【摘 要】
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目的:通过对气滞血瘀型跟痛症中医证候及其与足弓形态之间相关数据的观察和分析,探讨两者之间的相关性,为临床诊治气滞血瘀型跟痛症提供一些参考。方法:选取2019年12月至2020年12月于云南中医药大学第三附属医院骨伤科门诊就诊的58例单侧气滞血瘀型跟痛症患者。在《中医结合骨伤科学》的基础之上从气滞血瘀型跟痛症的临床表现中筛选出主症和次证,并按照其严重程度给予相应的分值,其中主症中的分值从轻到重分别为
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目的:通过对气滞血瘀型跟痛症中医证候及其与足弓形态之间相关数据的观察和分析,探讨两者之间的相关性,为临床诊治气滞血瘀型跟痛症提供一些参考。方法:选取2019年12月至2020年12月于云南中医药大学第三附属医院骨伤科门诊就诊的58例单侧气滞血瘀型跟痛症患者。在《中医结合骨伤科学》的基础之上从气滞血瘀型跟痛症的临床表现中筛选出主症和次证,并按照其严重程度给予相应的分值,其中主症中的分值从轻到重分别为0、3、6、9分,次症中的分值从轻到重分别为0、1、2、3分,患者的舌脉象仅供辨证参考不计入评分,由此制定出中医证候评分表。对纳入的气滞血瘀型跟痛症患者进行中医证候量化评分,并采集患者的VAS评分及AOFAS评分数据。同时对气滞血瘀型跟痛症患者进行足底压力测试检查,采集患侧的足弓指数AI值。数据收集完整后,通过建立线性模型和非线性模型对气滞血瘀型跟痛症中医证候评分与足弓指数AI值之间的关系进行分析,其中线性模型分析:采用直线相关性分析方法,若两样本均满足正态性检验则采用Pearson相关性检验,若两样本不满足正态性检验则采用Spearman相关性检验。非线性模型分析:采用曲线拟合分析方法,通过观察因变量的平方项系数的显著性以判定两样本之间是否存在非线性关系。最终通过制作散点图直观地判断相关模型的优劣性并探讨气滞血瘀型跟痛症中医证候与足弓形态的之间的关系。上述所有数据均使用SPSS 22进行处理。结果:1.58例单侧气滞血瘀型跟痛症中医证候积分平均分为12.6±4.0分,其中轻度患者有9例,中度的患者有38例,重度的患者有11例。2.足弓指数AI平均值为16.00（11.33,29.28）,根据足弓指数AI值判断患者的足型,其中本病症患者的足型分布为高弓足41例（70.7%）、正常足3例（5.2%）、扁平足14例（24.1%）。3.线性模型分析:足弓指数AI值与中医证候积分呈负相关关系（r=-0.603,P<0.05）,与VAS评分呈负相关关系（r=-0.423,P<0.05）,与AOFAS评分呈正相关关系（r=0.539,P<0.05）,表明线性模型成立。非线性模型分析:足弓指数AI值与中医证候积分呈U型关系（β=0.024,t=6.019,P<0.01）,与VAS评分呈U型关系（β=0.007,t=4.835,P<0.01）,与AOFAS评分呈倒U型关系（β=-0.073,t=-4.546,P<0.01）,表明非线性模型成立,依据散点图判断非线性模型拟合更佳。结果显示足弓形态与气滞血瘀型跟痛症患者的中医证候及足部疼痛、功能受限的轻重程度呈U型关系。结论:1.气滞血瘀型跟痛症中医证候与足弓形态呈U型关系,即足弓形态高或低均与患者中医证候轻重程度密切相关,足弓形态正常的患者中医证候程度较轻。2.本组气滞血瘀型跟痛症患者中高弓足人群占比最高,呈高发趋势且足弓高度越高,其中医证候越重。
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