释放，紫苏叶中的紫苏醛有镇静作用，地龙中含氮组分可阻滞气管痉挛，枇杷叶中的枇杷苷、熊果酸、总三萜酸具有明显的镇咳效果，所以苏黄止咳胶囊具有很好的抗敏解痉止咳的作用。
本次Meta分析结果表明，治疗组临床有效率高于对照组，差异具有统计学意义，故苏黄止咳胶囊治疗咳嗽变异性哮喘具有较好的临床疗效。在安全性方面，仅有一项研究中1例患者使用苏黄止咳胶囊后出现恶心呕吐，但与药物关系尚不明确，有三项研究显示对照组出现了不良反应。
本次纳入的文献质量较低，可能在一定程度上影响研究结论的准确性，这也提醒我们在日后的临床研究中注重方法学的运用。
多元统计分析是一种综合分析方法，简称多元分析或多变量（因素）分析，是研究多个相依因素之间的关系以及具有这些因素的样品之间关系的统计学方法，是21世纪初在数理统计的基础上逐渐发展起来的方法。它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律，相比较单因素和二因素分析，多元分析研究的因素较多，不易遗漏信息，分析更为全面，也便于控制干扰因素可能对结果造成的影响。
多元统计方法与中医有内在的切合性 ［32-33］ ，在中医证候研究领域的应用由来已久，它们对于中医证候的诊断与鉴别诊断，对于寻找灵敏度高、特异性强的中医实验资料具有一定的应用价值。多元统计方法是实现中医证候定量化、规范化的重要手段，常见研究方法主要包括聚类分析、主成分分析、因子分析、判别分析、Logistic回归分析、隐类分析、结构方程模型等，其中聚类分析、主成分分析、因子分析等多用于平等因素间互依关系的研究，而判别分析、Logistic回归分析等则多用于原因因素对结果因素作用的研究。
聚类分析（clustering analysis），亦称集群分析，是研究“物以类聚”的一种数理统计方法，指将样品个体或变量指标按其具有的特性进行分类，类内对象相互之间是相似的（相关的），而类间的对象是不同的（不相关的）。聚类的标准是使类内相似度尽可能大、类间相似度尽可能小，从而最终找出研究对象的适当归类。聚类分析用类（簇）标号创建对象的标记，区别于有监督的分类分析，它不需要“先验”知识（即事先不能明确如何分类），属于非监督分类。
聚类分析方法具有较好的科学性和客观性，在中医证候分类研究中，可依据个体症状差异分析每一个类别个体的共同特征，最后结合专业知识将其归属为某一类别；亦有用指标聚类的方法对症状等指标进行归类。
聚类分析方法按照原理可划分为层次聚类和非层次聚类 ［34］ 。按照分类目的，聚类分析又可分为指标聚类和样品聚类两类。指标聚类又称R型聚类，是指将指标归类，使指标降维从而选择有代表性的指标。它可以将具有共线性关系的证候变量经聚类分析后归到一类，达到对证候降维的目的，消除共线性对进一步回归分析结果的影响。样品聚类又称Q型聚类，是指将样品归类，按照样品间的相似程度将整体分成多个类，找同类人群间的共同规律。
病证型结合是运用临床流行病学方法搜集各病种数据，在中医理论的指导之下进行辨证论治规范化的研究，以期将望、闻、问、切等宏观表现与现代检测指标所反映的微观改变结合进行中医辨证论治，根据这一目的我们采用了聚类分析和对应分析方法。
聚类分析方法的优点在于不要求预先分类，可以根据不同类别之间的“相似度”或“相异度”加以区分，从而减少研究者的主观性对结果的不良影响。但其亦有一定的局限性，主要包括：结果具有不确定性，无法根据数据内部特点自主地确定分为几类，且选择不同的聚类算法，其结果就会大不相同，这就往往需要进行多次尝试，反复分析，才能找到最适合所研究数据的方法；存在聚类的单分配问题，变量一旦被聚到某一类时就不能再被聚到其他类，不可能同时出现在二类中，这与中医临床辨证分类实际不相符，如腰膝酸软这一更年期综合征的常见表现，可以出现在肝肾阴虚证类中，也可以出现在肾阳亏虚证类中，因此聚类分析中的指标聚类法不适用于证候分类。对应分析法可以通过改变数据结构克服这一现象。如本例，腰膝酸软可以出现在第二类也可以出现在第四类。以上这些不足之处限制了聚类分析在中医证候分类中的深入应用，因此，聚类方法比较适合应用于单一疾病的证候分类，在中医证候研究中常属于辅助手段，只能观察特征，而缺乏对结果的度量。
资料来源：常州市中医院更年期综合征现场调查资料400份，按假设辨证标准进行辨证，有肝肾阴虚100例，肝郁伤神101例，肝阳上亢99例，肾阳亏虚100例。资料的收集均采用统一的调查表进行，调查表内容包括一般情况、四诊信息、现代医学检测指标和临床诊断四部分，计171个变量。单变量分析以假设证为分组标志，分别计算四诊信息、现代医学检测指标中定性指标的阳性频数，并采用 χ 2 检验或精确概率法进行统计分析。对现代医学检测指标中定量指标进行秩和检验，并对有意义的定量指标离散化。将所有单变量统计分析有意义且阳性率在10%以上，以及临床医生认为有意义的指标组成对应分析的数据集。
聚类分析：根据原设计，更年期综合征的“证”为4个，即肝阳上亢证、肝肾阴虚证、肝郁神伤证、肾阳亏虚证。但这是咨询专家和调研文献所得，并不能确定更年期就是4个证型，所以在原4个证型的基础上放大，别聚成5类和8类，以分析其聚类的结果。把指标进行聚类，即把相同性质的指标进行归类，指标间的密切关系用KANDELL相关系数计算，相关系数越大越相似。应当聚为几类，亦即分为几个证，可根据专业知识确定。但聚类分析缺点在于这种方法只能解决描述性分析，不能解决定量问题。
主成分分析（principal component analysis）是将多个变量综合成一个或少数几个综合指标的工具，通过降维将多指标（变量）资料转换为单指标（变量）资料，从而实现资料的精简和线性化，使主成分数量少于原变量，并保留大部分信息。主成分的个数一般根据累计贡献率的大小来确定。在中医证候分类中即通过对证候变量的相关性分析，导出彼此不相关的主成分，即主要证型，使其尽可能多地保留证候的原始信息。还可以进一步利用主成分进行聚类分析和回归分析。
主成分分析单独应用于中医证候分类研究中较少，目前多与其他分析方法综合运用。具体步骤为：①数据标准化处理。使每个变量均值为0，方差为1。②使总体的协方差矩阵和其相关系数相等。③计算样本相关矩阵R，求R的特征值与特征向量。④选择主成分，计算贡献率。
主成分分析可通过降维解决中医证候多指标问题，还可建立症状和证候成分之间的权重关系，具有综合主要信息量而使信息损失最少的优点（所包含的信息量仍占原始信息的80%以上）；且这些新的指标（变量）彼此间互不相关，消除了多重共线性，在实际应用过程中主成分分析亦可以作为其他方法的中间手段。但主成分分析并不能很好地解释指标间（变量间）的关系，也无法考虑到被舍弃的变量反映的特殊情况，这一局限性使其单独应用于中医证候分类研究中较少，多与因子分析相结合，从而可以实现反映全部变量中大部分变量信息的目的。
临床资料来源于“八五”攻关项目“中风病先兆症证候学的临床调查研究” ［35］ 的现场临床流行病学研究部分，Cronbach α和分半信度较好，在单因素组间比较后，对变量进行了相关系数和多重共线性分析，保证了数据分析的质量；KMO抽样适度测定值（Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy）的分析，本资料是：0.732大于0.5。巴特利特（Bartlett）球形检验值（Bartlett’s Test of Sphericity）为1 730.439， P <0.05。显示本资料可用于因子分析。
中风病发病时各变量的相关性及多重共线性诊断为排除变量两者及多者之间的交互作用，而造成的对多元统计分析的影响，在进行多元统计分析前进行了中风病发病时阳性频率在10%以上的变量和中医脉、舌象中与中风有因果关系的变量，以及参考专家的临床经验，对变量进行了处理，并对相关系数大于0.8，容限度小于0.25，VIF大于4的变量做了相应的变换。
中风中经络主证症状间的系统评价为进一步探讨主证间各症状的地位和作用，对主证的主成分分析表明要提取全部信息的70%，需要7个以上的主成分，信息比较分散，第一主成分仅提取20%左右的信息。在前3个主成分中F1主要由口舌㖞斜、口角流涎、构音不清决定，F2主要由反应迟钝、面色晦暗、视物模糊、嗜睡决定，F3主要由半身不遂、步履不正、急性发病决定，这样便构成了中风病中经络的主证。
因子分析（factor analysis）是研究从变量群中提取共性因子的统计技术，可以看作是在主成分分析的基础上构建若干意义较明确的公因子，即在所有能测量的变量中，根据这些变量内部的相关性大小将变量分组，每一组引入一个因子来归纳分析分组后某一方面性质。因子分析中的因子通常是一个不能直接测量的而且具有综合意义的隐变量，用这些潜在变量来解释原始指标之间的相关性或协方差关系。
具体可见第四章第一节。
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陈启光 ［36］ 等应用临床流行病学方法对468例高脂血症患者的四诊信息指标进行因子分析，用探索性因子分析提取5个公共因子。在此基础上进行证实性因子分析，模型拟合指数GFI=0.932，拟合较好，保留载荷系数大于0.4的指标作为每一个证候中的主要指标，再对以上5个公因子（证候）予以专家讨论命名。史锁芳 ［37］ 等对随机调查的430例支气管哮喘患者四诊信息进行证实性因子分析，发现六因子分析结果与临床实际较为一致，可归纳为痰饮伏肺证、痰热蕴肺证、风痰阻肺证、肺肾气虚证、脾气不足证6个证型。申春悌 ［38］ 等采用因子分析法对1 280例高血压患者进行中医证候分类研究，探讨每一证型的证候要素构成及其对应的相关症状或体征，得出高血压病主要的中医证型可分为5类，主要的病位类证候要素为肝、脾、肾和心，病性类证候要素为内热、阳亢、阴虚、气虚和风、痰、湿，符合中医临床实际。
潜在类别分析（latent class analysis，LCA）是用潜在的类别变量来解释显在的类别变量之间的关联，使显在变量之间的关系通过潜在类别变量来估计，从而以最少的潜在类别数解释显在变量间的关联程度。该方法的数据特点是显在变量类型与潜在变量类型均为分类变量。
具体可见第四章第一节。
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王琪 ［39］ 等采用潜在类别分析将1023例缺血性中风病住院患者按首发证候进行分类，根据潜在类别分析模型的拟合统计量及似然比检验得出4个潜在类别的模型是首选模型，缺血性中风病住院患者可聚为4个亚组：“内湿+血瘀”组、“痰+血瘀”组、“血瘀”组、“多种证候”组。李丽霞 ［40］ 等采用问卷调查收集533例围绝经期综合征患者的中医症状和体征信息，运用潜在类别模型对其中医证候进行识别，结果显示含4个类别的潜在类别模型为最佳模型，依据症状和体征将533例围绝经期综合征患者潜在类别分析分为4种中医证候：肝郁型、肾阳虚型、肾阴虚型、肾阴阳虚型。薛芳静 ［41］ 等运用流行病学方法收集的1 499例符合纳入标准且依从性较好的高血压病病例，采用潜在类别分析方法对确定的5个主要证候：肝火亢盛证、肝肾阴虚证、痰瘀互结证、心肾两虚证以及肝郁伤神证进行证候分类，其结果可作为其他疾病中医证候个体化诊断的参考，为提高中医临床研究质量和研究结果真实性提了供有价值的参考依据。
结构方程模型（structural equation model）是一种运用统计中的假设检验对有关现象的内在结构理论进行分析的一种统计方法，它主要是通过引入潜在变量来研究多个抽象变量之间的因果结构关系。结构方程模型包括测量模型与结构模型，测量模型也称为验证性因子分析模型，用于表示显变量和隐变量之间的关系；结构模型又称为隐变量因果关系模型，用于显示隐变量之间相互影响的关系。中医的证候多属于潜变量，四诊信息为显变量，通过症状等外显指标可以对潜变量进行间接测量，从而分析病、证、型、四诊信息间错综复杂的因果关系。
具体可见第四章第二节。
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申春悌 ［42］ 等人采用结构方程模型研究400例更年期综合征的证型分布及各型所包含的四诊信息及实验室检测指标，发现更年期综合征的证型可归为肝阳上亢、肾阳亏虚、肝肾阴虚、肝郁伤神。袁野 ［43］ 等建立结构方程模型实现对1 105例高血压病患者的中医基础证、特异型，发现高血压患者基础证为阴虚阳亢证，特异型有肝肾阴虚型、肝火亢盛型、痰浊壅盛型、心肾两虚型和肝郁伤神型。
多元统计学方法的广泛应用，推进了中医证候诊断研究标准化、客观化的步伐，其结果在一定程度上指导了中医疾病的辨证分型。但是，多元统计学方法在应用上仍存在几个关键问题：①采用方法种类多，结果不一致，尚未形成统一的标准。②样本数量少、质量低，建立相关模型的可重复性差。③仍存在很多主观因素，对研究结果有一定的影响。④尚有许多具体的研究结果与临床实践结果存在较大差异 ［44］ 。
多元统计学方法种类颇多，各有自己的优缺点，如果将这些方法单独运用在中医证候研究中，有时并不能令人如意，但是如果综合两种或多种方法联合使用，如采用聚类分析和结构方程模型处理潜变量和测量误差等问题，综合考虑各种方法的优点，取长补短，发挥各自的特长，以达到更佳的分类效果，便可提高结果的准确性和可靠性。
数据挖掘技术是将隐含的、尚不为人所知的，同时又有潜在价值的信息从数据中提取出来，建立计算机程序，自动在数据库中细察，以发现规律或者模式，它是将统计学、机器学习、信息论以及计算技术有机结合起来。老中医的辨证经验是中医学的宝贵财富，对年轻医生认识和诊治疾病具有非常大的帮助，所以获取经验丰富医生的辨证分型规律是中医研究的重要方面。近年来数据挖掘技术在分析中医证候的研究中被广泛地采用并取得了许多有价值的成果。目前数据挖掘的主要研究方法有决策树、支持向量机、神经网络、贝叶斯网络等，这些方法是数据挖掘中最能刻画数据中存在的非线性方法，非常适合中医临床数据的特点。
决策树（decision tree）算法主要用于分类和预测，是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它是通过确定一系列的逻辑（分枝）关系，从一组无秩序、无规则的事例中推理出一套分层规则，将所有可能发生结局的概率分布用树形图表达，生成决策树，从而达到对研究对象进行精确预测或正确分类的目的。它根据不同的特征，以树型结构表示分类或决策集合，其中树的每个节点对应一个非类别属性，每条边对应这个属性的每种可能值，而树的每个叶结点代表一个类别。
决策树在中医证候研究中主要包括：证候特征规范化、证候诊断规范化、中医辨证模型建立、证候变化规律等方面。决策树的算法比较多，常用于中医证候研究的主要有：适用于分类变量的ID3算法和适用于连续性变量的C4.5算法。
徐蕾 ［45］ 等对406例慢性胃炎病例进行bootstrap抽样至2 000病例，采用基于信息熵的决策树C4.5算法筛选出影响中医辨证分型的26个重要因素，产生可用于分类的诊断规则，建立辨证模型，模型分类符合率为训练集83.60%、验证集80.67%、测试集81.25%，发现决策树C4.5算法建立的模型效果较好，可应用于慢性胃炎中医辨证分型的预测。瞿海斌 ［46］ 等利用决策树从290例血瘀证病例的35个变量中自动提取相应的诊断规则，得到决策树分类模型并归纳出5条血瘀证的诊断规则。利用该模型对194例血瘀证病例测试，其结果为阳性检测正确率、阴性检测正确率和检测正确率分别达到97.67%、99.07%和98.45%。实验结果表明，决策树能自动从中医病例中归纳诊断规则，通过决策树方法还可判断各证候对于血瘀证诊断的贡献大小。钟颖 ［47］ 等建立慢性胃炎中虚气滞证的决策树模型，并提取该病证的判定规则，其研究结果认为舌质红、胃脘部怕冷、便秘、嗳气、脉象弦、吞酸或反酸、胃脘隐痛是鉴别慢性胃炎中虚气滞证的关键四诊信息，将其组合形成若干判定规则，慢性胃炎患者满足其中任意一条即可判定为中虚气滞证，如：①无舌质红，有胃脘部怕冷；②有舌红和便秘；③有舌质红，无便秘，有嗳气，脉象弦等。胡义扬 ［48］ 等人采用特征属性筛选与C5.0决策树算法等数据挖掘技术，以555例肝胆湿热证与肝郁脾虚证的慢性乙型肝炎患者的证候学调查信息和理化指标为研究对象，筛选出了与肝胆湿热和肝郁脾虚分类相关的7项重要属性及8条分类规则，并获得了96.94%的分类准确率，建立了慢性乙型肝炎肝胆湿热证与肝郁脾虚证的信息分类模型。
决策树算法以其易于提取显式规则、计算量相对较小、可以显示重要的决策属性和较高的分类准确率等优点而得到广泛应用。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理，同时能够处理数据的非线性关系，提取关键分类变量和分类规则，比较适合证的多分类研究。尤其在中医辨证模型的研究中，决策树算法显示出极大的优势。中医四诊信息在现代医学看来多属于非疾病特异性临床表现，而决策树的方法从复杂的中医四诊信息中提取了与相应证型最为相关的因素，形成证候诊断模型。
但是，决策树的算法比较多，并且需要进行剪枝，选择不同的算法会建立不同的模型，提取出的诊断规则和具有重要分类意义的症状也会有所不同，因此需要在实践中选择最佳的决策树算法和剪枝方法。
支持向量机（support vector machine，SVM）方法是近年来兴起的基于统计学理论的结构风险最小化原则的分类方法，它是通过将非线性数据映射到高维特征空间，并在这个空间构造最优分类超平面，该超平面使类别间的分类间隔最大，能够很好地克服维数灾难和过拟合等传统算法的缺点，因此，能处理小样本、非线性、高维数据，进而成为研究复杂系统问题的热点算法。
支持向量机在中医证候研究中的基本思路是：从中医证候的先验知识出发，定义对于中医证候样本的置信度，也就是样本在实际应用中属于某一类的可能性，进而提出带置信度的SVM模型P-SVM，然后应用带先验知识的间隔最小优化算法（P-SMO）对带置信度属性的数据集进行训练，得出P-SVM分类器。
杨小波 ［49］ 等以中医证候数据库收集的30余万条中医证候文献信息作为训练和测试数据集，以中医专业知识作为先验知识，将样本集置信度通过带权分类间隔导入SVM模型中进行分类，计算其分类置信度。结果表明：在有中医专业知识的情况下，中医证候信息分类的正确率得到了很大的提高，正确率约为95%，证明P-SVM是对中医证候信息进行正确分类的有效算法。王阶 ［50］ 等运用支持向量机方法对115例冠心病典型医案进行了证候要素诊断及相关研究，提取到名医诊治冠心病血瘀、痰浊、气虚、阳虚、阴虚、内热、血虚、气滞8个主要证候要素，阐释了证候要素应证组合规律。孙继佳 ［51］ 等人采用粗糙集与支持向量机结合的方法进行293例中医肝硬化的临床辨证研究，先运用粗糙集方法计算提取与肝硬化各证型有密切关联的重要症状、体征，然后利用这些提取的症状组合作为支持向量机的出入进行分类学习，从支持向量机分类结果得到相应的证候，结果表明采用不同的输入指标所得到的辨证平均正确率均高于70%。许朝霞 ［52］ 等采集2 218例心血管疾病的病例信息，运用支持向量机和人工神经网络方法对心血管疾病的中医临床信息和证候类别之间的关系进行分析，结果认为支持向量机和人工神经网络能为心血管疾病的临床中医证候识别提供一定的客观依据。许明东 ［53］ 等采用支持向量机学习算法，以常见的21个症状、舌苔及舌体、脉象的量化数据为输入，高血压病的证型为输出，建立基于SVM的高血压病中医证候诊断模型，并使用419例样本进行训练，130例样本进行测试，结果表明基于SVM建立高血压病中医证候诊断模型具有较高准确率和方法学上的可行性。
支持向量机是一种新的机器学习分类方法，其优势在于计算复杂性与数据的维数不成正比，只与样本的数量有关。尤其是当样本含量比较小时，SVM对数据库中模式分类的准确率一般要高于神经网络。
神经网络（neural networks），亦称人工神经网络（artificial neural networks，ANN），是通过模拟大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统，也是少数具有严格数学基础的、与人工智能相关的数据挖掘技术之一。它是一种将整体论与还原分析方法有机结合的研究复杂系统的方法，能够有效处理复杂系统中杂乱无章的海量数据，并能够寻找规律，归纳隐含的逻辑关系，发现多个信息单元之间的相互关联规则，同时还能从数据的分析研究中进行学科发展预测性研究，因而在中医证候研究领域有着广阔的应用前景 ［54-55］ 。
典型的神经网络模型主要分三大类：以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以ART模型、Kohonen模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法（SOPM）。
林维鉴 ［56］ 利用40份中医痹证病例进行BP网络训练，建立了中医痹证辨证分类的BP网络模型，用其余40份病例作为检验，根据输出向量确定该患者的证型，结果符合率为92.5%。樊晓平 ［57］ 等研究了用于抑郁症中医证候分类的研究，设计了一种基于自定义网络结构及其他参数的BP训练算法分类系统，应用在抑郁症的中医证候分类研究中。该系统利用实际病症样本数据进行了训练和分类，结果表明，系统具有很好的分类效果，可以用于指导抑郁症诊断和治疗。胡随瑜 ［58］ 等将1731例抑郁症患者随即分成2组，轮流进行训练和测试，结果BP网络训练总体阳性率为97.7%，测试阳性率为72.5%。结论是BP网络能较好地区分抑郁症5类中医证型，在中医证型分类识别中有一定的价值。杜文斌 ［59］ 以新中国成立后名老中医冠心病医案为研究对象，根据医案症状的分布频数确定各映射区的症状分布情况，参照医案中病机的阐述及相关中医理论确定映射区集合的证候类型。在此基础上给出了每个症状的权重，建立了基于自组织神经网络的冠心病证候诊断标准。证候分类结果提示：本医案集的冠心病证候可分为阴虚火旺、心肾阳虚、痰浊内阻、气虚血瘀4个证型。实例分析表明，本证候诊断标准所做出的诊断同医案诊断结果非常接近，完全符合率为73.3%，基本符合率为93.3%。李建生 ［60］ 等人综合运用人工神经网络、模糊系统等方法，以2型糖尿病数据挖掘结果的研究为切入点，探索中医证候诊断标准模型建立的方法。结合中医基础理论，最终获得2型糖尿病常见证候诊断标准，并通过测试数据检验其合理性，符合率为86%。李亚 ［61］ 等人采用神经网络及模糊系统，对475份弥漫性肺间质疾病临床调查资料构建自适应模糊推理系统模型，用该模型对临床数据挖掘，依据中医基础理论，获得弥漫性肺间质疾病常见证候诊断标准，并检验其合理性。发现弥漫性肺间质疾病常见有痰瘀阻肺证、肺肾气阴两虚证、肺肾气虚证、痰热壅肺证、痰湿壅肺证等5个证型，且证候诊断标准诊断符合率为73.8%。孙贵香 ［62］ 等人在冠心病临床流行病学调查的基础上，采用MATLAB神经网络工具箱，构建冠心病中医证候人工神经网络模型，并进行496例病例的回顾性检验和132例病例的前瞻性检验，结果表明该模型的诊断准确率均在90%以上，且具体证型判别的准确率与样本例数呈正相关。
神经网络模型不仅能够对其学习过的样本准确识别，而且对未经学习的样本也可以准确识别，它甚至可以充分逼近任意复杂的非线性映射关系。可见，神经网络不需要精确的数学模型，而是通过模拟人的联想推理和抽象思维能力，来解决传统技术无法解决的许多复杂的、不确定性的、非线性的问题，对中医证候研究具有非常实用的意义。
然而，单纯使用人工神经网络也有其局限性，传统的神经网络中确定的权重和隐层的含义很难解释，而且不能从模型中提取规则，这是人工神经网络的较大缺陷。目前，已有学者将模糊理论与神经网络相结合，构造模糊系统，这种集模糊系统和神经网络于一身的模糊神经网络技术，对中医证候的客观化和规范化可能是一种可行的方法。目前该研究尚处于实验中，其数据挖掘的结果更有待临床进一步验证。
贝叶斯网络（bayes network）是一种基于概率推理的图形化网络，表示事件之间复杂的因果或概率关系，是对不确定知识表达和推理领域有效的理论模型之一。网络中的每一个节点表示一个变量，各变量间的弧表示事件发生的直接因果关系。每当一个原因节点的出现而导致某个结果的产生时，用条件概率进行表述。事件变量间关系的概率强度，构成贝叶斯网络中的条件概率表。
贝叶斯网络的结构学习及推理原理与中医辨证的思维认知过程颇为近似，因此极其复杂、高度非线性的中医辨证系统，可用贝叶斯网络处理不确定性知识的方法进行描述。贝叶斯网络技术适合于解决中医定量诊断问题，它可以揭示众多症状间以及症状与证候间的复杂关系，从中发现证候的主要症状和次要症状，并定量确定其诊断价值，有助于确定证候诊断的标准和规范，而且建立的证候诊断模型以概率形式给出诊断结果，能有效辅助专家做出决策。
王学伟 ［63］ 等应用贝叶斯网络方法通过分析474例血瘀证临床诊断数据进行血瘀证定量诊断。该方法发现了血瘀证的7个关键症状，并定量计算其诊断贡献度。基于这些关键症状建立的简单贝叶斯分类器模型对血瘀证诊断的准确率达到96.6%。孙亚男 ［64］ 等利用信息增益算法进行辨证属性选择，并分别采用朴素贝叶斯和强属性集贝叶斯网络算法建立了中医冠心病临床证型诊断模型，其实验结果表明该分类算法在中医冠心病临床诊断模型中具有良好的分类性能。唐启盛 ［65］ 等制订《抑郁症中医证候观察表》，观察611例抑郁症患者的横断面证候，运用贝叶斯网络模型进行数据研究，并结合前期聚类分析研究结果，得出中医证型及诊断标准，结果拟定出抑郁症的6个中医证型：肾虚肝郁证、肝郁脾虚证、心脾两虚证、肝胆湿热证、心胆气虚证。吴荣 ［66］ 等收集115例名老中医诊疗冠心病心绞痛的信息，运用贝叶斯网络提取证候要素和相关症状，以条件概率的形式表示症状的贡献度，将名老中医辨证经验转化成定量表示的知识，得出气虚痰浊血瘀、阳虚血瘀、气阴两虚血瘀、阳虚血瘀痰阻、血瘀痰阻和气虚血瘀是冠心病的常见证候。张霆 ［67］ 等人制订《肺癌证候观察表》，观察225例肺癌患者的横断面证候，运用贝叶斯网络模型进行数据研究，概括出病机要素（9个）、病位要素（5个）及病机要素之主要症状与次要症状，与中医基本理论相符合。
贝叶斯网络技术与中医辨证知识相结合，构建起中医辨证贝叶斯网络模型，可以有效地处理中医辨证中存在着的不确定信息。采用全局的观点，其推理判断结果与中医专家经验有很高的吻合性。
贝叶斯网络也存在一定局限性，它是基于频率的算法，当某些症状、证候要素、证名出现频率很低时，为减少计算量，变量筛选势必将其舍弃，使得网络无法正确反映证候的辨证意义。临床的症状一般都有轻、中、重之分，其辨证价值亦有差别，但贝叶斯网络对每个变量只有“出现”和“不出现”两种状态，难以全面反映实际病情。临床上有的症状对某些证候要素的判断是起决定作用的，如症状舌淡胖就能降低证候要素阴虚的可能性，而贝叶斯网络计算出的局部概率分布参数则无正负之分，势必影响辨证的准确性。