中药方剂使用规律研究-医学优质护理论文范文
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1 资料与方法
由于中医方剂理论体系极其繁杂，充满海量信息，并且方剂的效应评价具有多靶点的特征，因此在方剂研究领域，数据挖掘技术的应用应该引起重视；同时，对挖掘所得到的知识进一步分析和应用验证更为重要。本文作为引玉之砖，质之博雅斧正。
1.1 数据收集
首先以“肺纤维化”为主题词检索中国生物医学文献数据库（CBMDISC,1978年1月-2010年8月），通过阅读标题及摘要，初步获得有关中医药治疗肺纤维化的文献，仔细阅读全文，按组方符合中医理论、药味完整、剂量准确、主治明确、临床例数至少20例等标准，选取中药复方；将符合标准的64个复方按照编号、方名、药名、参考文献等依次输入Microsoft Excel 中，分别建立相应的数据库，各数据库间通过数据编码在不同数据间形成关联。
2 结果
经过研习文献，我们发现，以上分类具有合理之处：
①白果，虽然归到化痰止咳平喘中，但《本草纲目》中指出“熟食温肺益气、定喘嗽，缩小便”，《本草再新》中说“补气养心，益肾滋阴”，而临床上常配伍五味子、胡桃肉等补肾纳气，配伍熟地黄、山茱萸等补肾固涩，说明其有补、涩之功效。
②白芍药常归为补虚药中，然芍药在《神农本草经》中赤、白不分，至陶弘景始分，但后世不少医家认为白芍药具有活血之功效，如《本草求真》明确指出“赤芍药与白芍药主治略同”、《药品化义》云“白芍能补复能泻，专行血海”、《开宝本草》认为芍药“白者止痛散血”等。
③茯苓虽然归到淡渗利湿药中，但因其补气健脾之功而常作为补药来使用，自明清始，医家更将其作为补脾阴之药，如《本草化义》中说“甘淡属土，用补脾阴，土旺生金，兼益肺气”，说明与人参、五味子等具有补气生津的共同功效。
④浙贝母、川贝母、瓜蒌归为化痰药，而沙参、麦冬归为补阴药，实际上沙参“养肺阴、清肺热、祛痰止咳（《中药志》）”、麦冬“下痰饮（《本草拾遗》）”，可见，此5味药不但有清肺化痰的相同功效，而且均可润肺止咳。综上所述，以现代数理方法所得到的药物分类反而与古人的认识更相近。
结合主要药物使用频次，以补益药和活血药为主，通过对有趣的药组关联规则判读发现，大多数医家喜用益气药黄芪配伍丹参、当归、川芎等活血通络药；而药对关联规则中，益气药黄芪与党参配伍，益气药黄芪分别与丹参、当归、川芎等活血药配伍，而活血药丹参、当归、川芎两两配伍，说明益气活血通络法是众多医家治疗肺纤维化的共识。实际上这些药物经实验证实均有一定的抗纤维化作用，提示我们应将此法作为治疗肺纤维化的基本大法。
关联规则挖掘就是通过关联分析找出数据库中隐藏的知识，利用这些知识可以根据已知情况对未知问题进行推测[17]。在探索药对或药组时，应结合关联规则中支持度、可信度、提升度来考虑。支持度反映了关联是否是普遍存在的规律，可信度反映了关联规则的预测强度，同时满足用户定义的最小可信度和最小支持度阈值的关联规则被认为是有趣的，而提升度反映了关联规则中元素关系的密切程度，>1才有意义。在获得的药组关联规则中，均是有趣的；而在获得的药对关联规则中，“甘草与当归、麦冬与当归、甘草与黄芪、麦冬与黄芪”等不都满足3个条件，因此可以认为是无趣的；同时因甘草“和诸药”，与其他药同时出现的可能性很大，如果出现了关联规则应该视为已知的，所以“甘草、麦冬”也应该视为是无趣的。
护理古典医学论文 http://www.qikanba.com/
1 资料与方法
由于中医方剂理论体系极其繁杂，充满海量信息，并且方剂的效应评价具有多靶点的特征，因此在方剂研究领域，数据挖掘技术的应用应该引起重视；同时，对挖掘所得到的知识进一步分析和应用验证更为重要。本文作为引玉之砖，质之博雅斧正。
1.1 数据收集
首先以“肺纤维化”为主题词检索中国生物医学文献数据库（CBMDISC,1978年1月-2010年8月），通过阅读标题及摘要，初步获得有关中医药治疗肺纤维化的文献，仔细阅读全文，按组方符合中医理论、药味完整、剂量准确、主治明确、临床例数至少20例等标准，选取中药复方；将符合标准的64个复方按照编号、方名、药名、参考文献等依次输入Microsoft Excel 中，分别建立相应的数据库，各数据库间通过数据编码在不同数据间形成关联。
2 结果
经过研习文献，我们发现，以上分类具有合理之处：
①白果，虽然归到化痰止咳平喘中，但《本草纲目》中指出“熟食温肺益气、定喘嗽，缩小便”，《本草再新》中说“补气养心，益肾滋阴”，而临床上常配伍五味子、胡桃肉等补肾纳气，配伍熟地黄、山茱萸等补肾固涩，说明其有补、涩之功效。
②白芍药常归为补虚药中，然芍药在《神农本草经》中赤、白不分，至陶弘景始分，但后世不少医家认为白芍药具有活血之功效，如《本草求真》明确指出“赤芍药与白芍药主治略同”、《药品化义》云“白芍能补复能泻，专行血海”、《开宝本草》认为芍药“白者止痛散血”等。
③茯苓虽然归到淡渗利湿药中，但因其补气健脾之功而常作为补药来使用，自明清始，医家更将其作为补脾阴之药，如《本草化义》中说“甘淡属土，用补脾阴，土旺生金，兼益肺气”，说明与人参、五味子等具有补气生津的共同功效。
④浙贝母、川贝母、瓜蒌归为化痰药，而沙参、麦冬归为补阴药，实际上沙参“养肺阴、清肺热、祛痰止咳（《中药志》）”、麦冬“下痰饮（《本草拾遗》）”，可见，此5味药不但有清肺化痰的相同功效，而且均可润肺止咳。综上所述，以现代数理方法所得到的药物分类反而与古人的认识更相近。
结合主要药物使用频次，以补益药和活血药为主，通过对有趣的药组关联规则判读发现，大多数医家喜用益气药黄芪配伍丹参、当归、川芎等活血通络药；而药对关联规则中，益气药黄芪与党参配伍，益气药黄芪分别与丹参、当归、川芎等活血药配伍，而活血药丹参、当归、川芎两两配伍，说明益气活血通络法是众多医家治疗肺纤维化的共识。实际上这些药物经实验证实均有一定的抗纤维化作用，提示我们应将此法作为治疗肺纤维化的基本大法。
关联规则挖掘就是通过关联分析找出数据库中隐藏的知识，利用这些知识可以根据已知情况对未知问题进行推测[17]。在探索药对或药组时，应结合关联规则中支持度、可信度、提升度来考虑。支持度反映了关联是否是普遍存在的规律，可信度反映了关联规则的预测强度，同时满足用户定义的最小可信度和最小支持度阈值的关联规则被认为是有趣的，而提升度反映了关联规则中元素关系的密切程度，>1才有意义。在获得的药组关联规则中，均是有趣的；而在获得的药对关联规则中，“甘草与当归、麦冬与当归、甘草与黄芪、麦冬与黄芪”等不都满足3个条件，因此可以认为是无趣的；同时因甘草“和诸药”，与其他药同时出现的可能性很大，如果出现了关联规则应该视为已知的，所以“甘草、麦冬”也应该视为是无趣的。
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