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目的:采用数据挖掘技术分析刘宝文教授中医药治疗骨髓增殖性疾病用药特色.方法:对刘宝文教授治疗骨髓增殖性疾病的28例(149诊次)患者病案建立信息数据库.采用SPSS Modeler作为数据挖掘平台,分析用药频次,对药物进行关联分析,绘制关联规则网状图.结果:刘宝文教授中医药治疗骨髓增殖性疾病常用药物22味,核心用药8味,分别为陈皮、甘草、丹参、当归、牛膝、熟地黄、山药、红花.关联分析发现43组药对,其中11组药对与刘宝文教授经验相符合,数据挖掘发现5组新药对,分别为丹参与柴胡、柴胡与牛膝、蒲黄与丹参、牛膝与丹参、当归与青黛.结论:刘宝文教授治疗骨髓增殖性疾病以活血化瘀药物为主,配合补气、补血、滋阴等药物.数据挖掘的结果基本体现了刘宝文教授治疗骨髓增殖性疾病的学术思想与用药特色.

作者:周己扬;王嫱;刘欣;张会永;刘宝文

来源:世界中医药 2016 年 11卷 3期

知识库介绍

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作者:
周己扬;王嫱;刘欣;张会永;刘宝文
来源:
世界中医药 2016 年 11卷 3期
标签:
数据挖掘 名老中医经验 骨髓增殖性疾病 关联规则 Data Mining TCM Experience Myeloproliferative Disease Association Analysis
目的:采用数据挖掘技术分析刘宝文教授中医药治疗骨髓增殖性疾病用药特色.方法:对刘宝文教授治疗骨髓增殖性疾病的28例(149诊次)患者病案建立信息数据库.采用SPSS Modeler作为数据挖掘平台,分析用药频次,对药物进行关联分析,绘制关联规则网状图.结果:刘宝文教授中医药治疗骨髓增殖性疾病常用药物22味,核心用药8味,分别为陈皮、甘草、丹参、当归、牛膝、熟地黄、山药、红花.关联分析发现43组药对,其中11组药对与刘宝文教授经验相符合,数据挖掘发现5组新药对,分别为丹参与柴胡、柴胡与牛膝、蒲黄与丹参、牛膝与丹参、当归与青黛.结论:刘宝文教授治疗骨髓增殖性疾病以活血化瘀药物为主,配合补气、补血、滋阴等药物.数据挖掘的结果基本体现了刘宝文教授治疗骨髓增殖性疾病的学术思想与用药特色.