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目的 利用数据挖掘技术分析庞宇舟教授临床论治类风湿关节炎(RA)的用药规律.方法 收集庞宇舟教授治疗RA的门诊处方用药记录,并对处方中的高频药物进行使用频次分析,药性、药味、归经和功效分析,关联规则分析,聚类分析.结果 共纳入有效方剂46 首,涉及中药111 味,使用频次≥15 次的药物(高频药物)有甘草、桂枝、当归、白芍、附子、防风、威灵仙、白术、大枣、知母、茯苓、麻黄、生姜、川芎、牛膝、秦艽、乳香、细辛、独活、没药共20 味.高频药物以补虚药、解表药居多,药性以温、平为主,药味以辛、甘、苦为主,主要归脾、心、肺、肝经.针对高频药物的关联规则分析共挖掘出10 组关联药物组合,其中甘草-桂枝、甘草-当归、甘草-白芍、桂枝-附子等药物组合的关联性较强.聚类分析共挖掘出 5 组药物组合:第一组为乳香、没药、当归,第二组为白术、麻黄、知母、附子、大枣、生姜、白芍、防风、桂枝,第三组为甘草,第四组为秦艽、独活、川芎、威灵仙、牛膝,第五组为茯苓、细辛.结论 庞宇舟教授临床论治RA的原则为解毒补虚,并根据患者不同病情及兼证加减药物.

作者:吴笛;李统;罗业浩;唐秀松;罗筱凡;李宏一;庞宇舟

来源:广西医学 2023 年 45卷 9期

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作者:
吴笛;李统;罗业浩;唐秀松;罗筱凡;李宏一;庞宇舟
来源:
广西医学 2023 年 45卷 9期
标签:
类风湿关节炎 中药 关联规则 聚类分析 用药经验 数据挖掘 Rheumatoid arthritis Traditional Chinese Medicine Association rule Cluster analysis Medication experience Data mining
目的 利用数据挖掘技术分析庞宇舟教授临床论治类风湿关节炎(RA)的用药规律.方法 收集庞宇舟教授治疗RA的门诊处方用药记录,并对处方中的高频药物进行使用频次分析,药性、药味、归经和功效分析,关联规则分析,聚类分析.结果 共纳入有效方剂46 首,涉及中药111 味,使用频次≥15 次的药物(高频药物)有甘草、桂枝、当归、白芍、附子、防风、威灵仙、白术、大枣、知母、茯苓、麻黄、生姜、川芎、牛膝、秦艽、乳香、细辛、独活、没药共20 味.高频药物以补虚药、解表药居多,药性以温、平为主,药味以辛、甘、苦为主,主要归脾、心、肺、肝经.针对高频药物的关联规则分析共挖掘出10 组关联药物组合,其中甘草-桂枝、甘草-当归、甘草-白芍、桂枝-附子等药物组合的关联性较强.聚类分析共挖掘出 5 组药物组合:第一组为乳香、没药、当归,第二组为白术、麻黄、知母、附子、大枣、生姜、白芍、防风、桂枝,第三组为甘草,第四组为秦艽、独活、川芎、威灵仙、牛膝,第五组为茯苓、细辛.结论 庞宇舟教授临床论治RA的原则为解毒补虚,并根据患者不同病情及兼证加减药物.