Study II of Diagnosis Criteria for Qi deficiency in Stroke

중풍 기허증 진단 기준에 관한 연구 II

  • Kang, Byoung Kab (Division of Medical Research KM Health Technology Research Group, Korea Institute of Oriental Medicine) ;
  • Heo, Tae Young (Department of Statistics, Chungbuk National University) ;
  • Yun, Kyung Jin (Division of Medical Research KM Health Technology Research Group, Korea Institute of Oriental Medicine) ;
  • Park, Tae Yong (Sanbon Korean Medical Center of Wonkwang University) ;
  • Lee, Ju Ah (Division of Medical Research KM Health Technology Research Group, Korea Institute of Oriental Medicine) ;
  • You, Soo Seong (Division of Medical Research KM Health Technology Research Group, Korea Institute of Oriental Medicine) ;
  • Park, Geon Hee (Department of Statistics, Chungbuk National University) ;
  • Lee, Myeong Soo (Division of Medical Research KM Health Technology Research Group, Korea Institute of Oriental Medicine)
  • 강병갑 (한국한의학연구원 의료연구본부 한의의료기술연구그룹) ;
  • 허태영 (충북대학교 통계학과) ;
  • 윤경진 (한국한의학연구원 의료연구본부 한의의료기술연구그룹) ;
  • 박태용 (원광대학교 한의과대학 산본한방병원) ;
  • 이주아 (한국한의학연구원 의료연구본부 한의의료기술연구그룹) ;
  • 유수성 (한국한의학연구원 의료연구본부 한의의료기술연구그룹) ;
  • 박건희 (충북대학교 통계학과) ;
  • 이명수 (한국한의학연구원 의료연구본부 한의의료기술연구그룹)
  • Received : 2013.10.17
  • Accepted : 2013.12.02
  • Published : 2014.02.25

Abstract

The aim of this study was to build the diagnosis criteria of Qi deficiency using distribution of sum of 11 items for Qi deficiency in stroke patients. Between September 2006 and December 2010, 2,994 patients from 11 Korean medical hospitals were asked to complete the Korean Standard Pattern Identification for Stroke (K-SPI-Stroke) questionnaire as a part of project 'Fundamental study for the standardization and objectification of pattern identification in traditional Korean medicine for stroke (SOPI-Stroke). Each patient was independently diagnosed by two experts (traditional Korean medicine physicians) from the same site according to one of five patterns. 2,994 patients were divided modeling and testing in 70:30 ratio by stratification of pattern identification. We calculated the sensitivity, specificity, accuracy and odds ratio (OR) using distribution of sum of 11 items (signs and symptoms) for Qi deficiency. More than four from 11 items of Qi deficiency in modeling dataset, sensitivity, specificity, accuracy and OR was 70.07%, 74.94%, 73.92% and 7.00, respectively. In testing dataset, 78.31%, 73.45%, 74.47% and 9.98, respectively. Although this values are not high, after values of sensitivity, specificity, accuracy and OR should be more than current value, and then we should be able to suggest as objective diagnosing criteria.

Keywords

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