慢性心力衰竭(CHF)病人由于心脏各腔室和瓣膜功能均有不同程度的损害，导致心室、心房充盈及(或)射血能力下降，引起全身各个脏器和肌肉、黏膜血液运行失常，发生供血不足或血液瘀滞现象。人体血液系统中某些成分的浓度、含量水平与心脏功能具有一定的关联性，可相互影响，通过监测血液中某些指标变化可间接反映心力衰竭病人心功能状况。“舌下络脉”分布于舌体下面，经络与脏腑气血有直接联系，然而对于慢性心力衰竭病人舌下络脉与其心功能、血液成分含量之间的相互关系研究较少。本研究通过分析不同程度慢性心力衰竭病人舌下络脉图像，结合血常规检测中的某些指标含量、浓度变化，探讨心脏、血液、舌下络脉之间的相互关联性，提取敏感性成分，拓展中医舌象研究范围。
1 资料与方法
1.1 一般资料 选取本院2014年4月—2016年2月收治的慢性心力衰竭病人54例，其中男25例，女29例；平均年龄68.7岁；合并冠心病25例，高血压22例，心脏瓣膜病7例；纽约心脏病协会(NYHA)心功能分级：Ⅰ级8例，Ⅱ级19例，Ⅲ级23例，Ⅳ级4例。
1.2 诊断标准 心力衰竭诊断标准依据2007年中国慢性心力衰竭诊断标准治疗指南指定[1]，并参照NYHA分级方法进行心功能分级。
1.3 病例纳入标准 年龄18岁～80岁；有相关心血管基础疾病史和慢性心力衰竭的相关症状、体征，符合心力衰竭诊断标准。
1.4 病例排除标准 合并急性心肌梗死，心源性休克，严重感染，发热和贫血，严重肝肾功能衰竭[谷氨酸氨基转移酶(ALT)、天门冬氨酸氨基转移酶(AST)或肌酐(Cr)、尿素氮(BUN)任何一项超过正常水平1倍]病人；有严重血液系统疾病，恶性肿瘤，妊娠和哺乳期妇女，精神病和传染病史病人。
1.5 标本采集方法
1.5.1 舌象采集方法 采用天津中医药大学自发研制的球形舌象采集仪器， 09：00～10：00进行图像采集，采集前用温清水漱口2次，打开球形舌象采集仪光源，保持恒定光度，病人采取端坐位，头向前伸，下颌平放在球形采集仪砧板上，自然将舌伸出口外，舌体放松，舌体自然下垂，尽量张口使舌体充分暴露，采用佳能C350单反数码相机进行自动聚焦拍摄，采集舌下络脉时，病人翘起舌尖约45°，轻抵上腭与门齿界处，充分暴露舌下络脉，避免过度卷舌，舌面和舌下络脉图像各拍摄3帧，取平均值和最清晰的图像，采用天津中医药大学与天津大学联合开发研制的中医舌象智能辅助诊断系统进行分析。
1.5.2 舌下络脉定量评分标准 参照全国高等中医药院校教材《中医诊断学》[2]拟定，将舌下络脉从长短、粗细、迂曲程度和颜色4个方面进行等级程度判断描述。络脉长度分为长(长度大于舌尖与舌下肉阜连线的3/5)、中(长度约为舌尖与舌下肉阜连线的3/5)、短(长度小于舌尖与舌下肉阜连线的3/5)3个等级；络脉粗细分为粗(根部直径大于2.7 mm)、中(根部直径在1.5 mm～2.7 mm)、细(根部直径小于1.5 mm)；络脉迂曲程度分为重度(主干严重弯曲、周围有分支，分支上有点状扩张血管球，甚至呈葡萄串珠状)、中度(主干较明显弯曲、周围有散在树枝状分支)、轻度(主干无明显弯曲或轻微弯曲)；络脉颜色分为淡紫、青紫、紫黑。
1.5.3 血常规指标检测 在采集舌象前后3 d内抽取空腹静脉血，进行血常规指标检测，血常规指标包括：白细胞计数(WBC)、中性粒细胞计数(N)、淋巴细胞计数(L)、红细胞计数(RBC)、血红蛋白(HGB)、红细胞比容(HCT)、红细胞平均体积(MCV)、平均血红蛋白含量(MCH)、平均血红蛋白浓度(MCHC)、血小板计数(PLT)、血小板压积(PCT)、平均血小板体积(MPV)、血小板分布宽度(PDW)、大型血小板百分比(P-LCR)。
1.6 统计学处理 采用SPSS 13.0软件进行统计分析，计量资料用均数±标准差(
±s)表示，计数资料用频数表示，双变量等级资料采用Kendall或Spearman相关分析，多组间计量资料采用ANOVA多因素方差分析，多变量相互关系采用多项分类Logistic回归分析。以P< 0.05为差异有统计学意义。
2 结 果
2.1 NYHA心功能分级与舌下络脉各种特征变化的相关性 经Kendall相关检验，心力衰竭病人NYHA心功能分级与舌下络脉长度、宽度、迂曲程度、颜色深浅各等级均无明显相关性(P>0.05)。详见表1。
表1 NYHA心功能分级与舌下络脉特征变化的相关性 例
2.2 舌下络脉特征性变化程度与血常规指标的关系
2.2.1 舌下络脉长度变化和血常规筛选指标的相关性 经ANOVA单因素方差和Spearman相关，血常规中筛选出MPV、PDW、P-LCR平均值与舌下络脉长度变化呈正相关(P< 0.05)，但相关关系并不密切(相关系数绝对值均小于0.5)。此外，血常规中RBC虽经ANOVA单因素方差和Spearman相关分析未出现明显差异和相关性，然而其平均值与长度变化呈一定线性趋势(Linear Term unweighted线性加权F=4.293，P=0.043；weighted F=4.234，P=0.045；Deviation F=0.575，P=0.452)。详见表2，图1～图4。
表2 舌下络脉长度与血常规筛选指标的相关性(
±s)
图1 RBC值与长度变化线性趋势
图2 MPV值与长度变化线性趋势
图3 PDW浓度与长度变化线性趋势
图4 P-LCR与长度变化线性趋势
通过长度变量等级取值范围(1=短、2=中、3=长)，经有序多分类Logistic回归分析检验，结果显示RBC、MPV、PDW、P-LCR和NYHA分级程度的所有参数估计值(estimate)均无统计学意义(P>0.05)，显示上述指标对于舌下络脉长度变化均无显著影响，预测价值不大，然而Logistic回归分析结果提示，NYHA分级可能是舌下络脉长度变化的保护因素(esitimate为负值)，其保护作用NYHAⅠ级>NYHAⅡ级>NYHAⅢ级，提示心力衰竭病人舌下络脉长度NYHAⅠ级<NYHAⅡ级<NYHAⅢ级。详见表3。
表3 舌下络脉长度和血常规筛选指标Logistic回归分析
2.2.2 舌下络脉宽度变化和血常规筛选指标的相关性 经ANOVA单因素方差和Spearman相关检验，血常规中筛选出MCHC、PLT、PCT值与心力衰竭病人舌下络脉宽度变化呈一定负相关性(P< 0.05)，与MPV、PDW平均值呈一定正相关性(P< 0.05)，但相关关系并不密切(相关系数绝对值均小于0.5)。详见表4，图5～图10。
表4 舌下络脉宽度变化和血常规筛选指标的相关性(±s)
图5 MCHC值与宽度变化线性趋势 图6 PLT值与宽度变化线性趋势 图7 PCT值与宽度变化线性趋势
图8 MPV值与宽度变化线性趋势 图9 PDW值与宽度变化线性趋势 图10 P-LCR值与宽度变化线性趋势
通过宽度变量等级取值范围(1=细、2=中、3=粗)，经有序多分类Logistic回归分析检验，显示MCHC、PLT、PCT、MPV、PDW、P-LCR和NYHA分级的参数估计值均无统计学意义(P>0.05)，显示以上指标对于舌下络脉宽度变化均没有明显影响，无明显的预测价值。但是MCHC对于舌下络脉宽度变化具有一定的影响(P< 0.05)，estimate=-0.074，OR值=0.929，95%CI[0.866，0.992]，提示MCHC指标为保护因素，随着MCHC浓度升高其舌下络脉宽度趋向变细，与Spearman相关分析结果相一致。详见表5。
表5 舌下络脉宽度变化和血常规筛选指标Logistic回归分析结果
2.2.3 舌下络脉迂曲程度变化和血常规各项指标的相关性 经ANOVA单因素方差和Spearman相关检验，筛选出心力衰竭病人舌下络脉迂曲程度变化和血常规中PLT、PCT平均值之间呈负相关(P< 0.05)，但相关关系并不密切(相关系数绝对值均小于0.5)。此外，在血常规指标中筛选出PDW平均值和迂曲程度之间呈一定线性趋势(Linear Term unweighted F=4.263，P=0.044；weighted F=4.263，P=0.044；Deviation F=0.017，P=0.897)。详见表6，图11～图13。
表6 舌下络脉迂曲程度与血常规筛选指标的相关性(±s)
图11 PLT值与迂曲程度线性趋势 图12 PCT值与迂曲程度线性趋势 图13 PDW值与迂曲程度线性趋势
通过迂曲程度变量等级取值范围(1=轻、2=中、3=重)，经有序多分类Logistic回归分析检验，显示PLT、PCT、PDW和NYHA各分级程度的参数估计值均无统计学意义(P>0.05)，显示以上指标对于舌下络脉迂曲程度变化均没有明显影响，预测价值不大。详见表7。
表7 舌下络脉迂曲程度和血常规筛选指标Logistic回归分析结果
2.2.4 舌下络脉颜色程度与血常规筛选指标的相关性 经ANOVA单因素方差和Spearman相关分析检验，筛选出心力衰竭病人舌下络脉颜色程度变化和血常规中WBC、N、PDW、P-LCR平均值之间呈正相关(P< 0.05)，但相关关系并不密切(相关系数绝对值均小于0.5)。详见表8，图14～图17。
表8 舌下络脉颜色程度与血常规筛选指标的相关性(±s)
图14 WBC与颜色变化程度线性趋势
图15 N与颜色变化程度线性趋势
图16 PDW与颜色变化程度线性趋势
图17 P-LCR与颜色变化程度线性趋势
通过颜色变量等级取值范围(1=淡紫、2=青紫、3=紫黑)，经有序多分类Logistic回归分析检验，显示WBC、N、P-LCR和NYHA各分级程度参数估计值均无统计学意义(P>0.05)，显示以上指标对于舌下络脉颜色变化均没有明显影响，预测价值不大。而PDW对于舌下络脉颜色变化具有显著影响(P<0.05)，estimate=1.069，OR值=2.912，95%CI 1.987～1.994，提示PDW为络脉颜色变化的危险因素，即随着PDW浓度升高其舌下络脉颜色可能会加重，与Spearman相关分析结果相一致。详见表9。
表9 舌下络脉颜色和血常规筛选指标Logistic回归分析结果
3 讨 论
舌下络脉诊法是中医舌诊的重要组成部分，早在《黄帝内经》中就通过观察舌下络脉的形色变化诊断疾病[3]。近年来开展的舌诊现代化研究，发现舌下络脉可在一定程度上反映体内脏器的病变程度。如通过观察舌下络脉反映体内门脉系统血流动力学变化，判断肝硬化严重程度[4]；糖尿病病人舌下络脉也有主干充血、扩张、迂曲等异常变化特征[5]；舌下络脉也可作为肝癌、肺癌等恶性肿瘤疾病早期诊断的辅助手段，其异常程度与临床病情演变呈正相关[6-7]。高血压病人舌下静脉分度除与病程长短有关外，与血液黏度、总胆固醇、三酰甘油、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白表达水平也呈正相关[8]。中医认为“舌为心之苗”“心主血脉”，“手少阴心经之别系舌本”，心脏功能衰竭时舌下络脉微循环障碍会引起形状、颜色特征相应发生改变，人体外周血液循环中各种成分释放浓度和含量变化是舌下络脉特征改变的物质基础，通过观察舌下络脉的特征变化可间接反映心功能状态和血液成分含量的不同。
舌下络脉是舌下静脉分支，正常健康者舌下络脉多呈线状或条状，颜色淡青色，若隐若现，纹理清晰，伴有少数细小分支或无分支。心力衰竭病人由于心脏收缩舒张功能障碍，微循环障碍，血流缓慢，血小板聚集增加，舌下静脉压力升高，加之缺氧、血氧饱和度下降，导致毛细血管扩张、扭曲、颜色变紫变暗，增长增宽，迂曲分支增多。
血小板具有特定的形态结构和生化组成，其数目、大小、超微结构和成分变化可体现血小板活性和功能状态。MPV反映人体骨髓巨核细胞增生与代谢活性，体现了血小板活化水平和生成情况，是评价血小板生成有效性的重要指标[9]，其水平升高提示外周循环血小板破坏增加，消耗过多，进而促进骨髓巨核细胞增殖，生成大型血小板，体积较大血小板对胶原的黏附性强于体积较小血小板，容易损伤血管壁，强化血小板聚集功能，有利于血栓形成。PDW反映血液内血小板体积大小变异，在正常范围内表示血小板体积均一性高，增高则血小板体积大小不均，易形成高凝状态，发生血栓性疾病。P-LCR反映血小板成熟程度及功能状态，升高表示外周血循环中大型血小板体积比例过多，提示血小板多为新生状态。有研究发现CHF病人MPV、PDW和P-LCR水平均明显高于健康者，而PLT差异不明显，同时MPV、PDW水平与NYHA心功能分级呈正相关，两者可用于判断心力衰竭病情发展和预后[10]。PCT反映血小板数量，与PLT呈正相关性，有研究显示冠心病病人血PLT、PCT较健康者明显降低[11]，这与血液微循环中的血栓消耗了大量血小板，心力衰竭病人血液中的血小板聚集、黏附于微循环血栓部位，持续消耗血小板，造成外周循环血液中PLT下降，进而PCT也减少有关。MCHC表示血红蛋白在单位数量红细胞中的浓度。有研究发现，在心肌梗死病人中，随着梗死时间的增加MCHC呈下降趋势[12]，可能与在心肌缺血缺氧的情况下，促红细胞生成素(EPO)浓度增加，机体可刺激并促进红细胞的生成，外周血循环中幼稚红细胞增加，是缺氧的代偿反应，抑制红细胞的成熟，造成MCHC减小有关。心力衰竭病人体质长期处于炎性反应和缺血缺氧状态，可刺激外周血白细胞和中性粒细胞增殖分化，抑制凋亡。白细胞可通过介导炎性反应损伤内皮细胞，促进血液高凝状态，阻塞微循环。冠心病心力衰竭病人外周血循环中白细胞水平明显高于正常人，同时心力衰竭程度与白细胞计数、中性粒细胞百分比呈正相关[13-14]。本研究结果显示，慢性心力衰竭病人舌下络脉长度与血常规中MPV、PDW、P-LCR水平呈正相关；宽度与MPV、PDW水平呈正相关，与MCHC、PLT、PCT水平呈负相关；迂曲程度与PLT、PCT水平呈负相关；颜色变化与WBC、N、PDW、P-LCR水平呈正相关。综合分析显示心力衰竭病人舌下络脉特征性变化趋势与其体内外周血液循环成分含量变化、缺血缺氧、炎性反应、血液瘀滞等病理生理状态改变相互吻合，相关性与以上心力衰竭病人中血小板、白细胞和红细胞成分变化研究结果相符合，间接证明了心力衰竭病人血液循环中某些成分含量变化会导致舌下络脉长度、宽度和颜色、迂曲程度发生改变。
综上所述，慢性心力衰竭病人舌下络脉的某些特征变化与血常规中血小板各项指标之间具有较多关联性，尤其与血小板活性和功能状态密切相关。观察舌下络脉可能是判断人体心脏循环系统血液瘀滞状态的一种有效方法，对于判断心力衰竭程度和预后发展具有一定价值。本研究不足之处在于各指标相关系数偏小，心功能NYHA分级与舌下络脉长度、宽度、迂曲程度、颜色深浅各等级之间均没有表现出明显相关性，可能与样本量采集不足有关，此外未涉及舌下络脉特征变化与心脏多普勒等血流动力学指标之间关联性，需在今后的研究中进一步探讨和完善。
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