基于数据挖掘的临床治疗肾性水肿用药特点研究

发布时间：2020-08-08 11:50

【摘要】：目的:本研究拟用数据挖掘方法对湖北省中医院肾病科治疗肾性水肿的病案进行总结分析,挖掘临床辨治肾性水肿的常用药物及用药经验,为治疗肾性水肿提供经验。方法:本次研究对象为2017年04月01日至2019年02月01日期间,于湖北省中医院肾病科住院期间服用中药方的符合肾性水肿诊断的有效治疗病例。(1)严格按照纳入标准和排除标准进行筛选,选取符合标准的病例42例,共计127次方药。用Excel软件建立基本数据库,录入收集到的42名患者性别、年龄、导致肾性水肿的病因、所用方药(药名、功效、四气五味、归经),对出现的药物进行标准化处理后,用Excel统计分析患者部分基本信息及药物频数、频率。(2)人为将药物出现频率15者设为常用药,对常用药物用IBM SPSS Statistics21.0软件进行聚类分析,用IBM SPSS Modeler 18.0软件进行关联分析,并对结果进行分析讨论。结果:1.本研究选取病人42例,其中20-29岁患者2人,占比4.88%;30-39岁患者3人,占比7.32%;40-49岁患者8人,占比19.51%;50-59岁患者9人,占比21.95%;60-69岁患者4人,占比9.76%;70-79岁患者9人,占比21.95%;80-89岁患者7人,占比17.07%。2.本研究收集病例42例,其中根据临床表现及实验室检查结果,患者出现肾性水肿原因包括以下疾病:肾病综合征患者占比52.38%;糖尿病肾病患者占比19.05%;狼疮性肾炎患者占比7.14%;乙肝相关性肾炎患者2.38%;慢性肾小球肾炎患者占比19.05%。3.本研究收集符合纳入标准的肾性水肿患者42例次,处方127个,共涉及中药98味,累积用药总频数1936次。其中使用频数15的药物共34味,累积频数1580次,累积频率81.61%,从“四气”统计,温性、平性及寒性药物居多,凉性及热性药物应用则相对较少;“五味”中以应用甘性、辛性、苦性药物居多,酸、涩、淡药物使用相对较少;从药物“归经”统计,归经从高到低依次为脾、肺、肝、肾、心、胃、大肠、膀胱、小肠、心包、三焦,药物分类前6类分别是补虚药(23种)、祛湿药(14种)、清热药(13种)、解表药(11种)、理气药(9种)、活血化瘀药(7种)。4.通过聚类分析,得出常用的10个核心药物组合,分别为第一组:山药、山茱萸、牡丹皮、生地黄、麦门冬;第二组:党参、黄芪;第三组:川芎、当归;第四组:益母草、赤芍;第五组:薏苡仁、桃仁、淫羊藿、杜仲;第六组:甘草、桂枝;第七组:车前子、王不留行;第八组:神曲、杏仁;第九组:赤小豆、大腹皮、茯苓皮、姜皮、桑白皮、红花;第十组:猪苓、肉桂、茯苓、白术、泽泻、陈皮。通过关联规则分析,得出二阶关联规则中支持度最高的规则为泽泻→茯苓,规则支持度为98.425%,置信度为83.2%;产生的三阶关联规则中支持度最高的规则为泽泻→白术+茯苓,规则支持度为87.402%,置信度为82.883%;四阶关联规则分析,其中支持度最高的规则为猪苓→泽泻+白术+茯苓,规则支持度为72.441%,置信度为80.435%。结论:1.从药物功效类别得出:以补益药为主,通过补脾肾,调节五脏之气及五脏之精,体现了治病必有求于本的原则;以祛湿药为辅,多为甘淡渗湿药,利而不峻下,体现了标本兼治,缓而图之的治疗原则;兼有清热、解表、理气、活血化瘀等药物,具体病例具体分析,从“补、行、消、祛”等多方面入手,体现了治病的整体观念。2.从药物归经得出:药物归属脾经者味数最多,脾为后天之本,体现了在肾性水肿治疗过程中,调理脾胃之精气从而恢复其水液代谢之枢纽功能的重要性;属肺经药物味数其次,肺为水之上源,使用归属肺经的药物不只为调节其生理功能,更为湿去水消寻找更多的道路;属肝、肾、心经者药味不相上下,在肾性水肿的治疗中,五脏并调,但有突出。3.从药物四气五味得出:平性药物最多,肾性水肿多属本虚,在用药中避免峻烈辛燥之品,治疗需缓;以甘、辛、苦三味药物居多,体现了辛甘化阳,辛开苦泄之意,在水肿的治疗中注重充阳气,行气机。4.基于聚类分析,得出10组核心药物组合,基于关联分析,得出关联度及置信度均较高的多组药物,体现了在治疗肾性水肿的过程中,不止拘于一种辨证方法,单一的遣方用药,而是五脏六腑、气血阴阳共同调理。5.通过对临床治疗肾性水肿的用药经验总结,为肾性水肿的治疗提供了思路,数据挖掘这种研究方法,对于中医药临床经验总结具有重要的意义。
【学位授予单位】：湖北中医药大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R256.51
【图文】：

患者,药名,中药名称,炮制方法

图 1：患者基本信息统计3.2 中药规范化处理：由于中草药的历史悠久，因为种类、地域、炮制方法、及医生本人用药习惯的不用，中药名称十分复杂。在日常医疗活动中使用异名、别名的现象很常见。本统计参照《中华人民共和国药典》，以高等院校 2012 年统编教材《中药学》为补充规范，将药名进行一致化处理，进行药名的统

药物,归经,四气五味,中药信息

图 2：药物统计3.3.2 采用 Excel 对录入药物具体的四气五味及归经按第九版《中药学》教材进行分类，建立中药信息库，详见下图 3。图 3：药物性味归经

归经,药物性

6图 3：药物性味归经3.3.3 数据挖掘的方法：采用 Microsoft Excel 表格完成基本信息的统计，包括医案中患者的年龄、引起肾性水肿的病因等，127 次处方中所有药物出现频数、性味归经等。运用 IBM SPSS Statistics 21.0 软件对处方进行聚类分析，并运用 IBM SPSS Modeler 18.0 软件的 Apriori 算法进行关联分析。Apriori[9]用逐层搜索代迭的方法，找出最大的 K 值频数集，其运用定理有两点：一是频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的，二是非频繁项集所有的父集都是非频繁的项集。(1)频数分析（Frequencies analysis）通过 Excel 基本信息的频数分析，对研究病例中的发病年龄进行比

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