Objectives : Hwanglyeonhaedok-tang(黃連解毒湯) is a representative herbal formula with "clear heat(淸熱)" effects. The aim of this study was to evaluate the effects of Hwanglyeonhaedok-tang-based intranasal herbal ointment Biyeom-go based on the cold and heat pattern identification questionnaire(CHPIQ). Methods : We performed a subgroup analysis of the previously published prospective observational study. A total of 58 patients with rhinitis were administered Biyeom-go for 4 weeks, and its effects on the Total Nasal Symptom Score(TNSS), Mini Rhinoconjunctivitis Quality of Life Questionnaire(Mini-RQLQ) score, and nasal endoscopy index score were analyzed based on CHPIQ. Results : Among the 58 patients, the heat and non-heat patterns were shown by 39 and 19 patients, respectively, while the cold and non-cold patterns were shown by 46 and 12 patients, respectively. The change in TNSS from baseline negatively correlated with the heat pattern score(p=0.011). Improvement in TNSS was greater in the heat pattern group than in the non-heat pattern group, with a borderline significant difference(p=0.07). Mini-RQLQ and nasal endoscopy index scores tended to be lower in the heat pattern group than in the non-heat pattern group, but without a statistically significant difference. Conclusion : The findings indicate that CHPIQ is a useful tool for the diagnostic and prognostic evaluation of patients with rhinitis. This study provides fundamental evidence of the close association between the cold-heat pattern in patients with rhinitis and the treatment effects of Biyeom-go.
Objectives : We presented the results of reliability study in advance, and analyzed agreement between Korean medicine doctors(KMDs)' diagnosis and cold-heat pattern identification questionnaire(CHPI)'s diagnosis. Methods : This survey was conducted from May 16 to 17, 2015. The subjects were 93 adults living in rural society. Diagnosis of CHPI was performed by 2 KMDs who have clinical experience more than 5 years. The KMDs' diagnosis was set as a reference index, and then we compare 23 items(cold pattern 11 items and heat pattern 12 items) of CHPI questionnaire and 15 items(cold pattern 8 items and heat pattern 7 items) that were brief form of it. We had cut-off value by standard of KMDs' diagnosis using receiver operating characteristic-curve(ROC-curve), with which we calculated agreement including kappa value. Correlation analysis between CHPI evaluation score by KMDs and by the questionnaire was fulfilled as well. Results : Agreement about 11 and 8 cold pattern items showed 87.1% together, and the value of kappa each recorded 0.742 and 0.741. Agreement about 12 and 7 heat pattern items suggested 81.7% and 78.5%, and the value of kappa showed 0.634 and 0.570. Correlation coefficients were 0.803 of 11 items and 0.761 of 8 items about cold pattern. In addition, correlation coefficients were 0.789 of 12 items and 0.767 of 7 items about heat pattern. The significant probability (p-value) was under 0.001. Conclusions : We have developed CHPI questionnaire involving reliability and agreement based on usual symptoms, and hope additional complements so that Korean medicine diagnostics and Korean preventive medicine would be improved.
Objectives: The study aimed to test the validity and reliability of the questionnaire for cold-heat & deficiency-excess pattern identification of dementia and establish a new version of the questionnaire. Methods: Mean, standard deviation, skewness, internal consistency, correlation and t-test of the 26 items derived from previous study was analyzed in 20 dementia patients. The items with Cronbach-${\alpha}$ coefficient below 0.7 were modified. Thus, we established a new version of the questionnaire consisting of 20 items. Results: Cronbach-${\alpha}$ of each cold, heat, deficiency and excess questionnaire was 0.662, -0.229, 0.722 and 0.778, respectively. The correlation coefficient between cold, heat, deficiency and excess was less than 0.4 and correlation coefficient between dementia and cold, deficiency was 0.518. On t-test, the t-value of cold, deficiency and dementia was -2.196. Conclusions: The results indicated that cold-heat, deficiency-excess questionnaires showed satisfactory discriminant validity. In addition, there was correlation between dementia and cold, deficiency. Finally, we established a new version of the questionnaire for cold-heat, deficiency-excess pattern identification that consisted of 20 items.
The purpose of this study was to investigate the clinical research of Cold-Heat of pattern identification(PI) focused on quantitative indicators for general people in Korea, through the review of OASIS, KISS, DBpia, NDSL database. Ten clinical researches were analyzed in this study. These research gradually started from 2004 to 2009 but there was no research after 2010. Diagnosis of Cold-Heat PI all was done through a questionnaire, 7 or most researches had not used the intervention methods. Quantitative indicators related to the Cold-Heat PI mentioned in the selected 10 researches are seven, these indicators include heart rate variability(HRV), electroencephalogram, Yangdorak, respiratory index, electrogastrography, acoustic analysis index, western health test index. Related to the HRV were 3 researches, but correlation of significant indicators was a few levels(R=0.026-0.090). So far, studies regarding at the quantitative indicators of the prior the Cold-Heat PI were few, and the results of the study showed that low statistical precision, a lack of biological basis. Refer to the current state, in the future, we expect that research of quantitative indicators of scientific evidence-based through calculated and precise research concerning Cold-Heat PI be regarded as important in Korean Medicine.
Objectives : This study was conducted to analysis correlation of pattern identification and body mass index (BMI) in obese adolescents. Methods : A total of 228 middle school students, 226 students were agreed and included study and two were excluded because of disagreement. It was conducted cold-heat pattern questionnaire, phlegm pattern questionnaire and after height and weight were measured. Firstly, out of 24 who did not respond to all of questionnaires. Secondary, out of 159 who are normal range on international obesity standard(BMI < $30kg/m^2$) Results : The average height and weight of 43 subjects was $159.65{\pm}9.45cm$, $70.10{\pm}8.47kg$ respectively. The average score of pattern identification was cold pattern score(CPS) was $2.70{\pm}1.61$, heat pattern score(HPS) was $3.30{\pm}1.99$, phlegm pattern score(PPS) was $3.95{\pm}5.02$. There was no significant correlation with BMI and CPS, HPS, PPS. Conclusions : In this study, there was no significant correlation of pattern identification and BMI in obese adolescents.
Objectives: Many symptoms of cold and heat patterns are related to the thermoregulation of the body. Thus, we aimed to study the association of cold and heat patterns with anthropometry/body composition. Methods: The cold and heat patterns of 2000 individuals aged 30-55 years were evaluated using a self-administered questionnaire. Results: Among the anthropometric and body composition variables, body mass index (-0.37, 0.39) and fat mass index (-0.35, 0.38) had the highest correlation coefficients with the cold and heat pattern scores after adjustment for age and sex in the cold-heat group, while the correlation coefficients were relatively lower in the non-cold-heat group. In the cold-heat group, the most parsimonious model for the cold pattern with the variables selected by the best subset method and Lasso included sex, body mass index, waist-hip ratio, and extracellular water/total body water (adjusted R2 = 0.324), and the model for heat pattern additionally included age (adjusted R2 = 0.292). Conclusions: The variables related to obesity and water balance were the most useful for predicting cold and heat patterns. Further studies are required to improve the performance of prediction models.
This study was performed to develop questionnaire of cold-heat pattern identification(PI) based on usual symptoms for general people, and we analyzed reliability of the questionnaire. We reviewed cold-heat PI questionnaire of advanced research and selected twenty-three items through three time experts meeting. Three hundred and fifty nine healthy subjects were joined in this study. As a results, Cronbach's α of cold-heat PI questionnaire was 0.79 and 0.83. According to the factor analysis about fifteen-chosen cold-heat PI questionnaires, each cold-heat consisted of two factors and each Convergence was 56.46% and 65.93%. Intra-class Correlation Coefficient was 0.67-0.83. Based on the median of samples of primary source, we classified subjects into four category as Cold, Heat, No Cold-Heat, and Cold-heat complex. We examined agreement of diagnosis and coefficient of kappa, and agreement rate of diagnosis was 64.2%, and coefficient of kappa was 0.51. Based on research result, we expect that validity study about questionnaire of cold-heat PI based on usual symptoms will be continued, and hope to be used as subsidiary diagnosis in clinical practice.
Objectives: The aim of this study was to investigate the differences in the prevalence of metabolic syndrome (MetS) according to the Sasang constitution (SC) and cold and heat pattern identification (CHPI). Methods: SC, CHPI, MetS, and component data were obtained from 2,561 participants in 26 Korean medical clinics from 2007 to 2013. SC, diagnosed by Korean medicine doctors, was confirmed by positive responses to herbal medicines administered according to that constitution. The CHPI was verified by a questionnaire about thermal sensitivity and drinking habits. The diagnosis criteria for MetS were: 1) waist circumference (WC) ≥90 cm (male) and ≥80 cm (female); 2) triglycerides ≥150 mg/dL; 3) high density lipoprotein cholesterol (HDL) <40 mg/dL (male) and <50 mg/dL (female); 4) blood pressure ≧130/85 mmHg; and 5) fasting blood glucose ≥100 mg/dL. Odds ratios (ORs) and differences in MetS and its components were compared using logistic regression and ANCOVA. Results: The MetS prevalence rates were 54.1%, 22.0%, and 33.3% for Taeeumin (TE), Soeumin (SE), and Soyangin (SY), respectively, and 30.5% and 44.5% for the cold and heat patterns, respectively. ANCOVA for MetS components showed significantly higher WC in TE than in SE or SY, and all components except HDL were higher in the heat pattern group than in the cold pattern group. Logistic regression for MetS prevalence showed a significant association between TE and the heat pattern group (OR=1.653) but not for non-TE and the cold pattern group. Conclusions: Considering SC and CHPI together may be more effective in managing MetS than considering SC alone.
Common cold occurs frequently and occupies an important position in medical treatment however obvious treatment is not suggested. There has been no agreement of pattern identification for common cold in oriental medicine. The purpose of this study is to develop a standard instrument of pattern identification for common cold which will be applied to clinical research. The items and structure of the instrument were based on review of published literature. The advisor committee on this study was organized by 9 oriental respiratory internal medicine professors of 11 oriental medical colleges nationwide. The experts attended 3 consultation meetings and discussed developing the instrument, and we also took professional advices by e-mail. The results were as follows; First, we divided the pattern identification of common cold into nine pattern: Wind-cold type, Wind-heat type, Contain summerheat type, Contain dampness type, Qi deficiency type, Blood deficiency type, Yang deficiency type, Yin deficiency type, Influenza. Second, we got the mean weights to each symptom of nine pattern identification which had been scored on a 5-point scale - ranging from 0 to 4 by the 9 experts. Third, we made out the Korean instrument of the pattern identification for common cold. It was composed self reporting questionnaire and researcher reporting questionnaire. Though this study is not proved about validity, reliability, the instrument of pattern identification for common cold is meaningful and expected to be applied to the subsequent research. And also, we hope to improve the instrument and make up for this study through various research and discussion.
In order to secure practising rapid pattern(證, zheng) differentiation against acute infectious diseases like corona virus disease-19(COVID-19) showing rapid variation and contagion, a simplified classification of stages centering on the exterior-interior pattern identification with 2 step-subdivision by cold, heat, deficiency, excess pattern and pathogens is proposed. Pattern differentiation by compound patterns of 8 principles is made for the non-severe stage of general cold and the early mild stage of epidemic disease. Compound pattern's names of 8 principles about external infectious diseases are composed of three stages, that is disease site-characters-etiology. Based on early stage symptoms of fever or chilling etc., exterior, interior and half exterior and half interior patterns are determined first, and then cold, heat, deficiency, excess patterns of exterior and interior pattern respectively are determined, and then more concrete differentiation on pathogens of wind, dryness, dampness and dearth of qi, blood, yin, yang accompanied with constitutional and personal illness factors. Summarizing above descriptions, 4 patterns of exterior cold, exterior heat, exterior deficiency, exterior excess and their secondary compound patterns of exterior cold deficiency and exterior cold excess and so on are classified together with treatment method and available decoction for a standard measure of eight principle pattern differentiation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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