[논문]한국형 중풍 변증 표준안 - II와 한열허실 변증지표의 연관성 연구

김소연; 이정섭; 오달석; 강병갑; 고미미; 김정철; 권세혁; 방옥선

한국형 중풍 변증 표준안 - II와 한열허실 변증지표의 연관성 연구
Study on the Relationship between Korean Standard of Pattern Identification (II) and Pattern Identification of Cold-Heat and Deficiency-Excess 원문보기

동의생리병리학회지 = Journal of physiology & pathology in Korean Medicine, v.24 no.1, 2010년, pp.15 - 21

김소연 (한국한의학연구원 뇌질환연구센터) , 이정섭 (한국한의학연구원 뇌질환연구센터) , 오달석 (한국한의학연구원 뇌질환연구센터) , 강병갑 (한국한의학연구원 뇌질환연구센터) , 고미미 (한국한의학연구원 뇌질환연구센터) , 김정철 (한국한의학연구원 뇌질환연구센터) , 권세혁 (한남대학교 통계학과) , 방옥선 (한국한의학연구원 뇌질환연구센터)

Abstract ▼ AI-Helper

Previously standardization study for identifying 5 types of pattern identification of stroke patients has been performed and the Korean standard of pattern identification (II) was developed. In the present study we investigated the interactions between total indices designated by the Korean standard of pattern identification(KSPI II) and indices for PI of Cold-Heat and Deficiency-Excess. Indicators for Cold-Heat and Deficiency-Excess are isolated from 58 indices through the survey of oriental medicine doctors and their relationship with KSPI-II indices was analyzed by corresponding analysis method using data of 1581 stroke patients. Means and standard deviations indicated that 2 Cold indices, 14 Heat indices, 12 Deficiency indices, and 5 Excess indices were included for Cold-Heat and Deficiency-Excess pattern identification. The results of corresponding analysis shows the relationship of 57 indices and 4 types of pattern identification (excluding 1 index and 1 pattern among 58 indices and 5 patterns) using the cross-tabulation which was obtained from the clinical data. Most of Cold and Heat index were divided to dimension 1(inertia 51.9%) obtained from the result of corresponding analysis. Deficiency and Excess index were partially associated with dimension 2(inertia 31.7%). These data suggest that pattern identification of Cold-Heat plays an role in the standardization of pattern identification in stroke, although further studies are required by various trials such as analysis of surveys and clinical data.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 한국형 중풍 변증 표준안 - Ⅱ의 지표들을 통한 寒熱虛實 변증 가능성을 알아보기 위해 먼저 설문조사를 통해 각각의 지표들에 대하여 寒熱, 虛實 변증시 중요성 정도를 조사하였다. 이를 통해 寒熱虛實 지표를 선정한 후, 임상자료를 대상으로 한 대응분석 결과와 비교하여 임상적 의미를 도출하고자 하였다.
뇌혈관질환의 한의중풍변증진단 표준화 연구에서는 임상적 유용성을 위해 문헌에서 중풍과 관련된 변증을 모두 살펴본 후, 임상에서 가장 빈번한 火熱, 氣虛, 陰虛, 濕痰, 瘀血의 5개 변증을 선별한 바 있다. 또한 이와 관련된 61개의 지표를 선정하여 11개 한방병원 및 신경과 네트워크를 통해 방대한 임상자료를 축적하였으며, 2인 이상의 전문가가 변증을 시행하여 단순한 환자 증상정보의 통계화가 아닌 임상 전문가의 변증방법을 표준화하고자 하였다¹⁵⁾. 이러한 연구 과정을 통해 현재 중풍 변증을 위한 판별식이 개발되었으며, 이의 진단 정확률을 높이고 활용도를 높이고자 계속 연구가 진행되고 있다.
. 이를 바탕으로 八綱 변증, 특히 寒熱, 虛實 변증의 체계를 적용하여 중풍 표준화 연구에 선정된 지표 및 변증과의 연관성을 알아보고자 하였다.
따라서 본 연구에서는 한국형 중풍 변증 표준안 - Ⅱ의 지표들을 통한 寒熱虛實 변증 가능성을 알아보기 위해 먼저 설문조사를 통해 각각의 지표들에 대하여 寒熱, 虛實 변증시 중요성 정도를 조사하였다. 이를 통해 寒熱虛實 지표를 선정한 후, 임상자료를 대상으로 한 대응분석 결과와 비교하여 임상적 의미를 도출하고자 하였다.

제안 방법

에 사용되고 있는 61개의 지표들 중에서 ‘脈’과 관련된 5개 지표를 제외하고, 肥瘦 항목이 추가된 58개 지표들에 대하여 한의사 4명을 대상으로 자기 기입식 설문조사를 실시하였다. 각 지표에 대하여 虛實을 진단할 때 實에 관련된 지표이면 최대 5점, 虛에 관련된 지표이면 최대 -5점으로 하여 11점 리커트 척도로 주관적 점수를 응답하게 하였다. 동일한 방법으로 寒熱을 진단할 때 58개 지표들의 적용 중요도를 11점 리커트 척도로 응답하게 하였다.
다만 본 연구에서는 寒熱虛實지표에 대한 탐색적 접근을 위하여 한의사 4명을 대상으로 제한적인 설문조사를 시행하였으며 임상데이터 분석 또한 빈도를 통한 대응 분석이라는 한가지 측면만을 살펴보았다. 이러한 제한점에도 불구하고 설문을 통한 지표설정과 임상자료를 상호 비교하여 의미를 도출하였기에, 한국형 중풍 변증 표준안 - Ⅱ의 지표들을 寒熱虛實 변증 기준으로 살펴보는 것이 의미가 있다고 결론지을 수 있었다.
특히 중풍의 병리기전을 고려하였을 때 濕痰과 瘀血은 虛實과寒熱이 혼합된 형태로 존재할 가능성이 크다. 따라서 본 연구에서는 濕痰과 瘀血을 통한 寒熱, 虛實 지표의 해석은 고려하지 않았으며, 다만 기존 표준안에 濕痰, 瘀血로 규정되어 있는 지표들도 寒熱虛實지표로 사용될 수 있는 가능성이 있어 모든 지표를 사용하였다.
먼저 기존 지표들이 寒熱, 虛實 변증 기준으로 사용될 수 있을지 살펴보기 위한 탐색으로 설문조사를 시행하였으며, 개인의 주관성이 가지는 오류를 축소시키기 위하여 평균이 기준 값 이상이면서 표준편차는 기준 값 이내인 지표들을 寒熱, 虛實 변증지표로 선정하였다. 평균이 작거나 표준편차가 커서 선정되지 못한 지표들의 경우 대체로 寒熱, 虛實로 판단하기 어려운 기존표준안의 濕痰, 瘀血 지표에 해당하였다.
. 변증그룹은 한국형 중풍표준안 - Ⅱ로 제시된 5개 변증(濕痰, 氣虛, 火熱, 陰虛, 瘀血)으로 하였다(Table 1).
산점도가 표현한 교차표의 정보는 성분의 이너시아(inertia)에 값에 의해 표현되며 이 값에 의해 대응분석의 적합성이 측정된다¹⁸⁾. 본 연구에서는 증례기록지에 기재된 자료를 통해 58개 진단 문항에서 각 변증 환자 중 그 진단 문항이 나타난 환자 수(빈도)에 대한 교차표(행은 58개 지표, 열은 각 변증, i행 j열 셀 관측치는 j변증 환자 중 i지표 증상이 나타난 비율의 분할표)를 작성하여 대응분석에 의해 표현하였다. 58개 문항 중 임상데이터를 구할 수 없었던 47번 문항과 5개 변증에서 변증 환자수가 너무 적은 瘀血은 제외하였다.
실제 寒熱, 虛實 변증 지표를 임상자료에서 살펴보기 위해지표들의 변증별 빈도 분포로 대응 분석을 시행한 후, 설문결과 선정된 寒熱, 虛實 지표의 분포를 살펴보았다. 그 결과 2가지 성분이 도출되었는데, 51.
한국형 중풍 변증 표준안 - Ⅱ17)에 사용되고 있는 61개의 지표들 중에서 ‘脈’과 관련된 5개 지표를 제외하고, 肥瘦 항목이 추가된 58개 지표들에 대하여 한의사 4명을 대상으로 자기 기입식 설문조사를 실시하였다.

대상 데이터

각 지표에 대하여 虛實을 진단할 때 實에 관련된 지표이면 최대 5점, 虛에 관련된 지표이면 최대 -5점으로 하여 11점 리커트 척도로 주관적 점수를 응답하게 하였다. 동일한 방법으로 寒熱을 진단할 때 58개 지표들의 적용 중요도를 11점 리커트 척도로 응답하게 하였다. 응답 점수 0점은 해당지표가 虛實 혹은 寒熱을 진단하는데 전혀 사용되지 않음을 의미한다.
중풍환자에서 실제 나타나는 한국형 중풍 변증 표준안 - Ⅱ의 변증에 따른 지표분포와 寒熱, 虛實 지표를 비교하여 임상적 의미를 도출하기 위하여 한국형 중풍 변증 표준안 - Ⅱ에 따라 전국 11개 한의과대학 병원 및 신경과에서 2006년 11월부터 2008년 12월까지 수집한 임상데이터 중 임상 경험이 3년 이상인 전문가 2인의 변증 진단이 일치하는 1,581 case를 이용하였다¹⁵⁾. 변증그룹은 한국형 중풍표준안 - Ⅱ로 제시된 5개 변증(濕痰, 氣虛, 火熱, 陰虛, 瘀血)으로 하였다(Table 1).

데이터처리

그러므로 평균은 작지만 표준편차가 큰 지표인 경우 寒熱, 虛實 지표로 사용 가능한지 판단하기 위해서는 문헌이나 정성적 연구가 필요하다. 응답평균의 절대값이 어느 정도 이상이어야 변증 진단에 중요한 지표로 간주할 수 있는지, 표준편차의 값은 어느 정도 크기 이상이어야 응답자 의견 불일치 정도가 높다고 판단할 수 있는지에 대한 기준 값을 설정하기 위하여 먼저 58개 지표별로 虛實, 寒熱 각각에 대한 응답자 4명의 평가점수 평균(MOS; Mean Of Likert Score)과 표준편차(SD)를 계산하였다. 이로부터 실증적 누적분포함수 (ECDF; Empirical Cumulative Distribution Function)를 유도하였는데, 누적분포함수 F(x)는 데이터 중 x 값 이하인 관측치 비율이다.
5. 통계방법

통계프로그램은 미니탭 ver 14을 이용하였으며, 설문결과를 통한 寒熱虛實 지표 선별 기준을 정하기 위하여 실증누적분포함수를 유도하였으며, 임상자료 분석에 대응분석을 이용하였다.

성능/효과

寒熱, 虛實에 대한 응답 평균을 양의 관측치(熱, 實)와 음의 관측치(寒, 虛)로 나누어 ECDF를 적합한 후, 상위 25% 값에 해당하는 평균의 기준값을 각각 2.25, -2로 구할 수 있었다(Fig. 1). 전체 설문에 대한 응답 표준편차의 ECDF를 적합한 결과 상위 10%에 해당하는 2.
그 결과 2가지 성분이 도출되었는데, 51.9%의 설명력을 가지는 성분 1은 변증과寒熱 지표분포를 살펴보았을 때 ‘熱’ 과 관련된 성분이라고 추정할 수 있었다.
그러나 SD 2.16이상으로 의견 불일치를 보이는 지표들이 11(피부에 자반이 있다), 16(머리가 찌르는 듯이 아프다), 56(오후조열), 27(입이 쓰다), 36(조태), 10(환자의 안검 주위가 검다), 21(눈이 자주 건조한 느낌이 있다), 35(후태), 20(어반), 6(얼굴빛이 누렇게 뜨거나 때가 낀 것 같다), 7(얼굴빛이나 안검 밑이 검푸르다)로 다수 존재하여 虛實에 대해서 일치된 의견을 얻는 것이 쉽지 않음을 알 수 있었다.
대응분석 결과 성분 1 이너시아 값은 51.9%, 성분 2의 이너시아 값은 31.7%로 두 개의 성분이 교차표 정보의 83.6%를 설명하고 있어, 두 개의 성분만으로 교차표의 범주 유사성을 충분히 표현 하고 있다고 할 수 있다. 성분 1의 이너시아 값이 성분2의 이너시아 값보다 항상 크므로 성분 1에 의해 범주들의 유사성이 가장 잘 표현되고 있다.
대응분석에서 성분 2를 통한 寒熱虛實 지표의 해석은 어렵지만, 변증 중심점을 고려하여 살펴봤을 때 ‘머리가 열나는 것 같이 아프다’ ‘물을 많이 마신다’의 경우 熱/實 지표이면서 표준안에서 火熱에 해당하지만, 대응분석 결과 陰虛에 오히려 가깝게 분포하는 것을 확인할 수 있었다.
성분 2의 경우 성분 1을 도출한 후 수직의 의미를 가지는 즉, 성분 1에 최대한 독립적인 성분이 도출되는데, 본 연구에서는 설문 항목에서 熱/實, 虛/寒의 상호 연관성이 높았기 때문에 寒熱에 독립적인 虛實 성분을 도출하기는 어려웠던 것으로 판단된다. 설문결과에서 선정된 5개의 實지표는 모두 熱과 공통지표였으며, 이는 주요 변증에서 화열만이 실증에 해당하기 때문에 나타난 결과로 보인다. 2개의 寒지표의 경우 모두 虛와 공통지표에 해당하였다.
성분 2의 경우 31.7%의 설명력을 나타냈으며 변증을 고려했을 때 陰虛와 濕痰을 구별해주는 축이라고 볼 수 있어, 燥濕 혹은 濕痰의 유무가 변증을 구분하는 중요 성분 중 하나가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 寒熱虛實 지표의 분포를 살펴보았을 때, 상대적으로 虛지표가 위쪽에 實지표가 아래쪽에 분포하였으나 명확한 경계가 되지는 못했다.
따라서 선정된 지표들 중 熱지표를 火熱,陰虛의 공통 지표로 虛지표의 일부를 陰虛, 氣虛의 공통지표로사용하는 것을 고려해볼 필요가 있다. 실제 熱지표들은 모두 火熱과 陰虛의 영역에 분포하고 있으며, 상당수의 虛지표들이 陰虛와 氣虛의 중간 영역에 분포하고 있음을 확인할 수 있었다.
다만 본 연구에서는 寒熱虛實지표에 대한 탐색적 접근을 위하여 한의사 4명을 대상으로 제한적인 설문조사를 시행하였으며 임상데이터 분석 또한 빈도를 통한 대응 분석이라는 한가지 측면만을 살펴보았다. 이러한 제한점에도 불구하고 설문을 통한 지표설정과 임상자료를 상호 비교하여 의미를 도출하였기에, 한국형 중풍 변증 표준안 - Ⅱ의 지표들을 寒熱虛實 변증 기준으로 살펴보는 것이 의미가 있다고 결론지을 수 있었다. 향후 변증 판별 알고리즘에 寒熱虛實 변증 요소를 도입하게 될 경우 일부 지표들의 수정 및 虛實 지표 추가가 요구된다.
1). 전체 설문에 대한 응답 표준편차의 ECDF를 적합한 결과 상위 10%에 해당하는 2.16을 표준편차 기준값으로 구할 수 있었다.
특이적으로 ‘조금만 움직여도 땀을 많이 흘린다’라는 항목은 自汗을 풀이한 것으로 일반적으로 氣虛로 인해 나타나는 증상으로 생각되고 설문조사 결과에서도 虛지표로만 선정되었으나, 대응분석 결과 氣虛 보다는 陰虛와 火熱의 중간에 분포하는 것으로 조사되었다.
75를 만족하면 이 x 값을 상위 25% 값이라 한다. 평가 성향을 고려한 전체 기준을 만들기 위하여 虛實, 寒熱 평가점수 모두를 사용하되, 응답평균은 원점을 중심으로 좌우 비대칭 성향이 강하므로 양의 관측치(熱, 實)와 음의 관측치(寒, 虛)로 나누어 (0은 양쪽 모두 포함) ECDF를 적합하였다. 평균은 좌우 대칭 분포를 가지므로 상위 25% 값을 기준으로, 우로 치우친 경향이 강한 표준편차는 상위 10%값을 기준으로 설정하였다.
한국형 중풍 변증 표준안 - Ⅱ의 지표들 중에서 寒熱虛實 변증 요소를 살펴본 결과 중풍 변증 판별에서 첫째, ‘熱’ 성분이 가장 의미있는 것으로 여겨지며 둘째, 虛實 성분이 직접적으로 도출되지는 않았지만 虛와 實의 지표 분포에 차이가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

후속연구

이러한 배경원인과 결과를 바탕으로 성분 1은 寒熱보다는 熱의 유무라고 판단된다. 따라서 설문결과에서 선정된 熱지표의 의미가 임상자료를 통해서도 확인되었으며, 火熱/陰虛의 공통지표로 사용될 수 있을 것이다.
이러한 제한점에도 불구하고 설문을 통한 지표설정과 임상자료를 상호 비교하여 의미를 도출하였기에, 한국형 중풍 변증 표준안 - Ⅱ의 지표들을 寒熱虛實 변증 기준으로 살펴보는 것이 의미가 있다고 결론지을 수 있었다. 향후 변증 판별 알고리즘에 寒熱虛實 변증 요소를 도입하게 될 경우 일부 지표들의 수정 및 虛實 지표 추가가 요구된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	팔강이란 무엇인가?	이러한 변증을 명확히 하기 위한 과정은 한의학의 역사에서 여러 변증체계의 개발로 나타나는데, 여기에는 八綱, 氣血津液, 臟腑 변증을 비롯하여 衛氣榮血, 三焦변증에 이르기까지 다양하게 존재하여 현재까지 폭넓게 통용되고 있다2). 이중에서 특히 팔강은 변증의 기본강령으로, 바로 치료처방의 도출이 가능한 임상적인 변증이라기보다는 각 변증체계들이 가지는 기본적인 분석방법을 제공하고 있는 기초적인 변증방법이라고 할 수 있다1).
	변증이란 무엇인가?	변증이란 질병의 본질을 명확하게 감별하여 임상진단 및 치료방법을 확정하기 위한 행위로, 구체적인 증명진단을 도출하는 과정이기도 하다1). 이러한 변증을 명확히 하기 위한 과정은 한의학의 역사에서 여러 변증체계의 개발로 나타나는데, 여기에는 八綱, 氣血津液, 臟腑 변증을 비롯하여 衛氣榮血, 三焦변증에 이르기까지 다양하게 존재하여 현재까지 폭넓게 통용되고 있다2).
	뇌혈관질환의 한의중풍변증진단 표준화 연구에서 임상적 유용성을 위해 임상에서 가장 빈번한 火熱, 氣虛, 陰虛, 濕痰, 瘀血의 5개 변증을 선별하고 표준화 한것의 문제점은 무엇인가?	이러한 연구 과정을 통해 현재 중풍 변증을 위한 판별식이 개발되었으며, 이의 진단 정확률을 높이고 활용도를 높이고자 계속 연구가 진행되고 있다. 그러나 임상 빈도에 따라 변증이 선정됨에 따라 5개 변증의 체계가 다르기 때문에 상호간의 비교가 어렵고, 겸증이 빈번하게 발생하는 어려움이 있어왔다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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