中国医学に基づいた不均衡な体質のネットワーク分析を行い、日常的な健康管理に理論的根拠を提供することを目的としている。 方法: 目的抽出およびスノーボールサンプリング方法を採用し、2022年2月3日から2023年1月21日までにWebアンケート調査を行い、 中医体质量表-30条目简短版 を使用して8つの不均衡な体質（気虚責、陽虚責、陰虚責、痰湿責、湿熱責、血瘀責、気うつ責、特異責）の傾向評価得点を取得し、R言語を使用してデータ分析：qgraphパッケージを使用してネットワーク分析モデルを構築し、エッジ重み（正規化偏相関係数 r ）と中心性係数（強度、近接中心性、媒介中心性、および予期影響）を計算する。mgmパッケージを使用してネットワーク内の各ノードの予測可能性を計算する。ggplot2パッケージを使用してネットワーク分析を可視化する。bootnetパッケージを使用してネットワーク分析の結果の安定性を検証する。例: r の精度評価、中心性係数の安定性評価、ノードの中心性係数の差異のテスト。 結果: 調査から有効な標本3,691件を取得。ネットワーク分析モデルの結果は次のとおりである：2つの不均衡な体質ノードの関連強度が大きいのは「痰湿責-湿熱責」（ r = 0.370）、 qi 責- qi 責（ r = 0.315）、 qi 責-特異責（ r = 0.260）、 qi 責-痰湿責（ r = 0.247）、痰湿責- qi 責（ r = 0.247）；痰湿責、 qi 責の中心性が最も高く、痰湿責と qi 責の中心性係数の差は無視できるほどであり、他の不均衡な体質ノードの中心性係数差は qi 責と痰湿責とのいずれかが顕著に異なる状況はなく、痰湿責、 qi 責の予測可能性が最も高い。 r の精度評価結果は、このネットワーク r と多くのサンプリング平均値に大きな差がないことを示しており、このネットワーク r の精度が高いことを意味する。4つの中心性指標の相関安定性（ CS ）はそれぞれ CS _qi = 0.59、 CS _{近接中心性} = 0.75、 CS _{媒介中心性} = 0.75、 CS _予期影響 = 0.75であり、このネットワークの中心性指標の安定性は非常に高い。結論：さまざまな不均衡な体質の間には複雑な関係があり、痰湿責と qi 責は不均衡な体質の中心である。

不均衡な体質; network analysis; 中医体质量表-30条目简短版; 気虚責タイプ; 痰湿責タイプ