【摘 要】
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目的:通过分析齿痕舌与其他舌象特征、影响因素、病性证素的关系,进而探究高校大学生的齿痕舌与中医健康状态相关性,为临床诊断疾病提供一定导向。方法:本研究采用问卷调查和中医舌诊人工智能健康状态诊断系统,采集303例问卷信息,使用此系统采集舌象信息,将得到的数据录入Excel,建立各自的数据库,使用SPSS24.0统计软件对数据库中数据进行分析,以齿痕舌是否出现（0=未出现;1=出现）为因变量,分别选定
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目的:通过分析齿痕舌与其他舌象特征、影响因素、病性证素的关系,进而探究高校大学生的齿痕舌与中医健康状态相关性,为临床诊断疾病提供一定导向。方法:本研究采用问卷调查和中医舌诊人工智能健康状态诊断系统,采集303例问卷信息,使用此系统采集舌象信息,将得到的数据录入Excel,建立各自的数据库,使用SPSS24.0统计软件对数据库中数据进行分析,以齿痕舌是否出现（0=未出现;1=出现）为因变量,分别选定采集问卷信息,使用诊断系统采集舌象信息,将得到的数据录入Excel,建立各自的数据库,运用SPSS 24.0统计软件分析,选取齿痕舌中舌色、舌形分布情况表中存在意义的5个舌象特征（淡红、胖大、瘦薄、裂纹、嫩舌）、生活习惯及症状分布情况表中存在意义的7个生活习惯及症状（偏嗜冷食、偏嗜油腻、头皮屑多、口干、带下色黄量多、易打喷嚏、饮酒）以及中医健康状态病性证素分布情况表中存在意义的3个证素（火、痰、血瘀）为自变量,进行齿痕舌与其他舌象特征、齿痕舌与影响因素、齿痕舌与病性证素的Logistic回归分析,采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线。模型区分度通过绘制ROC曲线评价,AUC在0.5～0.7为辨别力较低,0.7～0.9为辨别力较好,大于0.9为辨别力极好。结果:1.齿痕舌与其他舌象特征的Logistic回归分析结果显示:胖大（OR=2.682,95%CI:1.470～4.893）,裂纹（OR=0.004,95%CI:0.082～0.614）。ROC曲线下面积提示:胖大舌AUC=0.849（95%CI:0.785～0.912）,裂纹舌AUC=0.413（95%CI:0.26～0.566）。2.齿痕舌与影响因素Logistic回归分析结果显示:偏嗜冷食（OR=3.378,95%CI:0.999～11.429）。ROC曲线下面积提示:偏嗜冷食AUC=0.205（95%CI:0.07～0.339）。3.齿痕舌与病性证素的Logistic回归分析结果显示:血瘀（OR=2.559,95%CI:1.419～4.615）。ROC曲线下面积提示:血瘀AUC=0.664（95%CI:0.592～0.736）。结论:Logistic回归分析齿痕舌与其他舌象特征的关联度,结果表明胖大舌和裂纹舌与齿痕舌关联度较大。Logistic回归分析齿痕舌与影响因素的关联度,结果表明偏嗜冷食是产生齿痕舌的影响因素。Logistic回归分析齿痕舌与病性证素的关联度,结果表明血瘀是与产生齿痕舌关联度较为明显的病性证素。
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