基于关联规则的《伤寒论》症—药关系研究

发布时间：2018-07-03 14:06

  本文选题：关联规则 + 伤寒论　； 参考：《北京中医药大学》2017年硕士论文

【摘要】：从医药发展史来看,人们对医学的认识发端于用某种药物(或针砭)等治疗方法去除某种症状的生活经验,随着这种经验的不断积累形成了中医药学体系。这种朴素的经验即为症-药关联关系最原始的形式,如现存最早的中药学专著《神农本草经》中的绝大部分内容都以某药物治疗某种症状的形式来描述,之后的历代中医本草著作均保留了这样的表达方式。在古代医籍以及现当代医家著述中,关于"若有某症,则加(减)某药"的临床经验论述更是比比皆是。可见症-药关联关系在理论及临床实践上始终为中医学家认同并广泛使用。其中尤以《伤寒论》最为经典。以《伤寒论》为代表的理法方药体系中,方剂主治及配伍加减在很大程度上都是基于症-药关联关系总结并发展而来。如何将这些林林总总的实践经验上升为指导临床的理论工具,是症-药关联关系研究的重要内容。把握症-药关联规律,对于中医师提高临床诊断效率,实现临床的精准用药,并最终提高临床诊疗水平具有重要意义。《伤寒论》具有卓越的理论及临床应用价值,《伤寒论》条文所描述的症状极具代表性,且遣方用药尤为精当。研究《伤寒论》症-药关联关系,对于探索如何从中医医案医籍中总结提取临床用药经验,以及深入发掘药物临床功效,提供了一个新的视角亦或启迪。目的:从中医理论出发,探讨症状的特点及分类,为症-药关联关系的深入挖掘建立基础;利用关联规则挖掘《伤寒论》症-药关联关系,发现《伤寒论》症-药关联知识;探索关联规则应用于症-药关系研究的方法适用性。研究方法:运用文献分析的方法,对症状的特点与分类,以及症-药关系在中医学中的体现进行分析;以《伤寒论》中方症齐全的条文为数据来源,提取症状及药物信息,并应用关联规则的方法,在R语言下,采用经典的关联规则算法Apriori算法,挖掘《伤寒论》中症状关联规律及症-药关联性;以《伤寒论》出现频率TOP5的症状为例,应用关联规则的方法,借助SPSS Modeler软件,结合文献研究,举例探讨《伤寒论》症-药关联关系。结果:《伤寒论》出现频率TOP10的症状为:发热、烦躁、下利、呕吐、汗出、大便难、心下痞、腹胀、渴、恶寒,设定最小支持度=1%,最小置信度=20%,关联性较强的症状组有:烦躁-小便不利-渴、汗出-下利-厥逆、小便数-身痛-大便难、下利-呕吐等,提示这些症状有共同的病因病机,亦或属于同一病证,亦常因疾病的传变而发生合病、并病时出现;设定最小支持度=2%,最小置信度=20%,由症-药关联分析得出:与渴-身痛这一症状组关联性最强的药物是猪苓、泽泻,与大便难-发热这一症状组关联性最强的药物是厚朴、枳实,与呕吐-下利这一症状组关联性最强的药物是柴胡,与烦躁-汗出这一症状组关联性最强的药物是厚朴,与厥逆-下利这组症状关联性最强的药物是附子、干姜,与大便难-谵语这组症状关联性最强的药物是厚朴、枳实,与胸满-胁满这组症状关联性最强的药物是柴胡、黄芩,与呕吐-心下痞这组症状关联性最强的药物是半夏等,提示该类药物对相应症状(组)或具有特异性的治疗作用。以《伤寒论》出现频率TOP5的症状为例,深入挖掘症-药关联关系发现,关联分析结果与同时期的本草著作《神农本草经》、《名医别录》对药物的功效记载基本对应,且与《名医别录》的记载更为吻合。如与烦躁一症关联性较强的药物有甘草、桂枝、大枣,而《名医别录》中亦有治疗烦躁的相应记载,如甘草可治疗"烦满"、桂枝可"止烦"、大枣"除烦闷"。再如与下利一症关联性较强的药物有干姜、附子,而《神农本草经》记载干姜"温中"、治"肠o枷铝，

本文编号：2093909