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基于数据挖掘对中医药治疗头痛用药规律的研究

中医把偏头痛归属为“头风”范畴,最早见于《内经》,至明清时期对其的认识不断趋于成熟[1]。当代医家对偏头痛病症的病因多以肝为源头,同时兼顾风、火、痰、痕等因素,彼此凝结导致脑部经络闭塞不通。部分医家的观点是对应病症在机理方面的情况类似,基本上都是血脉闭塞、过于虚弱等若干因素导致。传统的统计学方法能够对方药的某些特征进行概括性的展示,但无法挖掘方药中那些模糊、非线性、多维度的深入关系[2]。这对于中医药方面的量化研究方面是一个非常重要的问题,正是由于中药系统研究的缺乏,使得一些临床中药用量是缺乏科学支撑和理论依据的,促使中药的安全性和有效性不能得到保证,使得中医药疗效被制约。通过运用数据挖掘技术,能够对中医药量化研究进行深化。数据挖掘(KDD, Knowlede Discovery in Database)研究是1989年在第一届国际数据库中的知识发现学术会议上提出的[3]。它是指一种从海量资信中获取高效、前沿且能挖掘潜在内涵的,具有能理解和可行性的高级统计研究方法。本文对中医药治疗头痛用药的处方进行收集与分析,应用数据挖掘技术,对于头痛用药的频次,药物之间的关联规则和处方规律进行分析。

基于数据挖掘对中医药治疗头痛用药规律的研究
本研究中共得到42 条两味药物组合的关联规则,其中白芍→川芎这一规则的实例数最高,为31 例,规则支持度也最高,36.67%,说明该药对在头痛方剂中使用广泛。置信度为 100.00%的规则有 3 条,分别为:桂枝→川芎、藁本→川芎、蜈蚣→川芎。提升度最高的规则为柴胡→川芎、当归→川芎,其提升度均为 6.13,说明龙骨、牡蛎的出现均明显提高了对方出现的概率,二者相互为用。(详见表 8)
出现频次较高的规则有:白芍→川芎、白芷→川芎、甘草→川芎、柴胡→川芎,出现次数均大于 40 次,说明这些药对在头痛方剂中使用广泛。


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