基于数据挖掘的古代治疗肺痨的用药规律研究

• 作者: 陈小丽 许光兰 赵媚 王光耀 吴红英 陈青蓝 明春玉
• 来源期刊: 世界科学技术-中医药现代化
• 关键词: 肺痨 数据挖掘 用药规律 聚类分析
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 专题讨论三:数据挖掘、网络药理学在中医药研究中的应用|Thematic Dicussion Ⅲ:Data Mining Model and Its Application in TCM
• 页码范围: 2285-2293
• 页数: 9页
• 分类号: R285
• 语种: 中文
• DOI: 10.11842/wst.20190802007

摘要

目的 基于数据挖掘技术研究古代中药复方治疗肺痨的用药规律.方法 选取中华医典5.0系统中治疗肺痨的处方,利用Excel 2010软件建立肺痨处方数据库,并使用统计软件IBM SPSS Statistics 23及数据挖掘软件IBM SPSS Modeler 15.0对数据进行频数分析、聚类分析、因子分析、关联规则分析.结果 共纳入749首肺痨治疗处方,中药种类合计475味,排列在前10味的高频药物分别为:甘草、人参、茯苓、当归、芍药、麦冬、生姜、白术、柴胡、生地黄.中药类别中占据前5类的是:补虚药、清热药、化痰止咳平喘药、解表药、(健脾)利湿药.高频药物间生成4个聚类分析结果,因子分析中提取12个公因子,经关联规则分析,设置最低条件支持度≥8％,最小规则置信度≥72％,提升度>1,得出关联规则8条,3味药配伍关联规则29条,4味药配伍关联规则11条.结论 通过对中华医典的挖掘,客观呈现古代医家治疗肺痨的组方用药经验,为现代临床用药指导提供理论借鉴.