采用数据挖掘技术的关联规则分析口服降糖药物的临床应用

邱虎，王群（武汉市第一医院药学部，武汉 430000）

糖尿病是一种常见的慢性病、多发病，长期有效的管控措施能够降低糖尿病的发病率、致残率和致死率，现阶段对于糖尿病患者的用药监督模式主要采用对单一药品的金额管理、用药频次分析，或者采用对单个患者进行药学监护的模式，耗费大量的人力成本而且对药学人员的技术水平要求很高。因此应有效利用大数据手段对海量数据进行信息挖掘分析，这种新的用药分析模式将会成为完善糖尿病健康管理体系的重要组成部分[1]。

根据降糖药药理作用的不同，口服降糖药可分为以促进胰岛素分泌为主要作用的药物[磺脲类、格列奈类、二肽基肽酶4（DPP-4）抑制剂]和通过其他机制降低血糖的药物[双胍类、噻唑烷二酮药物（TZDs）、α-糖苷酶抑制剂、钠-葡萄糖协同转运蛋白2（SGLT-2）抑制剂][2]。本文拟用数据挖掘的方法分析糖尿病口服降糖药的临床应用规律，总结用药经验，为医师提供优化的合理用药方案，为药师参与临床治疗实践提供新思路。

1 方法

通过 HIS 数据库调取2019年7月至2019年12月门诊用药数据共计251 万余条，利用JAVA 1.8 语言，基于MapReduce 框架对所有使用口服降糖药物的医嘱进行数据清洗，结合Apriori 算法得到口服降糖药物之间的关联规则，设置分析规则的支持度≥5%，置信度≥60%[3]。

关联规则是数据挖掘中常用的方法，用来从海量数据中挖掘各项集合之间的关系，而其中Apriori算法是最有影响的算法之一，本文通过运用Apriori算法挖掘口服降糖药中药品组合的支持度和置信度，探讨其用药规律和思路。“支持度”是指事务T中既包含A 又包含B 的集合占所有事务T 的集合的百分比，支持度越高，频率越高；“置信度”是指事务T 中既包含A 又包含B 的集合占仅包含A 的集合的百分比，置信度越高，数据的可靠性越强；“提升度”是指事务T 中A 的出现造成B 出现概率提升的程度，提升度越高，提升越明显[4]。

2 结果

2.1 所有口服降糖药支持度分析

患者使用口服降糖药情况见表1，阿卡波糖、二甲双胍、吡格列酮使用人数排名前三，是本院临床最常用的3 种口服降糖药。

表1 8237 例患者使用口服降糖药支持度分析表Tab 1 Support for oral hypoglycemic drug use in 8237 patients

2.2 门诊患者就诊年龄分析

患者使用口服降糖药年龄及性别情况见表2。可见，使用口服降糖药人数占比最多的在56～70岁，随着年龄的逐渐增加，器官和组织功能会逐渐降低，胰岛素分泌量减少的同时组织对胰岛素的敏感性也会降低，糖尿病的发病率会随之上升。

表2 8237 例患者年龄及性别分布表Tab 2 Distribution of age and sex of 8237 patients

2.3 单独用药分析

单独用药以控制血糖的药品频数分布见表3。表3显示α-糖苷酶抑制剂中阿卡波糖和伏格列波糖使用比例之和超过59%，二甲双胍单独使用率远低于阿卡波糖。

表3 单独用药口服降糖药频数分析表Tab 3 Frequency of oral hypoglycemic drugs used alone

2.4 关联规则分析

糖尿病患者联用口服降糖药物的关联规则分析见表4，结果显示，吡格列酮、阿卡波糖、二甲双胍、格列美脲、格列齐特关联性强，关联性置信度排名前二的为吡格列酮＋阿卡波糖→二甲双胍、吡格列酮→二甲双胍。

表4 糖尿病患者口服降糖药物关联规则分析表Tab 4 Association rule for oral hypoglycemic drugs in diabetic patients

3 讨论

3.1 单独用药分析

二甲双胍作为一线用药是治疗2 型糖尿病的首选用药，如果患者出现禁忌证和不耐受的情况，可选用α-糖苷酶抑制剂或胰岛素促泌剂作为备选口服药。而在3194 例单独用药的患者中，有超过50%的患者仅使用阿卡波糖，这是因为中国人主食食用多，以碳水化合物为主，摄入量约占60%～70%，是造成患者餐后血糖高的重要因素，因此在实际医疗行为中，起始治疗多选用降低餐后血糖效果好的阿卡波糖，而未首选二甲双胍[5-6]。

3.2 关联规则分析

吡格列酮＋阿卡波糖→二甲双胍、吡格列酮→二甲双胍这两种组合的置信度大于90%且提升度均大于1，说明在该时间段内这两种联合用法具有强关联性。

二甲双胍主要通过减少肝糖输出和改善外周胰岛素抵抗而降低血糖，可促进葡萄糖的利用，减少糖异生，具有降血脂、降低体重、耐受性良好的优点，吡格列酮主要通过增加靶细胞对胰岛素作用的敏感性而降低血糖。两者作用机制不同，联用存在协同效应，能降低肥胖患者的血糖，还能减轻胰岛B细胞负荷，有助于患者B 细胞功能改善，改善患者的胰岛素抵抗症状[7-8]，同时，阿卡波糖可抑制碳水化合物在小肠上部的吸收，在两药联用的前提下增加阿卡波糖可以进一步降低餐后高血糖，吡格列酮＋阿卡波糖＋二甲双胍三联用法符合指南推荐[9-11]。

磺脲类药物的作用机制是促进胰岛素的分泌，α-糖苷酶抑制剂与之联合，机制互补，可以很好地控制患者的空腹血糖和餐后血糖，缺点是只能最大程度避免治疗过程中引起的体重增加，无法减轻患者体重[12]。而二甲双胍具有减轻体重的作用，其减轻体重的机制可能包括抑制食欲，减少热量摄入，改善高胰岛素血症，降低基础胰岛素和负荷后胰岛素水平，增加瘦素敏感性[13]。磺脲类药物与二甲双胍联合治疗可同时改善胰岛素分泌不足和胰岛素抵抗，其疗效和安全性已得到长期临床验证，是推荐的联合治疗方案之一，两者联合降糖效力强，临床证据充分。在没有禁忌证或者用餐前后血糖波动不明显时应尽量选用以二甲双胍为核心的联合用药[14-17]。

3.3 对于临床药学工作的改进

目前，已有大量的用药指南和专家共识对以二甲双胍作为核心的联合用药进行指导，但是对二甲双胍有用药禁忌的糖尿病患者却没有统一的联合治疗方案。在这种情况下应该考虑体重、低血糖风险并且对特殊情况应个体化治疗，若联用不当则可导致血糖控制不佳，影响疾病的预后。此时，利用大数据手段纳入的数据越多，分析的角度越全面，才能得到更加准确的结论[18-19]。

应用大数据进行数据挖掘，根据结果做出决策，这种模式为临床药师提供了一种全新的科研和工作思路。这不仅仅要求临床药师具有一定的大数据基础，还需要有丰富的临床用药经验和对结果判断和评估能力，这样才能提高学科水平，促进学科快速发展和进步[20-21]。