基于中医治疗荨麻疹文献的用药规律挖掘研究

刘丽蓉，詹秀菊，姬爱冬



基于中医治疗荨麻疹文献的用药规律挖掘研究

刘丽蓉，詹秀菊*，姬爱冬

广州中医药大学医学信息工程学院，广东 广州 510006

运用数据挖掘技术分析临床应用中医治疗荨麻疹的用药规律。计算机检索中国期刊全文数据库（CNKI）、中文科技期刊全文数据库（VIP）、中国生物医学文献数据库（CBM）、万方学位论文数据库中有关中医治疗荨麻疹的相关文献，建立荨麻疹处方的数据库，采用频次分析、系统聚类分析、关联规则方法分析中医治疗荨麻疹处方的用药规律。收集符合要求的文献共350篇，涉及处方388个、296味中药，总使用频次为3980次。其中使用次数＞30次的高频药物有防风、甘草、蝉蜕、当归等，用药种类以清热药、补虚药、解表药、利水渗湿药、平肝熄风药、活血祛瘀药为主，其累计百分比为70.7%。高频药物聚类分析可得到6个聚类组合。通过关联规则分析，一阶关联规则可得16个药对，二阶关联规则可得11个三味药团，三阶关联规则可得6个四味药团。风寒束表、风热犯表、血虚风燥为荨麻疹主要病机，荨麻疹处方的用药主要以辛温解表、辛热解表、养血祛风为主要辨证论治原则。

荨麻疹；数据挖掘；药组规律；中医药疗法

荨麻疹又称“风疹块”，是由于皮肤、黏膜小血管扩张及渗透性增加出现的一种局限性水肿反应，临床上表现为大小不等的风团伴瘙痒，可伴有腹痛、腹泻和气促等症状[1]。荨麻疹发病机制较为复杂，至今尚不完全清楚。西医治疗以抗过敏和对症治疗为主，但是这些治疗方法有潜在的不良反应，且容易复发。中医学在该疾病的治疗中有独特的方法，在医疗实践中发挥重要作用，并被循证医学证实有确切疗效[2]。本研究通过收集相关文献，建立荨麻疹处方数据库，利用数据挖掘技术，分析荨麻疹辨证用药特点及中药之间潜在的、未知的有用信息与知识，为中医治疗荨麻疹提供依据及参考。

1 资料与方法

1.1 数据来源

检索中国期刊全文数据库（CNKI）、中文科技期刊全文数据库（VIP）、中国生物医学文献数据库（CBM）、万方学位论文数据库。检索范围均为1998年－2017年。文献检索时间为2018年1月2日。

1.2 检索方式

以荨麻疹、隐疹为关键词进行一次检索，以中医、中药、中西医结合等为关键词进行二次检索。

1.3 纳入标准

⑴文献类型为临床治疗型文献；⑵疾病判定为隐疹或荨麻疹；⑶治疗方法为中医中药内服法的文献；⑷处方药味齐全的文献；⑸治疗效果有效的文献。

1.4 排除标准

⑴文献中未标明治疗效果及明确标明治疗效果不佳；⑵文献数据中出现错误或者发表数据雷同的文献；⑶使用外洗剂、涂敷剂、浸渍剂等外用方剂的文献。

1.5 数据规范

中药名称以新世纪全国高等中医药优秀教材《中药学》[3]为参考标准进行规范，如处方中出现的黄芪、生芪统称为黄芪。

1.6 统计方法

通过Excel2013建立荨麻疹处方数据库，记录药物使用情况，其数据处理规则按有则为1，无则为0。采用IBM SPSS Statistics 24.0软件对药物进行描述性分析，进而对高频药物进行聚类分析；且利用IBM SPSS Modeler14.0软件中Apriori算法进行建模，对高频药物进行关联规则分析。

2 结果

符合标准的文献共350篇，处方数据388个，来源为VIP、CBM、CNKI、万方学位论文数据库的处方分别为100、88、166、34个，建立数据库。

2.1 药物频次

建立数据库的处方有388个，涉及的药物共296味，药物出现的频次共3980次，其中使用次数＞30次的35味高频药物见表1。

表1 中医治疗荨麻疹35味高频药物（＞30次）频次分析

2.2 药物类别频次

将频次＞5次的123味药物按照其药物功效进行分类，把占其中百分比＞3%的药物类别按从高到低进行排序（见表2）。

2.3 聚类分析

采用IBM SPSS Statistics24.0软件中的系统聚类ward方法建立模型，系统将35味高频药物聚成6类。其中聚一类是红花、桃仁、川芎、地肤子、蒺藜；聚二类是柴胡、党参、茯苓、白术；聚三类是黄芩、苦参、金银花、连翘、苦杏仁、麻黄、紫草、石膏、熟地黄、浮萍、僵蚕；聚四类是牡丹皮、生地黄、赤芍；聚五类是当归、黄芪、防风、荆芥、甘草、蝉蜕、白鲜皮；聚六类是生姜、大枣、桂枝、炙甘草、白芍（见图1）。

表2 中医治疗荨麻疹出现频次＞5次的123味中药功效频次分析

图1 中医治疗荨麻疹35味高频药物（＞30次）聚类分析结果

2.4 关联规则分析

在IBM SPSS Modeler14.0中，按支持度≥10%，置信度≥70%设置参数，进行建模，在模型中对使用频次＞30次的高频药物进行关联分析，药物关联网状见图2。

一阶关联规则见表3，共有16对药组。其中防风→荆芥置信度、支持度均最高，分别为86.68%、32.73%；桃仁→红花的提升最高，其提升度（含有X的条件下，同时含有Y的概率，与不含X的条件下却含Y的概率之比）为8.04%。即在药对中，防风与荆芥的关联性良好、相关性最佳。

图2 中医治疗荨麻疹高频药物关联网

表3 中医治疗荨麻疹一阶关联规则分析药对

二阶关联规则见表4，其中白芍→桂枝、当归置信度最高，为78.05%；生姜→大枣、桂枝支持度最高，为19.85%，其实例有77例；生姜→大枣、桂枝提升最高，其提升度为3.38%。可见生姜与大枣、桂枝关联性强，白芍与桂枝、当归3味药团的相关性良好。

三阶关联规则见表5，桂枝→生姜、大枣、白芍置信度最高，为95.92%；生姜→大枣、桂枝、白芍支持度最高，为16.24%；桂枝→大枣、白芍、防风的规则ID最多，为68。可见四味药团中生姜与大枣、桂枝、白芍相关性最强。

表4 中医治疗荨麻疹二阶关联规则分析药对

表5 中医治疗荨麻疹三阶关联规则分析药对

3 讨论

荨麻疹俗称“风疹块”，中医称之为“风隐块”“隐疹”等，《圣济总录》说“身体风骚而痒，搔之隐隐而起”，故名隐疹[4]。隐疹最早见于《素问•四时刺逆从论》，认为“少阴有余，病皮痹隐轸”。中医学认为，荨麻疹多由外感风邪、湿热或邪毒，蕴蒸肌肤，或由气血不和、肝肾亏虚所致[5]。本研究表明荨麻疹的病因病机主要有风寒束表、风热犯表、血虚风燥。由于久病邪留，病情缠绵，日久耗气伤血，致气血亏虚，因此在辨证论治荨麻疹时，应考虑气血不足等次要因素。

频次分析法几乎是所有中医药数据挖掘方面都会使用的方法，但随着近年来数据挖掘技术的发展，频次分析法已很少单独使用，通常与聚类分析、因子分析等算法并用[6]。聚类分析试图将相似对象归入同一簇，将不相似的对象归到不同簇[7]。本研究通过聚类分析对高频药物进行分析，挖掘药物之间的相似性。关联规则在中医药数据挖掘领域中，常应用于中药药物之间的关联度、药物与症状之间的关系研究。在本研究中，利用关联规则分析药物之间的关联性，以探求中医药治疗荨麻疹的用药规律。

3.1 高频药物分析

通过对388个处方中所涉及的35味核心药物分析可知，荨麻疹辨证治疗中最常用的药类以清热药、补虚药、解表药为主，再辅以活血祛瘀药、温里药。单味药前10位的药物分别为防风（性微温味辛）、甘草（性平味甘）、蝉蜕（性寒味甘）、当归（性温味甘）、白芍（性微寒味苦）、白鲜皮（性寒味苦）、荆芥（性微温味苦）、赤芍（性微寒味苦）、桂枝（性温味辛）、黄芪（性微温味甘），可见前10位的药味主要以甘、苦、辛为主，甘能补益、和中、调和药性，有缓急之效，多用于血虚风燥证；苦能清热泻火、通泄大便、燥湿坚阴，多用于风热犯表证；辛能发散解表、行气行血，多用于风寒束表证[8]。药性以微温、微寒、寒、温为主，寒凉药偏重于解热解毒、泻火凉血，主治风热犯表证；温热药多具有温中、散寒、助阳等功效，主治风寒束表证。高频药物的药性与药味符合荨麻疹的治则治法。

3.2 药物配伍规律分析

3.2.1 聚类分析 聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据进行分类，其对不同变量间相似程度进行分析，使相似程度大的聚成一类，相似程度小的分散，如此反复，直到把所有的变量聚合为止。对中医治疗荨麻疹中使用的高频药物进行聚类分析形成6个聚类，结果显示，聚类一以活血祛瘀药、平肝熄风药相配伍，主要针对血瘀经络阻滞、冲任不调证型。聚二类以补虚药、利水渗湿药相配伍，主要针对血虚风燥、胃肠湿热等证型。聚三类以清热药、解表药为主，主要针对风寒束表、风热犯表等证型。聚四类以清热药为主，主要针对血虚风燥、血热风盛等证型。聚五类与聚六类以补虚药、解表药相配伍，主要针对禀赋不耐、卫表不固、风寒束表等证型。本研究表明，医家治疗荨麻疹应主要针对风寒束表、风热犯表、血虚风燥等病因病机进行辨证论治，并以冲任不调、胃肠湿热为次要病因病机进行辅助治疗。

3.2.2 关联规则分析 关联规则是数据挖掘中较为常用的方法，它是从大量数据中挖掘数据之间的有趣联系和相关关系[9]。对中医治疗荨麻疹处方中的高频药物进行关联规则分析，支持度较高的药组有防风→荆芥、白芍→桂枝，防风和荆芥均有祛风解表、散风止痒之功效；白芍酸苦凉，益阴敛营，与桂枝相须为用，调和营卫、治外感风寒。支持度较高的三味药团有防风→黄芪、当归，生姜→大枣、桂枝。防风和黄芪、当归皆有祛风解表、补气血之功效；生姜配伍大枣与桂枝为桂枝汤中的高频部分，此配伍能敛阴止汗，治疗自汗、盗汗功效显著。桂枝汤为解表剂，具有辛温解表、解肌发表、调节营卫之功效，该方剂主治风寒束表者。支持度较高的四味药团是生姜→大枣、桂枝、白芍，生姜可助发汗，大枣补益营血，此四味药团可调节营卫、增强发汗效果。

4 小结

基于数据挖掘荨麻疹的用药规律符合中医辨治荨麻疹的原则，中医治疗荨麻疹主要通过对风寒束表、风热犯表、血虚风燥因素进行辨证论治，从而达到治疗荨麻疹的目的。用药主要以辛温解表、辛凉解表、养血祛风为主。值得注意是，治疗荨麻疹的过程中，除了注意以上病因病机，还应注意其他次要病因病机，以达到最好的治疗效果。由于数据只来于文献，该研究尚存在一定的局限性，但在一定程度上可以为荨麻疹辨证用药提供参考依据。

[1]中华医学会皮肤性病学分会免疫学组.荨麻疹诊疗指南(2014版)[J].中华皮肤科杂志,2014,47(7):514-516.

[2]孙淑娴,王济.中药治疗荨麻疹用药规律的系统综述[J].中华中医药杂志,2015,30(12):4417-4418.

[3]高学敏.中药学(第二版)[M].北京:中国中医药出版社,2017.

[4]田丽娜,姜相德,程宏.姜相德中医中药治疗荨麻疹临床经验方[J].云南中医中药杂志,2014,35(12):4-6.

[5]李斌,张明.荨麻疹中西医特色治疗[M].北京:人民军医出版社,2011:120.

[6]李强.基于方剂数据挖掘的痹证证治规律研究[D].北京:中国中医科学院,2014.

[7] HARRINGTON P.机器学习实战[M].李锐,译.北京:人民邮电出版社, 2013:185.

[8]杜明雪.慢性荨麻疹的中医辨证和用药规律研究[D].辽宁:辽宁中医药大学,2016.

[9]段力,梁庆顺,冯惠燕,等.基于关联规则《伤寒论》理中汤类方“药对”探析[J].湖南中医杂志,2017,33(10):149-150.

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)

To analyze clinical application of medication rules of TCM in treatment for urticaria by using data mining techniques.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.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 the third-order association rule could obtain 6 four medicinal groups.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.

urticaria; data mining; medicinal group rules; TCM treatment

10.3969/j.issn.2095-5707.2018.05.004

R2-05；R275.9

A

2095-5707(2018)05-0013-05

（2018-04-12）

（2018-05-04；编辑：魏民）

刘丽蓉,詹秀菊,姬爱冬.基于中医治疗荨麻疹文献的用药规律挖掘研究[J].中国中医药图书情报杂志,2018,42(5):13-17.

广州中医药大学“薪火计划”（XH20160105）

刘丽蓉，E-mail: 1271082234@qq.com

詹秀菊，E-mail: 929878715@qq.com