天津中医药大学学报  2017, Vol. 36 Issue (3): 197-199

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李悦李悦, 王学岭王学岭, 王秀莲王秀莲, 张建勋张建勋, 常淑枫常淑枫
LI Yue, WANG Xue-ling, WANG Xiu-lian, ZHANG Jian-xun, CHANG Shu-feng
基于关联分析的中医治疗流感样病例的用药规律
Compatibility rule of TCM treatment for influenz-like cases based on association analysis
天津中医药大学学报, 2017, 36(3): 197-199
Journal of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, 2017, 36(3): 197-199
http://dx.doi.org/10.11656/j.issn.1673-9043.2017.03.10

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收稿日期: 2017-02-08
基于关联分析的中医治疗流感样病例的用药规律
李悦1, 王学岭1, 王秀莲1, 张建勋2, 常淑枫1     
1. 天津中医药大学, 天津 300193;
2. 天津职业技术师范大学, 天津 300222
摘要: 目的 通过对流感样病例相关名医医案的数据统计分析,发现并探讨流感用药配伍规律,开拓临证诊疗思路、提高流感临床疗效。 方法 选取名医治疗流感样病例的验案,对医案信息进行相关规范化处理,用Excel建立数据库,使用SQL SERVER 2005进行数据挖掘,进行药物关联分析。 结果 治疗流感样病例关联较高的药物源于桂枝汤、麻黄汤、银翘散、桑菊饮、白虎汤、麻杏石甘汤、栀子豉汤、小柴胡汤、柴胡桂枝汤。夹湿者,关联药对有佩兰与藿香、佩兰与大豆黄卷、藿香与厚朴。此外,还发现防风与苏叶关联度较高。 结论 关联度高的药物组合往往在经典方剂中找到其应用的依据,说明这些方剂在治疗流感时较其他方剂更加重要且实用,故认为在流感治疗中选用六经及卫气营血辨证方法,使用伤寒及温病的上述方剂,效果更佳。
关键词: 中医     流感样病例     关联分析    
Compatibility rule of TCM treatment for influenz-like cases based on association analysis
LI Yue1, WANG Xue-ling1, WANG Xiu-lian1, ZHANG Jian-xun2, CHANG Shu-feng1     
1. Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, Tianjin 300193, China;
2. Tianjin University of Technology and Education, Tianjin 300222, China
Abstract: Objective The article have been discover the compatibility rule of flu medication, expand way of clinical thinking, improve therapeutic efficacy through the statistical data analysis of influenza-like cases stem from famous doctor basis. Method Choosing the medical basis curing flu from famous doctor basis, and then standardizing the information.Using Excel to establish a database and SQL SERVER 2005 for data mining, to analyze correlation of drugs. Result Drugs which have highly associated with treatment of influenza-like cases are derived from Guizhi soup, Mahuang soup, Yinqiao powder, Sangju yin, baihu soup, Maxingshigan soup, Xiao chaihu soup, Chaihuguizhi soup.Drug compatibility such as Peilan and Huoxiang, Peilan and Soybean Germinated, Huoxiang and Houpocan be used for peple who clip the wet.Besides, it also has higer incidence degree for Fangfeng and Suye than others. Conclusion The evidence of the herbal combination with high relativity can frequently be found in classic formulations.It shows that these prescriptions are more important and practical in the treatment of flu.so we can obtain a better effect to use these classical prescriptions of Shanghan and Wenbing by syndrome differentiation of the six meridians and weifen, qifen, yingfen and xuefen in the treatment of flu.
Key words: traditional Chinese medicine     influenza-like cases     association analysis    

流行性感冒是一种急性呼吸道传染病,其致病力强,易发生变异,具有突然爆发、迅速蔓延、人群普遍易感的特点,容易引起流行。中医在历次抗击流感的过程中发挥了重要的作用,积累了丰富的经验,形成各种理论。名医医案最直接、客观、有效的回放了医家的诊疗过程、思维角度和具体理论运用。医案是中医学术传承的最佳载体之一,是后人学习前人诊疗经验的快捷路径。因此充分挖掘、整理名医治疗流感样病例的医案对于继承和发扬前人治疗经验,提高临证疗效具有重要意义。

1 医案选取 1.1 选取范围

以中国中医药出版社出版的《中国百年百名中医临床家丛书》的医家医案为来源,从中选出与流感样病例相关的医案。

1.2 诊断标准

参照国家卫生和计划生育委员会颁布的《流行性感冒诊断标准(WS285-2008)》[1]。通常表现为急起发热、畏寒、头痛、头晕、浑身酸痛、乏力等中毒症状及咽痛、干咳等呼吸道症状,但卡他性症状常不明显。少数病例有食欲减退、伴有腹痛,腹胀、呕吐和腹泻等消化道症状。

1.3 纳入标准

1)所选医案符合流感样病例诊断标准,即以急起发热为主症;2)所选医案首诊疗效确切;3) 所选医案有完整的药物组成。

1.4 排除标准

l)无主症或主症不符合规定者;2)误诊、误治、治疗无效的医案;3)只采用外治法、食疗方、针灸等。

2 数据处理 2.1 数据规范化

由于地域、时间和个人习惯等原因,丛书中医案的记载并不规范,或有一个症状或中药有不同的表达方式,故在数据录入前须尽量统一规范,以保证大部分数据具有分析的可能。如对于中药异名,以《中药学》和《中华人民共和国药典》为标准进行规范[2-3]。在药效基本不变或相同的前提下,将带有炮制方法、产地、用药部位的中药名,或因炮制方法、产地、用药部位不同而名称不同的中药名都统一为规范后中药名。但有些药效发生改变,须与规范后中药名区分开。如胆南星,则需与天南星区分开;橘红、橘络需与陈皮区分开。

2.2 统计方法

将医案药物逐录入到Excel中,然后导入至SQL SERVER 2005,选择其中的关联规则分析对数据进行统计分析。在两个药物之间关联规则中设置最小概率0.4,最低重要性0.6。3个药物之间关联规则中,设置最小概率0.4,最低重要性0.85,同时又符合两个药物关联规则中具有较强关联的药对,在其中进行选取。

3 研究结果与讨论

药物关联分析结果体现的是一种药物间的依赖关系。例如:连翘→金银花(概率52%),说明使用连翘的人中,有52%也使用金银花(见表 1)。重要性说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性,重要性越大,关联规则越重要。有些关联规则概率虽然很高,但重要性却很低,说明该关联规则实用的机会很小,因此也不重要。本研究参考相关研究设置最小概率为0.4,两个药物之间关联的最低重要性为0.60,3个药物之间关联的最低重要性为0.85,使结果的实用性和可信度都得到保障。

表 1 两个药物之间关联药物组挖掘结果
重要性 规则 概率(%)
1.78 生姜→大枣 64
1.55 桂枝→白芍 56
1.10 大枣→生姜 96
1.03 白芍→桂枝 91
1.00 苏叶→防风 43
0.98 佩兰→大豆黄卷 45
0.96 粳米→知母 91
0.93 大枣→白芍 46
0.93 大豆黄卷→佩兰 53
0.92 防风→苏叶 56
0.89 桂枝→大枣 44
0.87 白芍→大枣 55
0.85 连翘→金银花 52
0.83 石膏→知母 46
0.82 粳米→石膏 91
0.77 大枣→桂枝 62
0.74 知母→石膏 59
0.73 藿香→厚朴 41
0.73 半夏→生姜 48
0.71 菊花→桑叶 52
0.71 生姜→桂枝 49
0.71 连翘→牛蒡子 41
0.71 桂枝→麻黄 47
0.69 厚朴→藿香 48
0.69 麻黄→桂枝 50
0.68 桂枝→生姜 53
0.67 佩兰→藿香 50
0.65 芦根→牛蒡子 49
0.65 连翘→芦根 49
0.63 生姜→半夏 62
0.63 大枣→柴胡 46
0.63 桔梗→牛蒡子 50
0.62 大枣→半夏 69
0.60 桔梗→薄荷 54
0.60 薄荷→桔梗 54
0.60 白芍→生姜 55
0.60 淡豆豉→栀子 42

按药物关联分析结果(见表 1表 2),发现很多有意义的药物组合,这些组合包含了一些经典方剂。桂枝、白芍、大枣、生姜、甘草互相之间关联度较高,可归于桂枝汤;桂枝、麻黄、杏仁之间相互关联,为麻黄汤主要组成;连翘、金银花、牛蒡子、芦根、菊花、桑叶、桔梗、薄荷互相关联,可归于银翘散、桑菊饮;石膏、知母、粳米、甘草四药相互关联,组成白虎汤;淡豆豉与栀子,为栀子豉汤;生姜、半夏、大枣、黄芩、柴胡相互关联,为小柴胡汤主要组成;桂枝、黄芩、白芍、半夏、大枣、生姜、柴胡,为柴胡桂枝汤主要药物。以方测证,提示流感发病过程中常表现为太阳病、少阳病、阳明病、太阳少阳合病、温病卫分证、气分证、热扰胸膈证等。对于夹湿者,化湿药对有佩兰与藿香、佩兰与大豆黄卷、藿香与厚朴,这些对流感夹湿表现为胃肠症状者适宜。结果中防风与苏叶的配伍比较少见。防风味辛、甘,性微温,祛风解表、胜湿止痛,适于外感表证、风湿痹痛;苏叶味辛,性温,解表散寒,行气宽中,适于风寒感冒,脾胃气滞,胸闷呕吐。两药合用,适合外感风寒表证,兼胸脘痞闷者。

表 2 3个药物之间关联药物组挖掘结果
重要性 规则 概率(%)
1.79 知母,石膏→粳米 59
1.70 知母,甘草→粳米 48
1.19 桂枝,黄芩→白芍 92
1.15 生姜,半夏→大枣 71
1.15 桂枝,半夏→白芍 75
1.15 大枣,桂枝→白芍 75
1.13 桂枝,甘草→白芍 54
1.12 桂枝,生姜→大枣 79
1.07 桂枝,生姜→白芍 63
1.07 白芍,生姜→大枣 92
1.02 大枣,甘草→生姜 96
1.02 桂枝,甘草→大枣 57
1.00 生姜,黄芩→大枣 79
1.00 粳米,石膏→知母 100
0.99 大枣,甘草→白芍 52
0.99 白芍,甘草→大枣 71
0.96 粳米,甘草→知母 91
0.93 桂枝,杏仁→麻黄 88
0.92 大枣,半夏→生姜 94
0.92 白芍,桂枝→大枣 60
0.91 白芍,甘草→桂枝 88
0.91 大枣,黄芩→柴胡 92
0.91 白芍,半夏→桂枝 100
0.91 白芍,大枣→桂枝 100
0.91 白芍,生姜→桂枝 100
0.88 生姜,甘草→白芍 41
0.88 大枣,桂枝→生姜 94
0.88 大枣,生姜→白芍 44
0.86 粳米,知母→石膏 100

以上方药在流感症状的改善和抗病毒等方面均有明显的作用。研究表明桂枝汤、麻黄汤在体内抗甲1亚型流感病毒有明显效果[4]。小柴胡汤具有解热、抗病毒的作用[5-6]。丁泰永等[7]探讨柴胡桂枝汤抗流感病毒的作用机制,结果显示柴胡桂枝汤能提高流感病毒感染小鼠的生存质量和生存率,对肺指数有抑制作用。李曦等[8]用银翘散加减配合抗病毒药治疗86例甲型H1N1流感患者,治疗组总有效率为90.70%,优于对照组(P<0.05)。李晓峰[9]用银翘散合白虎汤加减治疗流感导致的持续高热,与莲花清瘟胶囊、对乙烯氨基酚片对照,有效率为98%,疗效明显优于对照组(P<0.05)。赵武能等[10]从机体水平研究表明麻杏石甘汤加味方能显著调整流感病毒感染小鼠T细胞亚群的百分率。娄国强等[11]观察桑菊饮加减配合达菲治疗甲型H1Nl流感轻症病例,24例患者主要症状、体征均于5 d后明显缓解,23例患者5~8 d获临床痊愈,1例12 d咽拭子甲型H1N1流感病毒核酸检测转阴,治愈率为100%。彭绍忠等[12]研究显示广藿香二氧化碳超临界萃取部位能显著抑制流感病毒所致小鼠肺炎病变,且能提高流感病毒感染小鼠生存率及延长其生命存活时间,表明广藿香具有抗流感病毒作用。综上,研究所得的高关联度药物,可以从经典方中找到应用依据,提示了经典方在临床应用中的重要性。挖掘流感样病例临床常用药物组合规律,对流感的治疗有一定的指导意义。

参考文献
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