文章信息
- 刘利哲, 阎洪臣
- LIU L-zhe, YAN Hon-chen
- 基于关联规则方法分析阎洪臣教授治疗内伤头痛用药规律
- Analysis of Professor YAN Hon-chen's medication rules on treating internal injuries headache based on association rules
- 天津中医药, 2016, 33(9): 513-516
- Tianjin Journal of traditional Chinese Medicine, 2016, 33(9): 513-516
- http://dx.doi.org/10.11656/j.issn.1672-1519.2016.09.01
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文章历史
- 收稿日期: 2016-04-17
阎洪臣教授学验俱丰,临床诊治疾病,善于引经据典,辨证准确,用药精当,疗效确切,特别是对于头痛的治疗,阎洪臣教授思路独特,效如桴鼓[1-4]。本研究以中医辅助传承软件为基础[5],主要采用关联规则方法分析阎洪臣教授治疗头痛处方用药规律,以研究阎洪臣教授治疗头痛临证经验以及学术思想,为系统总结阎洪臣教授学术思想奠定基础。
1 研究资料 1.1 资料来源本研究收集并整理2011年11月22日至2012年10月31日于长春中医药大学附属医院国医堂阎洪臣教授工作室就诊的头痛患者病历及中药处方,共收集65位患者病历及187个门诊处方。
1.2 资料筛选入选标准:1)患者主诉及中医诊断均为头痛而且是唯一诊断;2)患者就诊次数不小于2次。凡不符合入选标准的患者病历及其中药处方均予以清除,得到53名患者病历及134个门诊处方。
1.3 资料整理将符合标准的病历资料及中药处方进行规范化整理,将病历信息进行规范化描述,将中药处方中所涉及的药物进行统一规范化整理,使用别名者修正为通用名,不同炮制方式的同一种药物归为一种等。
2 研究方法 2.1 数据录入将规范化整理的头痛中药处方资料录入中医传承辅助系统(V1.1),由2人同时进行数据录入并审核,以保证数据的准确性。
2.2 数据分析本研究采用中医传承辅助系统(V1.1)对已录入的数据进行分析。采用频数分析法分析高频药物。采用改进的互信息法等关联规则方法分析高频药物组合。
3 研究结果 3.1 高频药物本研究中134个处方中共有104味中药,其中频次大于20的中药共有22种,根据频次大小排名前十的药物分别是白芷、炙甘草、茯苓、菊花、清半夏、蜈蚣、全蝎、陈皮、天麻、白术。详见表 1。
次 | |
中药名称 | 频率 |
白芷 | 121 |
炙甘草 | 116 |
茯苓 | 103 |
菊花 | 101 |
清半夏 | 92 |
蜈蚣 | 63 |
全蝎 | 63 |
陈皮 | 61 |
天麻 | 60 |
白术 | 56 |
栀子 | 46 |
橘红 | 39 |
枳实 | 34 |
竹茹 | 34 |
川芎 | 29 |
钩藤 | 29 |
远志 | 24 |
柴胡 | 24 |
当归 | 23 |
川楝子 | 22 |
川木通 | 21 |
藁本 | 21 |
按照关联规则算法,调整软件中“组方规律”模块计算参数[6],将支持度设置为75,置信度调整为0.90,得到22条组方规律(详见表 2); 支持度设置为60,置信度调整为0.96,得到30条关联规则(详见表 3),按照药物组合出现频次的高低排序,前5位药物组合分别是炙甘草-白芷、白芷-菊花、白芷-茯苓、炙甘草-菊花、炙甘草-茯苓。通过调整支持度等相关计算参数可以得到治疗头痛核心药物的演化规律,最终得到的药物组合是白芷-菊花-茯苓-清半夏-炙甘草,通过网络视图展示如图 1。
序号 | 药物模式 | 出现频度 |
1 | 炙甘草、白芷 | 108 |
2 | 白芷、菊花 | 96 |
3 | 白芷、茯苓 | 95 |
4 | 炙甘草、菊花 | 92 |
5 | 炙甘草、茯苓 | 91 |
6 | 炙甘草、白芷、菊花 | 90 |
7 | 白芷、清半夏 | 89 |
8 | 清半夏、茯苓 | 88 |
9 | 炙甘草、清半夏 | 87 |
1 | 炙甘草、白芷、茯苓 | 87 |
11 | 白芷、清半夏、茯苓 | 86 |
12 | 炙甘草、白芷、清半夏 | 85 |
13 | 炙甘草、清半夏、茯苓 | 84 |
14 | 茯苓、菊花 | 83 |
15 | 炙甘草、白芷、清半夏、茯苓 | 82 |
16 | 白芷、茯苓、菊花 | 79 |
17 | 清半夏、菊花 | 77 |
18 | 炙甘草、清半夏、菊花 | 76 |
19 | 白芷、清半夏、菊花 | 76 |
2 | 炙甘草、茯苓、菊花 | 75 |
21 | 清半夏、茯苓、菊花 | 75 |
22 | 炙甘草、白芷、清半夏、菊花 | 75 |
序号 | 规则 | 置信度 |
1 | 蜈蚣->全蝎 | 1 |
2 | 全蝎->蜈蚣 | 1 |
3 | 清半夏、菊花->炙甘草 | 0.987013 |
4 | 清半夏、菊花->白芷 | 0.987013 |
5 | 白芷、清半夏、菊花->炙甘草 | 0.986842 |
6 | 炙甘草、清半夏、菊花->白芷 | 0.986842 |
7 | 炙甘草、茯苓、菊花->白芷 | 0.986667 |
8 | 清半夏、茯苓、菊花->炙甘草 | 0.986667 |
9 | 炙甘草、茯苓、菊花->清半夏 | 0.986667 |
1 | 清半夏、茯苓、菊花->白芷 | 0.986667 |
11 | 白芷、清半夏、茯苓、菊花->炙甘草 | 0.986486 |
12 | 炙甘草、清半夏、茯苓、菊花->白芷 | 0.986486 |
13 | 炙甘草、白芷、茯苓、菊花->清半夏 | 0.986486 |
14 | 炙甘草、菊花->白芷 | 0.978261 |
15 | 清半夏、茯苓->白芷 | 0.977273 |
16 | 炙甘草、清半夏->白芷 | 0.977011 |
17 | 炙甘草、清半夏、茯苓->白芷 | 0.976190 |
18 | 清半夏、菊花->茯苓 | 0.974026 |
19 | 清半夏、菊花->炙甘草、白芷 | 0.974026 |
20 | 炙甘草、清半夏、菊花->茯苓 | 0.973684 |
21 | 白芷、清半夏、菊花->茯苓 | 0.973684 |
22 | 炙甘草、白芷、清半夏、菊花->茯苓 | 0.973333 |
23 | 清半夏、茯苓、菊花->炙甘草、白芷 | 0.973333 |
24 | 炙甘草、茯苓、菊花->白芷、清半夏 | 0.973333 |
25 | 清半夏->白芷 | 0.967391 |
26 | 白芷、清半夏->茯苓 | 0.966292 |
27 | 炙甘草、清半夏->茯苓 | 0.965517 |
28 | 炙甘草、白芷、清半夏->茯苓 | 0.964706 |
29 | 清半夏、菊花->白芷、茯苓 | 0.961039 |
30 | 炙甘草、清半夏、菊花->白芷、茯苓 | 0.960526 |
阎洪臣教授认为头痛一病可分为外感头痛和内伤头痛两类,其外感头痛均可随表证解而消失,故临床以头痛为主症而就诊的患者以内伤头痛为主。内伤头痛的病因有虚实之分,纯虚纯实者少,而虚实夹杂以实为主者多见,虚者以不荣则痛为主,而实者以不通则痛为主,引起头痛的病理因素有痰、瘀、虚、火四种,四者可相互为患,痰浊阻络,血行不畅可致瘀,痰瘀之邪郁久均可化热化火,火可灼津成痰,灼血则为瘀,痰、瘀、火日久均可致虚,而本虚则痰湿内生,血行无力而为瘀,虚火亦可内生,临床所见诸症相兼,而有主次之分,故临床治疗亦有轻重缓急之别,补泻之殊[7-10]。
阎洪臣教授认为内伤头痛的辨证分型种类繁多,其中鉴别辨证是处方用药的关键。阎洪臣教授临证辨治头痛分型有血瘀证、痰湿上阻证、痰热上扰证、肝阳上亢证、风火上炎证、气虚-清阳不举证、血虚证、肝经湿热证、肝经郁热证、肾虚头痛等10种分证,常见的有痰湿上阻证、痰热上扰证、气虚-清阳不举证、肝经郁热证等4种,另有中毒后头痛,以前额头痛为主,患者多伴有乏力、心虚胆怯易惊,从肝虚论治,方用四君子汤为主加减,坚持服用,可获良效。
对于头痛的治疗,阎洪臣教授认为止痛是第一要务,通则不痛,荣则不痛,从药物频次分析结果来看,使用频次最高的药物是白芷,阎洪臣教授认为白芷有止痛之功,又有祛风燥湿之效,专入阳明经,亦入肺经,可宣利肺气,升阳明清气,通诸窍而止痛,与其他药物配伍使用,可用于多数头痛的治疗,尤适用于兼加痰湿之邪所致头痛。另有菊花一药,味辛甘苦,性微寒,有清利头目之功,可用于头痛者而兼有热象者,或是阴虚内热,或是郁久化热。另有对药全蝎-蜈蚣,方为止痉散,原方主治痉厥,四肢抽搐等症[11]。阎洪臣教授认为内伤头痛病程日久者,可于辨证处方中加用止痉散,因久病入络多成瘀[12-13],一般药物难以凑效,而用止痉散祛风通络止痛之功,取化瘀通络止头痛之效,用于顽固性头痛患者,每获良效。
阎洪臣教授认为随着生活水平的提高,人们饮食不节、嗜食肥甘厚味的现象越来越普遍,同时随着生产力水平提高,多逸少动之人越来越多,两者均可导致脾胃内伤,水湿失于运化而痰湿之邪内生,痰湿之邪随气升降,无处不到,致病多端,故诸病因痰湿为患者多见,头痛一病亦不例外。在治疗上或燥湿祛痰为主,或健脾渗湿为主,其在数据分析结果上亦有体现。在药物频次分析结果排名前10的药物除去用于治疗头痛的药物,剩下的有清半夏、茯苓、陈皮、炙甘草、白术、天麻6味药,是半夏白术天麻汤的原方,是治疗痰湿诸症的主方二陈汤的基础上加味而成。从关联规则方法分析的结果来看,在支持度为75时,阎洪臣教授常用的治疗头痛药物组合是清半夏-茯苓-菊花-白芷-炙甘草,以祛痰为基础,兼顾止痛。而支持度调整为60时可以发现,药物组合是在上述基础上增加了止痉散,从而增强了药物的通络止痛之功。
关联规则等数据挖掘方法能够从不同层面对大量数据进行挖掘分析[14-15],已广泛应用于名中医的临床经验总结,能较好的总结出名老中医的临证经验[16-19],但是其分析结果尚不能完全展现名中医临证经验[20],需要对挖掘结果进一步分析,上升为理论并在临床中进行推广应用,而这个过程还需要进一步探索。
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