2型糖尿病湿热证五种权重研究方法的诊断性试验准确性比较研究

黄晓强; 朴胜华; 荣向路; 朱青; 詹会霞; 金英花; 郭姣

doi:10.13288/j.11-2166/r.2023.19.008

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2型糖尿病湿热证五种权重研究方法的诊断性试验准确性比较研究

思路与方法 | 更新时间：2023-09-26

- 2型糖尿病湿热证五种权重研究方法的诊断性试验准确性比较研究
- Comparative Diagnosis Test Accuracy of Five Weighting Methods for Type 2 Diabetes Mellitus with Dampness-heat Syndrome
- 中医杂志 2023年64卷第19期页码：1981-1987
- 作者机构：
  
  1.广东药科大学中医药研究院/广东省代谢病中西医结合研究中心，广东省广州市大学城外环东路280号，510006
  2.广东药科大学附属第一医院
- 作者简介：
  
  gyguoyz@163.com
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2018YFC1704200);广东省基础与应用基础研究重大项目(2019B030302005)
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2023.19.008
  中图分类号：
- 收稿：2023-03-13，
  
  修回：2023-06-30，
  
  纸质出版：2023-10-02
- 稿件说明：
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黄晓强,朴胜华,荣向路等.2型糖尿病湿热证五种权重研究方法的诊断性试验准确性比较研究[J].中医杂志,2023,64(19):1981-1987.

HUANG Xiaoqiang,PIAO Shenghua,RONG Xianglu,et al.Comparative Diagnosis Test Accuracy of Five Weighting Methods for Type 2 Diabetes Mellitus with Dampness-heat Syndrome[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2023,64(19):1981-1987.
黄晓强,朴胜华,荣向路等.2型糖尿病湿热证五种权重研究方法的诊断性试验准确性比较研究[J].中医杂志,2023,64(19):1981-1987. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2023.19.008.

HUANG Xiaoqiang,PIAO Shenghua,RONG Xianglu,et al.Comparative Diagnosis Test Accuracy of Five Weighting Methods for Type 2 Diabetes Mellitus with Dampness-heat Syndrome[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2023,64(19):1981-1987. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2023.19.008.

摘要

目的

以《2型糖尿病湿热证诊断标准》为例，比较五种中医证候诊断权重研究方法的诊断准确性，分析其诊断效能和特点。

方法

收集关于2型糖尿病湿热证诊断标准的专家调查问卷数据和1021例患者的横断面调查研究数据，采用诊断性试验准确性比较研究（CDTA）方法，分析知识驱动型赋权方法（专家打分综合法、层次分析法、优序图法）和数据驱动型赋权方法（Logistic回归贡献度法、熵权法）五种常用权重研究方法的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、P-R曲线下面积（AUPR）、准确率（ACC）、敏感度、特异度，比较其诊断效能和特点。

结果

在1021例2型糖尿病患者中有389例为湿热证，632例为非湿热。专家打分综合法、AHP法、优序图法在各条目权重分值大小上基本保持一致，专家打分综合法、AHP法和熵权法的各条目权重分值差异比例较小，优序图法和Logistic回归贡献度法的各条目权重分值差异比例较大。五种权重研究方法的AUC（95%可信区间）、AUPR、ACC、敏感度、特异度分别为：专家打分综合法［0.913（0.893，0.932），0.851，0.870，0.868，0.875］、层次分析法［0.910（0.890，0.930），0.838，0.879，0.848，0.896］、优序图法［0.919（0.900，0.937），0.858，0.875，0.871，0.875］、Logistic回归贡献度法［0.867（0.842，0.891），0.792，0.853，0.769，0.898］和熵权法［0.895（0.873，0.916），0.820，0.869，0.802，0.908］。

结论

知识驱动型赋权方法在诊断效能和反映专家经验与知识方面较数据驱动型赋权方法更具优势。

Abstract

Objective

To compare the diagnostic accuracy of five different weighting methods of Chinese medicine syndrome and then analyze their diagnostic efficacy and characteristics， by taking

Diagnostic Standard for Type 2 Diabetes Mellitus （T2DM） with Dampeness

heat Syndrome

（abbreviated as

diagnostic standard

） as an example.

Methods

Data from expert questionnaire on the

diagnostic standard

and a cross-sectional survey of 1021 patients were collected. The comparative diagnostic test accuracy （CDTA） method was used to calculate the area under the ROC curve （AUC）， area under the PR curve （AUPR）， accuracy （ACC）， sensitivity， and specificity of five commonly used weighting methods in two categories， including knowledge-driven weighting methods （expert scoring synthesis method， analytic hierarchy process， and precedence chart method） and data-driven weighting methods （logistic regression contribution method and entropy weighting method）.

Results

Among 1021 patients with T2DM， 389 cases were diagnosed as dampness-heat syndrome. The expert scoring synthesis method， analytic hierarchy process method， and precedence chart method were basically consistent in the weight scores of each item. The expert scoring comprehensive method， analytic hierarchy process method， and entropy weighting method have a smaller difference in the weight scores of each item， while there was larger difference in the weight scores of each item of the precedence chart method and the logistic regression contribution method. The AUC （95%

）， AUPR， ACC， sensitivity， and specifi-city of the expert scoring synthesis method were 0.913 （0.893， 0.932）， 0.851， 0.870， 0.868 and 0.875， respectively； while those of the analytic hierarchy process method were 0.910 （0.890， 0.930）， 0.838， 0.879， 0.848 and 0.896； of the precedence chart method were 0.919 （0.900， 0.937）， 0.858， 0.875， 0.871 and 0.875； of the logistic regression contribution method were 0.867 （0.842， 0.891）， 0.792， 0.853， 0.769 and 0.898； and of the entropy weighting method were 0.895 （0.873， 0.916）， 0.820， 0.869， 0.802 and 0.908.

Conclusion

The knowledge-driven weighting methods are better than the data-driven weighting methods in terms of diagnostic efficacy and reflecting expert experience.

关键词

Keywords

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