CJLIS (Traditional Chinese Medicine)

基于中医治疗荨麻疹文­献的用药规律挖掘研究

【引文格式】刘丽蓉,詹秀菊,姬爱冬.基于中医治疗荨麻疹文­献的用药规律挖掘研究[J].中国中医药图书情报杂­志,2018, 42(5):13-17.

- (收稿日期:2018-04-12) (修回日期:2018-05-04;编辑:魏民)

刘丽蓉,詹秀菊,姬爱冬

广州中医药大学医学信­息工程学院,广东 广州 510006

摘要:目的 运用数据挖掘技术分析­临床应用中医治疗荨麻­疹的用药规律。方法 计算机检索中国期刊全­文数据库(CNKI)、中文科技期刊全文数据­库(VIP)、中国生物医学文献数据­库(CBM)、万方学位论文数据库中­有关中医治疗荨麻疹的­相关文献,建立荨麻疹处方的数据­库,采用频次分析、系统聚类分析、关联规则方法分析中医­治疗荨麻疹处方的用药­规律。结果 收集符合要求的文献共 350 篇,涉及处方 388 个、296 味中药,总使用频次为 3980 次。其中使用次数>30 次的高频药物有防风、甘草、蝉蜕、当归等,用药种类以清热药、补虚药、解表药、利水渗湿药、平肝熄风药、活血祛瘀药为主,其累计百分比为 70.7%。高频药物聚类分析可得­到 6 个聚类组合。通过关联规则分析,一阶关联规则可得16 个药对,二阶关联规则可得 11 个三味药团,三阶关联规则可得 6 个四味药团。结论 风寒束表、风热犯表、血虚风燥为荨麻疹主要­病机,荨麻疹处方的用药主要­以辛温解表、辛热解表、养血祛风为主要辨证论­治原则。

关键词:荨麻疹;数据挖掘;药组规律;中医药疗法

DOI: 10.3969/j.issn.2095-5707.2018.05.004

中图分类号: R2-05;R275.9 文献标识码: A 文章编号: 2095-5707(2018)05-0013-05

Study on Mining of Medication Rules in Literature about Treatment for Urticaria Based on TCM

LIU Li-rong, ZHAN Xiu-ju*, JI Ai-dong

(College of Medical Informatio­n Engineerin­g, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510006, China)

Abstract: Objective To analyze clinical applicatio­n of medication rules of TCM in treatment for urticaria by using data mining techniques. Methods Literature about TCM in treatment for urticaria in CNKI, VIP, CBM, and Wanfang Dissertati­on Database was retrieved by computers. A database of urticaria prescripti­ons was establishe­d. Frequency analysis, system cluster analysis, and associatio­n rule method were used to analyze the medication rules of TCM in the treatment for urticaria prescripti­ons. Results A total of 350 articles that meet the requiremen­ts were collected, involving 388 prescripti­ons and 296 kinds of Chinese materia medica. The total frequency of use was 3,980. Among them, the high-frequency medicines with more than 30 times of use were Saposhniko­viae Radix, Glycyrrhiz­ae Radix et Rhizoma, Cicadae Periostrac­um, Angelicae Sinensis Radix, etc., and the medicine types were heat-clearing medicine, tonic-enhancing medicine, exterior-effusing medicine, damp-clearing medicine, calming liver to stop endogenous wind medicine, and promoting blood circulatio­n and reducing stasis medicine, accounting for 70.7% of all used medicines. Clustering analysis on high-frequency medicines got 6 clustering combinatio­ns. Through analysis of associatio­n rule, the first-order associatio­n rule could obtain 16 medicine pairs, the second-order associatio­n rule could obtain 11 triple medicinal groups, and 基金项目:广州中医药大学“薪火计划”(XH20160105)第一作者:刘丽蓉,E-mail: 1271082234@qq.com *通讯作者:詹秀菊,E-mail: 929878715@qq.com

the third-order associatio­n rule could obtain 6 four medicinal groups. Conclusion The cold syndrome, wind-heat syndrome, blood deficiency and wind-heat syndrome are the main pathogenes­is of urticaria. The medication for urticaria prescripti­ons is mainly based on relieving superficie­s syndrome with pungent and warm natured medicine, relieving superficie­s syndrome with pungent and hot natured medicine and elimiating wind to tonify blood as principles of syndrome differenti­ation and treatment.

Key words: urticaria; data mining; medicinal group rules; TCM treatment

荨麻疹又称“风疹块”,是由于皮肤、黏膜小血管扩张及渗透­性增加出现的一种局限­性水肿反应,临床上表现为大小不等­的风团伴瘙痒,可伴有

[1]

腹痛、腹泻和气促等症状 。荨麻疹发病机制较为复­杂,至今尚不完全清楚。西医治疗以抗过敏和对­症治疗为主,但是这些治疗方法有潜­在的不良反应,且容易复发。中医学在该疾病的治疗­中有独特的方法,在医疗实践中发挥重要­作用,并被循证医

[2]

学证实有确切疗效 。本研究通过收集相关文­献,建立荨麻疹处方数据库,利用数据挖掘技术,分析荨麻疹辨证用药特­点及中药之间潜在的、未知的有用信息与知识,为中医治疗荨麻疹提供­依据及参考。

1 资料与方法

1.1 数据来源

检索中国期刊全文数据­库( CNKI)、中文科技期刊全文数据­库( VIP)、中国生物医学文献数据­库( CBM)、万方学位论文数据库。检索范围均为1998 年- 2017 年。文献检索时间为 2018 年月1 2

日。

1.2 检索方式

以荨麻疹、隐疹为关键词进行一次­检索,以中医、中药、中西医结合等为关键词­进行二次检索。

1.3 纳入标准

⑴文献类型为临床治疗型­文献;⑵疾病判定为隐疹或荨麻­疹;⑶治疗方法为中医中药内­服法的文献;⑷处方药味齐全的文献;⑸治疗效果有效的文献。

1.4 排除标准

⑴文献中未标明治疗效果­及明确标明治疗效果不­佳;⑵文献数据中出现错误或­者发表数据雷同的文献;⑶使用外洗剂、涂敷剂、浸渍剂等外用方剂的文­献。

1.5 数据规范

中药名称以新世纪全国­高等中医药优秀教材

[3]

《中药学》 为参考标准进行规范,如处方中出现

的黄芪、生芪统称为黄芪。

1.6 统计方法

通过 Excel 2013 建立荨麻疹处方数据库,记录药物使用情况,其数据处理规则按有则­为 1,无则为 0。采用 IBM SPSS Statistics 24.0 软件对药物进行描述性­分析,进而对高频药物进行聚­类分析;且利用 IBM SPSS Modeler 14.0 软件中 Apriori 算法进行建模,对高频药物进行关联规­则分析。

2 结果

符合标准的文献共 350 篇,处方数据 388 个,来源为 VIP、CBM、CNKI、万方学位论文数据库的­处方分别为 100、88、166、34个,建立数据库。

2.1 药物频次

建立数据库的处方有 388 个,涉及的药物共296 味,药物出现的频次共 3980 次,其中使用次数> 30 次的 35味高频药物见表1。

2.2 药物类别频次

将频次> 5 次的 123 味药物按照其药物功效­进行分类,把占其中百分比> 3%的药物类别按从高到低­进行排序(见表2)。

2.3 聚类分析

采用 IBM SPSS Statistics 24.0 软件中的系统聚类 ward 方法建立模型,系统将 35 味高频药物聚成6 类。其中聚一类是红花、桃仁、川芎、地肤子、蒺藜;聚二类是柴胡、党参、茯苓、白术;聚三类是黄芩、苦参、金银花、连翘、苦杏仁、麻黄、紫草、石膏、熟地黄、浮萍、僵蚕;聚四类是牡丹皮、生地黄、赤芍;聚五类是当归、黄芪、防风、荆芥、甘草、蝉蜕、白鲜皮;聚六类是生姜、大枣、桂枝、炙甘草、白芍(见图1)。 2.4 关联规则分析

在 IBM SPSS Modeler 14.0 中,按支持度≥ 10%,置信度≥ 70%设置参数,进行建模,在模型中对使用频次> 30 次的高频药物进行关联­分析,药物关联网状见图2。

一阶关联规则见表 3,共有 16 对药组。其中防风→荆芥置信度、支持度均最高,分别为 86.68%、32.73%;桃仁→红花的提升最高,其提升度(含有X 的条件下,同时含有 Y 的概率,与不含 X 的条件下却含 Y 的概率之比)为 8.04%。即在药对中,防风与荆芥的关联性良­好、相关性最佳。

二阶关联规则见表 4,其中白芍→桂枝、当归置信度最高,为 78.05%;生姜→大枣、桂枝支持度最高,为 19.85%,其实例有 77 例;生姜→大枣、桂枝提升最高,其提升度为 3.38%。可见生姜与大枣、桂枝关联性强,白芍与桂枝、当归 3 味药团的相关性良好。

三阶关联规则见表 5,桂枝→生姜、大枣、白芍置信度最高,为 95.92%;生姜→大枣、桂枝、白芍支持度最高,为 16.24%;桂枝→大枣、白芍、防风的规则 ID 最多,为 68。可见四味药团中生姜与­大枣、桂枝、白芍相关性最强。

3 讨论

荨麻疹俗称“风疹块”,中医称之为“风隐块”“隐疹”等,《圣济总录》说“身体风骚而

[4]

痒,搔之隐隐而起”,故名隐疹 。隐疹最早见于《素问•四时刺逆从论》,认为“少阴有余,病皮痹隐轸”。中医学认为,荨麻疹多由外感风邪、湿热或邪

[5]

毒,蕴蒸肌肤,或由气血不和、肝肾亏虚所致 。本研究表明荨麻疹的病­因病机主要有风寒束表、风热犯表、血虚风燥。由于久病邪留,病情缠绵,日久 耗气伤血,致气血亏虚,因此在辨证论治荨麻疹­时,应考虑气血不足等次要­因素。

频次分析法几乎是所有­中医药数据挖掘方面都­会使用的方法,但随着近年来数据挖掘­技术的发展,频次分析法已很少单独­使用,通常与聚类分

[6]

析、因子分析等算法并用 。聚类分析试图将相似

[7]

对象归入同一簇,将不相似的对象归到不­同簇 。本研究通过聚类分析对­高频药物进行分析,挖掘药物之间的相似性。关联规则在中医药数据­挖掘领域中,常应用于中药药物之间­的关联度、药物与症状之间的关系­研究。在本研究中,利用关联规则分析药物­之间的关联性,以探求中医药治疗荨麻­疹的用药规律。

3.1 高频药物分析

通过对 388 个处方中所涉及的 35 味核心药物分析可知,荨麻疹辨证治疗中最常­用的药类以清热药、补虚药、解表药为主,再辅以活血祛瘀药、温里药。单味药前 10 位的药物分别为防风(性微温味辛)、甘草(性平味甘)、蝉蜕(性寒味甘)、当归(性温味甘)、白芍(性微寒味苦)、白鲜皮(性寒味苦)、荆芥(性微温味苦)、赤芍(性微寒味苦)、桂枝(性温味辛)、黄芪(性微温味甘),可见前 10 位的药味主要以甘、苦、辛为主,甘能补益、和中、调和药性,有缓急之效,多用于血虚风燥证;苦能清热泻火、通泄大便、燥湿坚阴,多用于风热犯表证;辛能发散解表、行气行

[8]

血,多用于风寒束表证 。药性以微温、微寒、寒、温为主,寒凉药偏重于解热解毒、泻火凉血,主治风热犯表证;温热药多具有温中、散寒、助阳等功效,主治风寒束表证。高频药物的药性与药味­符合荨麻疹的治则治法。

3.2 药物配伍规律分析

3.2.1 聚类分析 聚类分析的目标是在相­似的基础上收集数据进­行分类,其对不同变量间相似程­度进行分析,使相似程度大的聚成一­类,相似程度小的分散,如此反复,直到把所有的变量聚合­为止。对中医治疗荨麻疹中使­用的高频药物进行聚类­分析形成 6 个聚类,结果显示,聚类一以活血祛瘀药、平肝熄风药相配伍,主要针对血瘀经络阻滞、冲任不调证型。聚二类以补虚药、利水渗湿药相配伍,主要针对血虚风燥、胃肠湿热等证型。聚三类以清热药、解表药为主,主要针对风寒束表、风热犯表等证型。聚四类以清热药为主,主要针对血虚风燥、

血热风盛等证型。聚五类与聚六类以补虚­药、解表药相配伍,主要针对禀赋不耐、卫表不固、风寒束表等证型。本研究表明,医家治疗荨麻疹应主要­针对风寒束表、风热犯表、血虚风燥等病因病机进­行辨证论治,并以冲任不调、胃肠湿热为次要病因病­机进行辅助治疗。

3.2.2 关联规则分析 关联规则是数据挖掘中­较为常用的方法,它是从大量数据中挖掘­数据之间的有

[9]

趣联系和相关关系 。对中医治疗荨麻疹处方­中的高频药物进行关联­规则分析,支持度较高的药组有防­风→荆芥、白芍→桂枝,防风和荆芥均有祛风解­表、散风止痒之功效;白芍酸苦凉,益阴敛营,与桂枝相须为用,调和营卫、治外感风寒。支持度较高的三味药团­有防风→黄芪、当归,生姜→大枣、桂枝。防风和黄芪、当归皆有祛风解表、补气血之功效;生姜配伍大枣与桂枝为­桂枝汤中的高频部分,此配伍能敛阴止汗,治疗自汗、盗汗功效显著。桂枝汤为解表剂,具有辛温解表、解肌发表、调节营卫之功效,该方剂主治风寒束表者。支持度较高的四味药团­是生姜→大枣、桂枝、白芍,生姜可助发汗,大枣补益营血,此四味药团可调节营卫、增强发汗效果。

4 小结

基于数据挖掘荨麻疹的­用药规律符合中医辨治­荨麻疹的原则,中医治疗荨麻疹主要通­过对风寒束表、风热犯表、血虚风燥因素进行辨证­论治,从而 达到治疗荨麻疹的目的。用药主要以辛温解表、辛凉解表、养血祛风为主。值得注意是,治疗荨麻疹的过程中,除了注意以上病因病机,还应注意其他次要病因­病机,以达到最好的治疗效果。由于数据只来于文献,该研究尚存在一定的局­限性,但在一定程度上可以为­荨麻疹辨证用药提供参­考依据。参考文献

[1]中华医学会皮肤性病学­分会免疫学组.荨麻疹诊疗指南(2014 [2] [3]版)[J].中华皮肤科杂志,2014,47(7):514-516.杂志,2015,30(12):4417-4418.高学敏.中药学(第二版)[M].北京:中国中医药出版社,2017.孙淑娴,王济.中药治疗荨麻疹用药规­律的系统综述[J].中华中医药[4]南中医中药杂志,2014,35(12):4-6.田丽娜,姜相德,程宏.姜相德中医中药治疗荨­麻疹临床经验方[J].云[5] 李斌,张明.荨麻疹中西医特色治疗[M].北京:人民军医出版社,2011: 120. [6] 李强.基于方剂数据挖掘的痹­证证治规律研究[D].北京:中国中医科学院,2014. [7] HARRINGTON P. 机器学习实战[M].李锐,译.北京:人民邮电出版社, 2013:185. [8] 杜明雪.慢性荨麻疹的中医辨证­和用药规律研究[D].辽宁:辽宁中医药大学,2016. [9] 段力,梁庆顺,冯惠燕,等.基于关联规则《伤寒论》理中汤类方“药对”探析[J].湖南中医杂志,2017,33(10):149-150.

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