劉麗蓉 詹秀菊 姬愛(ài)冬

摘要：目的 運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析臨床應(yīng)用中醫(yī)治療蕁麻疹的用藥規(guī)律。方法 計(jì)算機(jī)檢索中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)（CNKI）、中文科技期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)（VIP）、中國(guó)生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)（CBM）、萬(wàn)方學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)中有關(guān)中醫(yī)治療蕁麻疹的相關(guān)文獻(xiàn)，建立蕁麻疹處方的數(shù)據(jù)庫(kù)，采用頻次分析、系統(tǒng)聚類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則方法分析中醫(yī)治療蕁麻疹處方的用藥規(guī)律。結(jié)果 收集符合要求的文獻(xiàn)共350篇，涉及處方388個(gè)、296味中藥，總使用頻次為3980次。其中使用次數(shù)>30次的高頻藥物有防風(fēng)、甘草、蟬蛻、當(dāng)歸等，用藥種類(lèi)以清熱藥、補(bǔ)虛藥、解表藥、利水滲濕藥、平肝熄風(fēng)藥、活血祛瘀藥為主，其累計(jì)百分比為70.7%。高頻藥物聚類(lèi)分析可得到6個(gè)聚類(lèi)組合。通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，一階關(guān)聯(lián)規(guī)則可得16個(gè)藥對(duì)，二階關(guān)聯(lián)規(guī)則可得11個(gè)三味藥團(tuán)，三階關(guān)聯(lián)規(guī)則可得6個(gè)四味藥團(tuán)。結(jié)論 風(fēng)寒束表、風(fēng)熱犯表、血虛風(fēng)燥為蕁麻疹主要病機(jī)，蕁麻疹處方的用藥主要以辛溫解表、辛熱解表、養(yǎng)血祛風(fēng)為主要辨證論治原則。

關(guān)鍵詞：蕁麻疹;數(shù)據(jù)挖掘;藥組規(guī)律;中醫(yī)藥療法

DOI： 10.3969/j.issn.2095-5707.2018.05.004

中圖分類(lèi)號(hào)：R2-05;R275.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-5707（2018）05-0013-05

Study on Mining of Medication Rules in Literature about Treatment for Urticaria Based on TCM

LIU Li-rong， ZHAN Xiu-ju*， JI Ai-dong

（College of Medical Information Engineering， Guangzhou University of Chinese Medicine， Guangzhou 510006， China）

Abstract： Objective To analyze clinical application of medication rules of TCM in treatment for urticaria by using data mining techniques. Methods Literature about TCM in treatment for urticaria in CNKI， VIP， CBM， and Wanfang Dissertation Database was retrieved by computers. A database of urticaria prescriptions was established. Frequency analysis， system cluster analysis， and association rule method were used to analyze the medication rules of TCM in the treatment for urticaria prescriptions. Results A total of 350 articles that meet the requirements were collected， involving 388 prescriptions and 296 kinds of Chinese materia medica. The total frequency of use was 3，980. Among them， the high-frequency medicines with more than 30 times of use were Saposhnikoviae Radix， Glycyrrhizae Radix et Rhizoma， Cicadae Periostracum， Angelicae Sinensis Radix， etc.， and the medicine types were heat-clearing medicine， tonic-enhancing medicine， exterior-effusing medicine， damp-clearing medicine， calming liver to stop endogenous wind medicine， and promoting blood circulation and reducing stasis medicine， accounting for 70.7% of all used medicines. Clustering analysis on high-frequency medicines got 6 clustering combinations. Through analysis of association rule， the first-order association rule could obtain 16 medicine pairs， the second-order association rule could obtain 11 triple medicinal groups， and

基金項(xiàng)目：廣州中醫(yī)藥大學(xué)“薪火計(jì)劃”（XH20160105）

第一作者：劉麗蓉，E-mail： 1271082234@qq.com

*通訊作者：詹秀菊，E-mail： 929878715@qq.com

the third-order association rule could obtain 6 four medicinal groups. Conclusion The cold syndrome， wind-heat syndrome， blood deficiency and wind-heat syndrome are the main pathogenesis of urticaria. The medication for urticaria prescriptions is mainly based on relieving superficies syndrome with pungent and warm natured medicine， relieving superficies syndrome with pungent and hot natured medicine and elimiating wind to tonify blood as principles of syndrome differentiation and treatment.

Key words： urticaria; data mining; medicinal group rules; TCM treatment

蕁麻疹又稱(chēng)“風(fēng)疹塊”，是由于皮膚、黏膜小血管擴(kuò)張及滲透性增加出現(xiàn)的一種局限性水腫反應(yīng)，臨床上表現(xiàn)為大小不等的風(fēng)團(tuán)伴瘙癢，可伴有腹痛、腹瀉和氣促等癥狀[1]。蕁麻疹發(fā)病機(jī)制較為復(fù)雜，至今尚不完全清楚。西醫(yī)治療以抗過(guò)敏和對(duì)癥治療為主，但是這些治療方法有潛在的不良反應(yīng)，且容易復(fù)發(fā)。中醫(yī)學(xué)在該疾病的治療中有獨(dú)特的方法，在醫(yī)療實(shí)踐中發(fā)揮重要作用，并被循證醫(yī)學(xué)證實(shí)有確切療效[2]。本研究通過(guò)收集相關(guān)文獻(xiàn)，建立蕁麻疹處方數(shù)據(jù)庫(kù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析蕁麻疹辨證用藥特點(diǎn)及中藥之間潛在的、未知的有用信息與知識(shí)，為中醫(yī)治療蕁麻疹提供依據(jù)及參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

檢索中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)（CNKI）、中文科技期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)（VIP）、中國(guó)生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)（CBM）、萬(wàn)方學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)。檢索范圍均為1998年-2017年。文獻(xiàn)檢索時(shí)間為2018年1月2日。

1.2 檢索方式

以蕁麻疹、隱疹為關(guān)鍵詞進(jìn)行一次檢索，以中醫(yī)、中藥、中西醫(yī)結(jié)合等為關(guān)鍵詞進(jìn)行二次檢索。

1.3 納入標(biāo)準(zhǔn)

⑴文獻(xiàn)類(lèi)型為臨床治療型文獻(xiàn);⑵疾病判定為隱疹或蕁麻疹;⑶治療方法為中醫(yī)中藥內(nèi)服法的文獻(xiàn);⑷處方藥味齊全的文獻(xiàn);⑸治療效果有效的文獻(xiàn)。

1.4 排除標(biāo)準(zhǔn)

⑴文獻(xiàn)中未標(biāo)明治療效果及明確標(biāo)明治療效果不佳;⑵文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中出現(xiàn)錯(cuò)誤或者發(fā)表數(shù)據(jù)雷同的文獻(xiàn);⑶使用外洗劑、涂敷劑、浸漬劑等外用方劑的文獻(xiàn)。

1.5 數(shù)據(jù)規(guī)范

中藥名稱(chēng)以新世紀(jì)全國(guó)高等中醫(yī)藥優(yōu)秀教材《中藥學(xué)》[3]為參考標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行規(guī)范，如處方中出現(xiàn)的黃芪、生芪統(tǒng)稱(chēng)為黃芪。

1.6 統(tǒng)計(jì)方法

通過(guò)Excel 2013建立蕁麻疹處方數(shù)據(jù)庫(kù)，記錄藥物使用情況，其數(shù)據(jù)處理規(guī)則按有則為1，無(wú)則為0。采用IBM SPSS Statistics 24.0軟件對(duì)藥物進(jìn)行描述性分析，進(jìn)而對(duì)高頻藥物進(jìn)行聚類(lèi)分析;且利用IBM SPSS Modeler 14.0軟件中Apriori算法進(jìn)行建模，對(duì)高頻藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。

2 結(jié)果

符合標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)共350篇，處方數(shù)據(jù)388個(gè)，來(lái)源為VIP、CBM、CNKI、萬(wàn)方學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)的處方分別為100、88、166、34個(gè)，建立數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.1 藥物頻次

建立數(shù)據(jù)庫(kù)的處方有388個(gè)，涉及的藥物共296味，藥物出現(xiàn)的頻次共3980次，其中使用次數(shù)>30次的35味高頻藥物見(jiàn)表1。

2.2 藥物類(lèi)別頻次

將頻次>5次的123味藥物按照其藥物功效進(jìn)行分類(lèi)，把占其中百分比>3%的藥物類(lèi)別按從高到低進(jìn)行排序（見(jiàn)表2）。

2.3 聚類(lèi)分析

采用IBM SPSS Statistics 24.0軟件中的系統(tǒng)聚類(lèi)ward方法建立模型，系統(tǒng)將35味高頻藥物聚成6類(lèi)。其中聚一類(lèi)是紅花、桃仁、川芎、地膚子、蒺藜;聚二類(lèi)是柴胡、黨參、茯苓、白術(shù);聚三類(lèi)是黃芩、苦參、金銀花、連翹、苦杏仁、麻黃、紫草、石膏、熟地黃、浮萍、僵蠶;聚四類(lèi)是牡丹皮、生地黃、赤芍;聚五類(lèi)是當(dāng)歸、黃芪、防風(fēng)、荊芥、甘草、蟬蛻、白鮮皮;聚六類(lèi)是生姜、大棗、桂枝、炙甘草、白芍（見(jiàn)圖1）。

圖1 中醫(yī)治療蕁麻疹35味高頻藥物（>30次）聚類(lèi)分析結(jié)果

2.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

在IBM SPSS Modeler 14.0中，按支持度≥10%，置信度≥70%設(shè)置參數(shù)，進(jìn)行建模，在模型中對(duì)使用頻次>30次的高頻藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，藥物關(guān)聯(lián)網(wǎng)狀見(jiàn)圖2。

一階關(guān)聯(lián)規(guī)則見(jiàn)表3，共有16對(duì)藥組。其中防風(fēng)→荊芥置信度、支持度均最高，分別為86.68%、32.73%;桃仁→紅花的提升最高，其提升度（含有X的條件下，同時(shí)含有Y的概率，與不含X的條件下卻含Y的概率之比）為8.04%。即在藥對(duì)中，防風(fēng)與荊芥的關(guān)聯(lián)性良好、相關(guān)性最佳。

二階關(guān)聯(lián)規(guī)則見(jiàn)表4，其中白芍→桂枝、當(dāng)歸置信度最高，為78.05%;生姜→大棗、桂枝支持度最高，為19.85%，其實(shí)例有77例;生姜→大棗、桂枝提升最高，其提升度為3.38%?？梢?jiàn)生姜與大棗、桂枝關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，白芍與桂枝、當(dāng)歸3味藥團(tuán)的相關(guān)性良好。

三階關(guān)聯(lián)規(guī)則見(jiàn)表5，桂枝→生姜、大棗、白芍置信度最高，為95.92%;生姜→大棗、桂枝、白芍支持度最高，為16.24%;桂枝→大棗、白芍、防風(fēng)的規(guī)則ID最多，為68?？梢?jiàn)四味藥團(tuán)中生姜與大棗、桂枝、白芍相關(guān)性最強(qiáng)。

3 討論

蕁麻疹俗稱(chēng)“風(fēng)疹塊”，中醫(yī)稱(chēng)之為“風(fēng)隱塊”“隱疹”等，《圣濟(jì)總錄》說(shuō)“身體風(fēng)騷而癢，搔之隱隱而起”，故名隱疹[4]。隱疹最早見(jiàn)于《素問(wèn)·四時(shí)刺逆從論》，認(rèn)為“少陰有余，病皮痹隱軫”。中醫(yī)學(xué)認(rèn)為，蕁麻疹多由外感風(fēng)邪、濕熱或邪毒，蘊(yùn)蒸肌膚，或由氣血不和、肝腎虧虛所致[5]。本研究表明蕁麻疹的病因病機(jī)主要有風(fēng)寒束表、風(fēng)熱犯表、血虛風(fēng)燥。由于久病邪留，病情纏綿，日久耗氣傷血，致氣血虧虛，因此在辨證論治蕁麻疹時(shí)，應(yīng)考慮氣血不足等次要因素。

頻次分析法幾乎是所有中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘方面都會(huì)使用的方法，但隨著近年來(lái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，頻次分析法已很少單獨(dú)使用，通常與聚類(lèi)分析、因子分析等算法并用[6]。聚類(lèi)分析試圖將相似對(duì)象歸入同一簇，將不相似的對(duì)象歸到不同簇[7]。本研究通過(guò)聚類(lèi)分析對(duì)高頻藥物進(jìn)行分析，挖掘藥物之間的相似性。關(guān)聯(lián)規(guī)則在中醫(yī)藥數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，常應(yīng)用于中藥藥物之間的關(guān)聯(lián)度、藥物與癥狀之間的關(guān)系研究。在本研究中，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析藥物之間的關(guān)聯(lián)性，以探求中醫(yī)藥治療蕁麻疹的用藥規(guī)律。

3.1 高頻藥物分析

通過(guò)對(duì)388個(gè)處方中所涉及的35味核心藥物分析可知，蕁麻疹辨證治療中最常用的藥類(lèi)以清熱藥、補(bǔ)虛藥、解表藥為主，再輔以活血祛瘀藥、溫里藥。單味藥前10位的藥物分別為防風(fēng)（性微溫味辛）、甘草（性平味甘）、蟬蛻（性寒味甘）、當(dāng)歸（性溫味甘）、白芍（性微寒味苦）、白鮮皮（性寒味苦）、荊芥（性微溫味苦）、赤芍（性微寒味苦）、桂枝（性溫味辛）、黃芪（性微溫味甘），可見(jiàn)前10位的藥味主要以甘、苦、辛為主，甘能補(bǔ)益、和中、調(diào)和藥性，有緩急之效，多用于血虛風(fēng)燥證;苦能清熱瀉火、通泄大便、燥濕堅(jiān)陰，多用于風(fēng)熱犯表證;辛能發(fā)散解表、行氣行血，多用于風(fēng)寒束表證[8]。藥性以微溫、微寒、寒、溫為主，寒涼藥偏重于解熱解毒、瀉火涼血，主治風(fēng)熱犯表證;溫?zé)崴幎嗑哂袦刂?、散寒、助?yáng)等功效，主治風(fēng)寒束表證。高頻藥物的藥性與藥味符合蕁麻疹的治則治法。

3.2 藥物配伍規(guī)律分析

3.2.1 聚類(lèi)分析 聚類(lèi)分析的目標(biāo)是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，其對(duì)不同變量間相似程度進(jìn)行分析，使相似程度大的聚成一類(lèi)，相似程度小的分散，如此反復(fù)，直到把所有的變量聚合為止。對(duì)中醫(yī)治療蕁麻疹中使用的高頻藥物進(jìn)行聚類(lèi)分析形成6個(gè)聚類(lèi)，結(jié)果顯示，聚類(lèi)一以活血祛瘀藥、平肝熄風(fēng)藥相配伍，主要針對(duì)血瘀經(jīng)絡(luò)阻滯、沖任不調(diào)證型。聚二類(lèi)以補(bǔ)虛藥、利水滲濕藥相配伍，主要針對(duì)血虛風(fēng)燥、胃腸濕熱等證型。聚三類(lèi)以清熱藥、解表藥為主，主要針對(duì)風(fēng)寒束表、風(fēng)熱犯表等證型。聚四類(lèi)以清熱藥為主，主要針對(duì)血虛風(fēng)燥、血熱風(fēng)盛等證型。聚五類(lèi)與聚六類(lèi)以補(bǔ)虛藥、解表藥相配伍，主要針對(duì)稟賦不耐、衛(wèi)表不固、風(fēng)寒束表等證型。本研究表明，醫(yī)家治療蕁麻疹應(yīng)主要針對(duì)風(fēng)寒束表、風(fēng)熱犯表、血虛風(fēng)燥等病因病機(jī)進(jìn)行辨證論治，并以沖任不調(diào)、胃腸濕熱為次要病因病機(jī)進(jìn)行輔助治療。

3.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析 關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘中較為常用的方法，它是從大量數(shù)據(jù)中挖掘數(shù)據(jù)之間的有趣聯(lián)系和相關(guān)關(guān)系[9]。對(duì)中醫(yī)治療蕁麻疹處方中的高頻藥物進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，支持度較高的藥組有防風(fēng)→荊芥、白芍→桂枝，防風(fēng)和荊芥均有祛風(fēng)解表、散風(fēng)止癢之功效;白芍酸苦涼，益陰斂營(yíng)，與桂枝相須為用，調(diào)和營(yíng)衛(wèi)、治外感風(fēng)寒。支持度較高的三味藥團(tuán)有防風(fēng)→黃芪、當(dāng)歸，生姜→大棗、桂枝。防風(fēng)和黃芪、當(dāng)歸皆有祛風(fēng)解表、補(bǔ)氣血之功效;生姜配伍大棗與桂枝為桂枝湯中的高頻部分，此配伍能斂陰止汗，治療自汗、盜汗功效顯著。桂枝湯為解表劑，具有辛溫解表、解肌發(fā)表、調(diào)節(jié)營(yíng)衛(wèi)之功效，該方劑主治風(fēng)寒束表者。支持度較高的四味藥團(tuán)是生姜→大棗、桂枝、白芍，生姜可助發(fā)汗，大棗補(bǔ)益營(yíng)血，此四味藥團(tuán)可調(diào)節(jié)營(yíng)衛(wèi)、增強(qiáng)發(fā)汗效果。

4 小結(jié)

基于數(shù)據(jù)挖掘蕁麻疹的用藥規(guī)律符合中醫(yī)辨治蕁麻疹的原則，中醫(yī)治療蕁麻疹主要通過(guò)對(duì)風(fēng)寒束表、風(fēng)熱犯表、血虛風(fēng)燥因素進(jìn)行辨證論治，從而達(dá)到治療蕁麻疹的目的。用藥主要以辛溫解表、辛涼解表、養(yǎng)血祛風(fēng)為主。值得注意是，治療蕁麻疹的過(guò)程中，除了注意以上病因病機(jī)，還應(yīng)注意其他次要病因病機(jī)，以達(dá)到最好的治療效果。由于數(shù)據(jù)只來(lái)于文獻(xiàn)，該研究尚存在一定的局限性，但在一定程度上可以為蕁麻疹辨證用藥提供參考依據(jù)。

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