Relazione tra la temperatura della lingua stimata dalla termografia a infrarossi, il colore della lingua e i modelli patologici del freddo-calore: uno studio retrospettivo di revisione del grafico

Abstract

La diagnosi della lingua è una tecnica utilizzata per determinare i modelli patologici del freddo-calore (CHPPs). Qui, abbiamo esaminato le cartelle cliniche elettroniche della temperatura della lingua misurata utilizzando la termografia a infrarossi (IRT), il colore della lingua (luminanza, equilibrio verde/rosso e blu/giallo), i questionari del modello freddo-caldo (CHPQ) e la temperatura corporea per 134 donne con problemi ginecologici (età, 38,97 ± 11,49 anni). Sono state determinate le temperature di sette regioni della lingua (radice, centro, punta ed entrambi i lati del centro e della radice) e sono stati esaminati gli effetti dell’età, delle differenze regionali e delle loro correlazioni con i parametri del colore. L’analisi fattoriale è stata condotta separatamente con gli elementi 10 cold pattern (CP) e 10 heat pattern (HP). La temperatura della lingua ha mostrato un effetto età (; -0.198 a -0.210) e differenze regionali (entrambi i lati della radice > centro e radice > punta). La temperatura della lingua è stata correlata positivamente con la luminanza (r: 0.236-0.246), indicando che una temperatura più elevata era associata a un colore più luminoso. L’analisi fattoriale ha estratto due fattori (sensibilità al freddo-dolore e fattori di scarico-carnagione) dagli elementi CP e tre fattori (sensazione di calore-dolore, scarico-respiro e preferenza fredda-fattori di sete) dagli elementi HP. La temperatura della lingua è stata correlata negativamente con il fattore di scarico-carnagione di CP e il fattore di scarico-respiro di HP (r: da -0.171 a -0.203), indicando che una temperatura inferiore della lingua può essere una conseguenza dell’emissione di calore eccessivo in HP e una minore perfusione del sangue in CP. La temperatura corporea non è correlata con i punteggi del fattore CHPQ. In conclusione, le temperature della lingua misurate usando IRT possono essere un indicatore parziale di CHPPs.

1. Introduzione

Diversi standard fondamentali sono attualmente utilizzati per identificare i modelli patologici nella medicina dell’Asia orientale (EAM). Questi includono il modello di identificazione a otto principi (EPI), il modello visceri e visceri, il modello a sei meridiani, il modello di difesa (wei), energia vitale (qi), nutrienti (ying), sangue (xue) e il modello di triplo energizzatore. Il modello EPI è un sistema di classificazione fondamentale costituito da otto componenti: yin e yang, interno ed esterno, freddo e caldo, eccesso e carenza. Tra questi componenti, i modelli di freddo e calore (CP e HP, rispettivamente) sono importanti in quanto determinano le caratteristiche di un disturbo e aiutano a progettare una strategia di trattamento, come la medicina o la terapia di agopuntura .

CP e HP sono definiti da criteri rigorosi e sono state sviluppate varie tecniche diagnostiche per le loro valutazioni. Tra questi, la diagnosi della lingua (TD) è considerata una tecnica chiave perché la lingua è collegata agli organi interni attraverso i meridiani ed è rappresentativa di una condizione di “freddo” o “calore”. Tipicamente, il TD viene eseguito attraverso l’esame visivo del colore, della forma, dell’umidità, del movimento e della sostanza del corpo della lingua, nonché del colore, dell’umidità, dello spessore e della distribuzione del rivestimento della lingua . Tuttavia, i risultati di TD eseguiti ad occhio nudo sono facilmente influenzati da fattori ambientali . Pertanto, sono stati fatti sforzi per progettare dispositivi medici e algoritmi accessibili e oggettivi in grado di quantificare in modo affidabile le misurazioni TD, come il ColorChecker , i sistemi di imaging digitale della lingua e i sistemi di diagnosi tridimensionale della lingua .

Oltre alle misurazioni oggettive del colore della lingua, la temperatura della lingua è clinicamente utile perché la lingua ha un abbondante apporto di sangue e la sua temperatura superficiale riflette la temperatura interna trasferita dal flusso sanguigno . La termografia a infrarossi (IRT) fornisce un’immagine della distribuzione della temperatura convertendo la radiazione termica emessa dalla superficie di qualsiasi oggetto o soggetto a un valore di temperatura . La tecnica IRT monitora efficacemente le temperature superficiali del corpo umano, che è influenzata da fattori come il flusso sanguigno vicino alla superficie del corpo e la conduzione del calore nei vasi sanguigni più profondi . A causa della sua convenienza e non invasività, la tecnica IRT è stata utilizzata per studiare alcune caratteristiche fisiologiche della temperatura della lingua, compresi gli effetti dell’età e le differenze regionali. Wang et al. ha riferito che la temperatura della lingua stimata utilizzando IRT era associata all’età e al sesso e che c’erano differenze regionali di temperatura, e Zhu et al. ha riferito che una diminuzione della temperatura della lingua potrebbe essere associata a una diminuzione dei tassi di perfusione del sangue nelle lingue delle persone anziane. Jiang et al. riferito che la temperatura alla radice della lingua era la più alta e che gradualmente diminuiva verso il centro della lingua, mentre la punta della lingua (TT) aveva la temperatura più bassa.

Poiché la temperatura della lingua è determinata principalmente dal flusso sanguigno, CP e HP possono essere parzialmente correlati alla temperatura della lingua, così come al colore della lingua, e la relazione tra CP, HP e temperatura della lingua può essere influenzata dall’effetto di invecchiamento e dalle differenze regionali nella lingua. Se la temperatura della lingua riflette semplicemente la temperatura corporea, la gravità clinica valutata da CP e HP può essere correlata sia alla lingua che alla temperatura corporea. Tuttavia, pochi studi hanno valutato quali dei parametri relativi al colore o alla temperatura delle misurazioni della lingua e della temperatura corporea sono più indicativi di CP e HP e quali sottoscale di CP e HP possono essere più fortemente associate alla temperatura della lingua. Pertanto, in questo studio, abbiamo condotto una revisione retrospettiva del grafico estrapolando i dati relativi alle registrazioni mediche elettroniche dei parametri di colore e temperatura della lingua, della temperatura corporea e delle scale quantitative CP e HP.

2. Metodi

2.1. Progettazione dello studio e partecipanti

Il presente studio è stato una revisione retrospettiva del grafico. Un diagramma di flusso che riassume il disegno dello studio è mostrato in Figura 1. Sono state esaminate le cartelle cliniche elettroniche (EMRS) di 134 pazienti ambulatoriali coreane che includevano immagini digitali a colori e IRT delle lingue dei pazienti. I pazienti avevano visitato la clinica di salute delle donne di Kyung Hee University Korean Medical Hospital a Gangdong, Seoul, Corea. I partecipanti avevano un’età compresa tra 15 e 71 anni (media: 38,97 ± 11,49 anni). In questo studio, abbiamo incluso pazienti ambulatoriali che hanno visitato la clinica di salute delle donne e sono stati sottoposti a quattro valutazioni, vale a dire, lingua IRT, fotografia lingua, freddo-calore modello questionario di valutazione, e la misurazione della temperatura corporea. Il protocollo di studio è stato approvato dal Comitato di revisione istituzionale del Kyung Hee University Oriental Medical Hospital (KHNMC MD IRB 2011-008).

Figura 1

Diagramma di flusso dello studio. EMR: registrazione medica elettronica; RET: bordo destro della lingua; TC: centro della lingua; TT: punta della lingua, R: rosso; G: verde; B: blu; L: luminanza; a: rosso/avidità di bilancio; b: giallo/blu di bilancio; CHPQ: freddo-caldo modello di questionario; R0: lingua center; R1: lato destro della lingua center; R2: lato sinistro della lingua center; R3: punta della lingua; R4: centro di lingua radice; R5: lato destro della lingua radice; e R6: lato sinistro della lingua principale.

2.2. Cold-Heat Pattern Questionnaire (CHPQ)

Il CHPQ è stato sviluppato da Ryu et al. per stimare i sintomi e segni causati da CP e HP. Il questionario è composto da 20 elementi (10 elementi a freddo e 10 a caldo) valutati sulla seguente scala Likert a 4 punti: 1 = fortemente in disaccordo, 2 = in disaccordo, 3 = d’accordo e 4 = fortemente d’accordo.

2.3. Misurazione del colore della lingua

Le lingue dei soggetti sono state fotografate utilizzando una fotocamera digitale (D70s; Nikon Co., Tokyo, Giappone) e macro-lens (70 mm 1:2.8 dg macro; Sigma Co., Giappone) ad una risoluzione di 3000×2000 pixel. I parametri di colore della lingua sono stati estratti da EMRs, come descritto in uno studio precedente . I valori rosso (R), verde (G) e blu (B) delle immagini della lingua fotografate da una fotocamera digitale sono stati calcolati utilizzando il software Picture Color Analyzer da tre regioni di interesse ritagliate (ROI): il bordo destro della lingua (RET), il centro della lingua (TC) e il TT. I valori medi R, G e B dei 3 ROI sono stati convertiti nei parametri L (luminanza), a (bilanciamento tra verde e rosso) e b (bilanciamento tra blu e giallo ) utilizzando il software Adobe Photoshop (Adobe Systems Inc., San Jose, CA, Stati Uniti d’America).

2.4. Misurazione della temperatura del corpo e della lingua

Le temperature del corpo sono state misurate sul lato sinistro o destro della fronte utilizzando un termometro a infrarossi (Dotory Deluxe Thermoscan FS-100; Hubdic Inc., Anyang, Corea del Sud). La misurazione della temperatura della lingua è stata eseguita in una stanza in condizioni di temperatura controllata (23-24°C) e umidità (40%) secondo le linee guida accettate a livello internazionale . Prima che l’immagine IRT fosse catturata, i pazienti ambulatoriali si sono trasformati in un abito paziente e si sono riposati per 10 minuti nella sala prove per ridurre al minimo l’influenza dell’ambiente e del clima. Successivamente, ai pazienti è stato chiesto di spogliarsi e attendere altri 15 minuti, senza alcun contatto fisico, per acclimatare la temperatura della pelle alla temperatura ambiente. Ai pazienti è stato chiesto di esporre le loro lingue interamente davanti al dispositivo IRT(fotocamera digitale IRCT – 510; Eastwest Co., Seoul, Corea del Sud). L’IRCT510 aveva una precisione di ±0,08°C, intervallo termico da -20°C a 250°C, una dimensione dell’array corrispondente a un microbolometro FPA 320 × 240 e una lente termica 30° × 40°. Per evitare la congestione del sangue sulla punta della lingua, i partecipanti hanno esposto le loro lingue per meno di 5 s. Le immagini termiche sono state successivamente trasferite a un computer e un esaminatore ha elaborato le immagini. Tipicamente, cinque ROI, cioè il centro della lingua, i lati destro e sinistro del centro della lingua, la punta della lingua e la radice della lingua, vengono esaminati durante la diagnosi della lingua . Tuttavia, le immagini IRT della lingua hanno mostrato differenze di colore tra la radice della lingua e entrambi i lati della radice della lingua durante l’ispezione visiva. Pertanto, sette ROI, compresi i lati destro e sinistro della radice della lingua, sono stati considerati in questo studio per esaminare se la temperatura superficiale differiva tra la radice della lingua e entrambi i lati della radice della lingua. La figura 2 mostra i sette ROI come segue: il centro (R0), il lato destro (R1) e il lato sinistro (R2) del centro della lingua; il TT (R3); e il centro (R4), il lato destro (R5) e il lato sinistro (R6) della radice della lingua. È stata quindi analizzata la temperatura media di ciascun ROI.

Figura 2

R0: lingua centro; R1: lato destro del centro della lingua; R2: lato sinistro del centro della lingua; R3: punta della lingua; R4: centro della radice della lingua; R5: lato destro della radice della lingua; e R6: lato sinistro della radice della lingua.

2.5. Analisi statistica

Un semplice modello di regressione lineare è stato utilizzato per valutare gli effetti dell’invecchiamento sulla temperatura della lingua. Tra i valori L, a e b, i valori a e b negativi e positivi sono classificati in gruppi verde/blu e rosso/giallo. All’interno di ciascun gruppo di colori, ogni valore a o b è considerato come un valore di intervallo. Pertanto, per esaminare la relazione tra colore della lingua e temperatura a R0, R1 e R3, è stata selezionata l’analisi unidirezionale del test di varianza (ANOVA) o del coefficiente di correlazione di Pearson (r), in base alle caratteristiche del campione. ANOVA è stata anche utilizzata per valutare le differenze regionali nella temperatura della lingua. Se ci fossero differenze significative tra i ROI, è stata condotta l’analisi post hoc di Scheffe. Sulla base delle analisi post hoc di Scheffe, abbiamo determinato quali ROI della temperatura della lingua potevano essere raggruppati. I 10 elementi del CP e i 10 elementi dell’HP sono stati inseriti separatamente nell’analisi fattoriale utilizzando l’estrazione della massima verosimiglianza. I fattori estratti sono stati infine determinati dalla rotazione obliqua. I punteggi dei fattori per CP e HP sono stati calcolati e salvati utilizzando il metodo di regressione dell’analisi fattoriale. Successivamente, sono state determinate le correlazioni di Pearson tra i valori di temperatura della lingua e i punteggi dei fattori per CP e HP. Tutte le analisi statistiche sono state eseguite utilizzando SPSS per Windows versione 21.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA). I valori sono presentati come media ± deviazione standard; un valore P < 0,05 indica la significatività statistica.

3. Risultati

3.1. Valutazione della relazione tra età e temperatura della lingua

La Tabella 1 riassume le caratteristiche descrittive dei partecipanti allo studio. La tabella 2 mostra i risultati del modello di regressione con l’età come variabile indipendente. È stato identificato un effetto età per la temperatura della lingua per tutte le aree della lingua (valori compresi tra -0.198 e -0.215). Tuttavia, la temperatura corporea non ha mostrato alcun effetto sull’età. Ciò ha indicato che la temperatura della superficie della lingua ha mostrato una diminuzione complessiva legata all’età, che era coerente con i risultati di studi precedenti .

3.2. Valutazione della relazione tra i parametri del colore della lingua e la temperatura della lingua

Una valutazione dei valori a e b di tutti i campioni ha mostrato che non c’erano valori negativi. Ciò indicava che i colori delle tre regioni (RET, TC e TT) erano gialli e rossi e che i valori a e b, come il valore L, potevano essere considerati come valori di intervallo. Pertanto, i valori di correlazione di Pearson sono stati calcolati tra temperatura e parametri di colore della lingua (Tabella 3). I valori L del TT erano positivamente correlati con la temperatura delle regioni R0, R1 e R2 (r: da 0,236 a 0,246). Ciò indicava che una temperatura più elevata era associata a un colore più luminoso della punta della lingua.

3.3. Valutazione delle differenze regionali nella temperatura della lingua

La tabella 4 mostra i risultati dell’ANOVA a senso unico che confronta le differenze regionali nella temperatura della lingua. La successiva analisi post hoc di Scheffe ha rivelato che i sette ROI potevano essere divisi in tre gruppi: R3 (Gruppo ); R0, R1, R2 e R4 (Gruppo ); e R5 e R6 (Gruppo ).

3.4. Valutazione della relazione tra temperatura della lingua e punteggi del questionario del modello freddo-caldo

La tabella 5 riassume i risultati dell’analisi fattoriale derivata dal CHPQ. Due fattori sono stati estratti dagli elementi CP e tre dagli elementi HP. La varianza percentuale totale degli articoli CP era del 37,0% e quella degli articoli HP era del 44,9%. Il numero per ciascun fattore è stato assegnato in base alla percentuale di varianza. Tra i fattori CP, il fattore 1 consisteva in cinque elementi correlati al freddo e al dolore (fattore di sensibilità al freddo-dolore) e il fattore 2 consisteva in cinque elementi correlati alla scarica e alla carnagione (fattore di carnagione di scarico). Tra i fattori HP, il fattore 1 consisteva in quattro elementi correlati alla sensazione di calore e al dolore (fattore di sensazione di calore-dolore) e il fattore 2 consisteva in quattro elementi correlati alla scarica e alla respirazione (fattore di respiro di scarico). Il fattore 3 consisteva in due elementi relativi alla preferenza fredda e alla sete (fattore di preferenza fredda-sete).

Le correlazioni tra la temperatura della lingua e i punteggi del fattore freddo-calore sono elencati nella tabella 6. Fattore 2 (scarico-carnagione) punteggi del CP sono stati negativamente correlati con le temperature , , e Rc (r: -0.195 a -0.197). Allo stesso modo, i punteggi del fattore 2 (discharge-breath) degli HP erano correlati negativamente con le temperature,, e Rc (r: da -0.171 a -0.203). Tuttavia, la temperatura corporea non ha mostrato alcuna correlazione con i punteggi dei fattori CP e HP. Esempi rappresentativi di tre campioni di lingua IRT di pazienti di sesso femminile sono mostrati nella Figura 3.

Figura 3

A sinistra: Questo paziente ha mostrato punteggi più bassi per il fattore freddo 2 (8 punti) e il fattore di calore 2 (6 punti). Le temperature di,, e (33.4°C, 33.8°C, e 35.0°C, rispettivamente) erano superiori alla media (: 32,2°C, : 33,0°C e : 34,1°C). Medio: Questo paziente ha registrato punteggi più alti sia per il fattore freddo 2 (13 punti) che per il fattore calore 2 (8 punti). Le temperature a,, e erano inferiori alla media (32.0°C, 33.1°C, e 34.0°C). A destra: La temperatura della lingua a RA (28,8°C) era nettamente inferiore a quella degli altri partecipanti. Inoltre, le temperature a e erano inferiori alla media (30,6 ° C e 31,5 ° C, rispettivamente). Il paziente ha mostrato punteggi più alti per il fattore freddo 2 (14 punti). : R3;: R0, R1, R2 e R4;: R5 e R6. Si noti che tutti i colori sono stati regolati utilizzando la stessa scala termografica, che è mostrata sul lato destro della figura.

4. Discussione

In questo studio, l’età era un predittore significativo della temperatura della lingua. Ciò è coerente con i risultati di studi precedenti, che suggeriscono che gli individui più anziani hanno temperature della lingua più basse rispetto agli individui più giovani perché la loro perfusione del sangue e le loro velocità di flusso sanguigno sono inferiori . Poiché non abbiamo incluso un test di microcircolazione del TT, non è chiaro se l’effetto dell’invecchiamento fosse il risultato di una diminuzione della perfusione del sangue. Tuttavia, studi precedenti hanno riferito che il tasso di perfusione del sangue è correlato ai colori scuri della lingua , il che è coerente con i nostri risultati che mostrano che la temperatura della lingua era negativamente correlata alla luminosità della lingua. Pertanto, l’effetto dell’invecchiamento sulla temperatura della lingua nel nostro studio potrebbe essere stato in parte associato a una diminuzione della perfusione del sangue. In uno studio precedente in cui i partecipanti sono stati assegnati a cinque gruppi in base al colore della lingua (rosso, rosso scuro, viola, pallido o rosa) valutati ad occhio nudo, la temperatura della lingua era più alta nel gruppo “lingua rossa”. Tuttavia, il nostro studio ha dimostrato che solo il parametro L sul TT era correlato alla temperatura della lingua di tutte le regioni. Considerando che la regione TT non è influenzata dal rivestimento della lingua, i nostri risultati dello studio suggeriscono che la luminanza del colore è più indicativa della temperatura rispetto al rossore della lingua classificato ad occhio nudo.

Un esame delle differenze regionali ha rivelato che la temperatura della punta della lingua era inferiore a quella della radice e delle regioni centrali della lingua, che è anche coerente con i rapporti precedenti . Tuttavia, a differenza di studi precedenti, abbiamo scoperto che le temperature di entrambi i lati della radice della lingua erano più alte di quelle delle altre regioni. Ciò può essere dovuto al fatto che la vascolarizzazione dell’arteria linguale, che deriva dall’arteria carotide esterna, corre lungo entrambi i lati della lingua, ma non al centro della radice . Pertanto, suggeriamo che le differenze regionali nella temperatura della lingua debbano essere considerate in base alla vascolarizzazione dell’arteria linguale.

Il risultato principale del nostro studio è stato che due punteggi dei fattori di CP e HP erano negativamente e generalmente correlati con la temperatura delle regioni della lingua, sebbene le correlazioni statistiche fossero basse (valori r compresi tra -0.171 e -0.203). Due fattori erano tutti fattori legati alla scarica, vale a dire il fattore di carnagione di scarico del CP e il fattore di respiro di scarico dell’HP. È stato riportato un aumento della CP per diminuire la perfusione del flusso sanguigno all’arteria linguale ; quindi, può essere naturale che un aumento della CP possa aver provocato temperature inferiori della lingua. Tuttavia, sembra incongruo che un aumento di HP sia stato anche correlato negativamente con la temperatura della lingua più bassa. Una possibile spiegazione per questo risultato inaspettato potrebbe essere che la temperatura della lingua è una conseguenza dell’emissione di calore eccessivo in HP, così come una minore perfusione del sangue nel CP. Indipendentemente dal CP o HP, i sintomi correlati alla scarica relativi alle urine, alle feci, all’espettorato e al muco nasale erano esclusivamente correlati alla temperatura della lingua. Per questo motivo, sembra che le condizioni di scarico disturbate possano essere più rappresentative degli squilibri di freddo-calore rispetto ad altri sintomi correlati a CP o HP, e questi possono essere riflessi da temperature inferiori della lingua.

È anche interessante notare che la temperatura corporea misurata sulla fronte non ha mostrato alcuna correlazione con i sintomi correlati a CP e HP. Uno studio ha riferito che il normale gruppo di temperatura corporea profonda (> 36.0°C) così come il gruppo di bassa temperatura corporea profonda (<35,5°C) ha preferito essere più caldo, anche se circa la metà di loro ha dichiarato di essere caldo . La temperatura della fronte, come la temperatura corporea misurata sotto la lingua, è generalmente accettata per riflettere la temperatura interna, poiché l’arteria temporale superficiale si trova appena sotto la pelle e mantiene una perfusione costante solo in condizioni stabili . Pertanto, questo studio, coerente con i risultati di studi precedenti, suggerisce che la temperatura profonda potrebbe non essere associata alla preferenza per il freddo o il caldo. Tuttavia, non abbiamo potuto acquisire i dati della temperatura corporea misurati sotto la lingua dai pazienti EMR. Pertanto, in studi futuri, sarebbe importante esaminare se le differenze nella relazione tra temperatura corporea, temperatura della lingua e punteggi di CHPQ possano essere semplicemente il risultato del sito di misurazione (fronte o lingua) e/o dello strumento di misura (termometro o IRT) utilizzato.

Nel presente studio, abbiamo osservato un effetto dell’età sulla temperatura della lingua e sulle differenze regionali della lingua, che erano coerenti con i risultati precedenti. Inoltre, abbiamo trovato una relazione significativa tra la temperatura della lingua e i sintomi correlati alla scarica della lingua CP e HP. Tuttavia, il nostro studio ha avuto alcune limitazioni. In primo luogo, i dati sono stati acquisiti solo da pazienti di sesso femminile con condizioni ginecologiche e quindi hanno una generalizzabilità limitata. In secondo luogo, non siamo riusciti a recuperare i dati della temperatura corporea dalla sostanza della lingua. In terzo luogo, l’IRT è stato bloccato dall’umidità della lingua e le letture della temperatura potrebbero essere state influenzate dalla saliva sulla superficie della lingua. In quarto luogo, non sono stati considerati vari stadi della malattia come stadi acuti e cronici di malattie infettive o ormonali, che potrebbero aver influenzato la relazione tra la temperatura della lingua e la gravità clinica di CP e HP. In quinto luogo, quando si stima la temperatura della lingua, l’angolo tra la lingua e la telecamera termica era di circa 70°, non 90°. Ciò potrebbe aver provocato un pregiudizio nella stima della temperatura della lingua. Sesto, c’erano differenze nelle dimensioni o nella forma delle lingue dei pazienti. Inoltre, il ritaglio manuale delle immagini della temperatura della lingua potrebbe aver parzialmente determinato il pregiudizio nei risultati. Settimo, è generalmente accettato che la temperatura interna sia modulata in base al ciclo mestruale . Tuttavia, l’effetto delle mestruazioni sulla relazione tra temperatura della lingua e CP e HP non può essere esaminato a causa della mancanza dei dati sulle mestruazioni nell’EMRs. Sono necessari ulteriori studi per affrontare queste limitazioni.

5. Conclusioni

In questo studio, abbiamo esaminato i dati IRT e colore della lingua, i punteggi CHPQ e i record di temperatura corporea di 134 pazienti di sesso femminile che hanno visitato la Women’s Health Clinic del Kyung Hee University Korean Medical Hospital a Gangdong a Seoul, in Corea. I nostri risultati dello studio hanno mostrato che la temperatura della lingua ha avuto un effetto età (: da -0.198 a -0.210) e la temperatura differiva tra le diverse regioni della lingua (entrambi i lati della radice della lingua > centro e radice della lingua > TT). Tra i cinque fattori valutati dal CHPQ, due fattori correlati alla scarica (fattore di scarico-carnagione di CP e fattore di scarico-respiro di HP) sono stati correlati negativamente con la temperatura della lingua (r: da -0.171 a -0.203). In conclusione, i risultati del nostro studio suggeriscono che la temperatura della lingua misurata utilizzando IRT può essere un indicatore parziale dei modelli patologici di freddo e calore, basati su sintomi correlati alla scarica.

Disponibilità dei dati

La disponibilità dei dati di questo studio è limitata perché la condivisione dei dati EMR utilizzati in questo studio può compromettere la privacy del paziente.

Conflitti di interesse

Gli autori dichiarano che non vi sono conflitti di interesse per quanto riguarda la pubblicazione di questo articolo.