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文檔簡介
1、[目的]:病證結合乃當代中醫(yī)臨床的主要模式,“審證求機”在辨證論治過程中最為關鍵。探究痤瘡的病證特點并其理、法、方、藥,不單能有效指導臨床,更能提高療效。文獻研究發(fā)現,古今醫(yī)家對痤瘡的病位認識大體一致,歸為肺脾腎三臟,涉及心肝。但對其癥狀、治法及處方用藥的認識各家觀點龐雜而欠系統(tǒng)。有見及此,本研究選擇當代中醫(yī)名家治療痤瘡的有效醫(yī)案,通過強化FP-Growth算法的關聯(lián)分析,索出其組方配伍規(guī)律,并發(fā)掘出一些新的認識,為中醫(yī)臨床與中醫(yī)科研提
2、供參考及線索。
[方法]:檢索發(fā)表于1988年2月~2014年11月于中國知網有關中醫(yī)痤瘡的醫(yī)案,并依據納入排除標準,構建中醫(yī)痤瘡醫(yī)案數據庫;在進行數據挖掘、統(tǒng)計分析前,事先對原始醫(yī)案數據進行原始資料查證、醫(yī)學術語規(guī)范、藥名規(guī)范、錯字糾正等預處理方法;再將符合標準入選共448診次的中醫(yī)痤瘡醫(yī)案,采用Medcase V3.2倉公診籍國醫(yī)脈案數據記錄挖掘系統(tǒng),建立醫(yī)案訊息采集、儲存數據庫,并對數據庫納入的醫(yī)案訊息進行錄入規(guī)范及多次
3、的數據清洗。在規(guī)范癥狀術語詞匯共361條、累計規(guī)范2699頻次的前提下,建立集采集、儲存、梳理、分析、挖掘于一體的、非單一的模塊和數據挖掘方法組成的醫(yī)案數據挖掘平臺;運用Medcase V3.2系統(tǒng),透過加強關聯(lián)規(guī)則數據挖掘運算模型、Medcase RecordMining系統(tǒng)、Association Rule Analysis平臺、Xminer Operation Tool運算工具及強化FP-Growth算法,就著統(tǒng)計分析結果,從舌象
4、、脈象、治法、用藥等各方面作中醫(yī)痤瘡醫(yī)案經驗的總結。
[結果]:頻數分析方面,當代醫(yī)家的痤瘡醫(yī)案依次以口干、面部油膩、煩躁、大便干和瘙癢為高頻臨床癥狀;皮損依次有丘疹、膿皰、結節(jié)、瘢痕和色素沉著;病變部位依次為面部、頰部、額部、頸項、胸部、背部;皮損顏色依次為紅、淡紅、暗紅;舌象依次為舌質紅、舌尖紅、舌淡紅、舌淡、舌暗紅、舌暗、舌邊紅、舌邊有齒痕;脈象方面依次為弦、滑、細、數、沉、緩、小、浮、濡、弱、澀、大、實、虛、促、洪。<
5、br> 當代醫(yī)家治療痤瘡的醫(yī)案中出現的首十五種高頻治法依次為清熱、解毒、活血、散結、化瘀、涼血、清肺、健脾、疏肝、化痰、利濕、祛濕、滋陰、清胃、通腑。對高頻治法整合規(guī)范后,發(fā)現痤瘡高頻治法與上??茖W技術出版社陸德銘主編的《中醫(yī)外科學》中所列痤瘡治法相符,說明痤瘡臨床治法仍以清肺、散風、清熱、化濕、化痰、健脾、滲濕為主;研究發(fā)現當代醫(yī)家的醫(yī)案治法靈活,反映痤瘡病情多復雜多變。
當代醫(yī)家治療痤瘡的醫(yī)案中首十五味高頻中藥依次為牡丹
6、皮、連翹、甘草、赤芍、丹參、當歸、黃芩、茯苓、生地黃、薏苡仁、蒲公英、白術、柴胡、白花蛇舌草、陳皮等。
參照上??茖W技術出版社雷載權主編的《中藥學》將上述高頻中藥分類,高頻藥物種類為:涼血、活血、清熱解毒、清熱燥濕、健脾滲濕、疏肝、化痰、清熱、排膿藥等。
藥物內關聯(lián)方面,除了發(fā)現連翹與丹參、金銀花與連翹、牡丹皮與茯苓、白術與茯苓這些經典藥對外,還發(fā)現了四藥聯(lián)用,如牡丹皮、赤芍、甘草、連翹及牡丹皮、黃芩、連翹、甘草;三
7、藥聯(lián)用則有生地黃、牡丹皮、赤芍及金銀花、連翹、丹參。
綜合治則治法與藥物外關聯(lián)而言,疏肝與柴胡、牡丹皮有較高置信度;清胃與桑白皮、枇杷葉有較高置信度;解毒與生地黃、金銀花、茵陳有較高置信度?;?、活血與桂枝有較高置信度;溫陽、潛陽與制附子有較高置信度;滋陰、養(yǎng)陰與黃芩有較高置信度;調和清木、解郁與柴胡有較高置信度。清肺與桑白皮、清熱與黃芩、利濕與茵陳、健脾與黨參、疏風與荊芥均有較高置信度。
[結論]:通過對選取的當代
8、醫(yī)家治療痤瘡的醫(yī)案進行統(tǒng)計分析和關聯(lián)規(guī)則分析后,得出的結論大部分屬于臨床常用的、現存的、符合傳統(tǒng)理論的認識,由此反證應用數據挖掘進行醫(yī)案分析乃有效確當??赏高^高頻藥物組來總結分析痤瘡常用中藥的配伍應用關系。利用關聯(lián)規(guī)則分析,使治則與中藥、癥狀與中藥之間的組合關系,透過定量的數理關系來表示,將“癥法藥”相互連系,令挖掘結果可作為臨床的參考及應用。在比對挖掘結果與傳統(tǒng)中醫(yī)藥理論后,發(fā)現了許多新視角、新觀點,其實用性可供臨床參考,說明數據挖掘
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