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基于数据挖掘含败酱草中成药组方规律研究

论文摘要

目的:运用关联规则Apriori算法分析含败酱草中成药处方组方规律,为临床应用及新药研发提供参考。方法:采用SPSS CLEMENTINE 12.0软件Aprior算法对处方组成药物进行关联规则分析,寻求高频药物组合。结果:含败酱草中成药临床主要用于治疗湿热下注、瘀血内阻引起的带下病、腹痛及淋证,处方多以苦寒、归肝、肺经类药物合用,组方常用药物组合有13个,主要来自清热解毒、化瘀止痛类药物。深度分析发现,"败酱草-蒲公英-赤芍"组合关系最为密切,治疗"带下病"组合多配以祛湿药薏苡仁、苍术。结论:关联规则算法为分析败酱草的临床用药规律提供了一种有效方法,为新药研发提供了借鉴与参考。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 方剂筛选
  •   1.2 处方录入
  •   1.3 统计学方法
  • 2 结果
  •   2.1 主治证候、疾病
  •   2.2 用药频次
  •   2.3 药性
  •   2.4 基于关联规则 Apriori 算法组方规律分析
  •     2.4.1 含败酱草中成药处方高频药物组合分析
  •     2.4.2 含败酱草中成药核心药物组合深度分析
  •     2.4.3 含败酱草中成药治疗带下病用药规律分析
  • 3 讨论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王登,闫抗抗,王娣

    关键词: 败酱草,带下病,关联规则,组方规律

    来源: 中国中医基础医学杂志 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 医药卫生科技,信息科技

    专业: 中药学,计算机软件及计算机应用

    单位: 西北大学附属医院西安市第三医院药剂科,陕西省中医药研究院

    分类号: TP311.13;R289.1

    页码: 1590-1593

    总页数: 4

    文件大小: 211K

    下载量: 378

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/c826fda01975356592c018c2.html