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基于数据挖掘探究近五年中医药治疗神经根型颈椎病用药规律

2022-05-30卞李军冷向阳

中国民族民间医药·下半月 2022年6期
关键词:根型葛根川芎

卞李军 冷向阳

【摘 要】

目的:基于IBM SPSS Statistics 21.0及IBM SPSS Modeler 18.0數据处理软件,探究近五年中医治疗神经根型颈椎病的用药规律。方法:检索收集2016年1月1日至2021年1月1日中国知网、维普和万方数据库收录的文章,收集中药治疗神经根型颈椎病的文章102篇,通过精读文章,将联合其他药物组方、针灸、推拿等治疗方法及对照组组方与治疗组组方疗效无明显差异的文章剔除,筛选出其中的62篇,将文章中的治疗组组方提取出来,绘制成Excel表对相关药物进行初步整理,然后利用IBM SPSS Statistics21.0及IBM SPSS Modeler 18.0分析相关药物的使用频次、药物间的关联规则以及药物的核心组合。结果:对62首中药方中的102味中药进行频数统计,频数大于10的中药共计18味,其中前5味药分别是生甘草、葛根、白芍、桂枝、川芎,主要功效为祛风胜湿止痛、行气活血。对102味中药进行复杂网络图展示,共得出24对药物组合,对药物进行关联规则分析得到19个药对。对18味高频药物进行系统聚类共得到6个药物核心组合。结论:目前在临床上治疗神经根型颈椎病的中药以祛风除湿止痛药及行气活血药为主。

【关键词】

数据挖掘;神经根型颈椎病;中药;用药规律

【中图分类号】R681.5+3   【文献标志码】 A    【文章编号】1007-8517(2022)11-0012-04

Exploring the Rules of Traditional Chinese Medicine for the Treatment of Cervical Spondylotic Radiculopathy based on Data Mining in the Past Five Year

BIAN Lijun1 LENG Xiangyang2*

Changchun University of Traditional Chinese Medicine,Changchun  130117,China

Abstract:

Objective Based on the data processing software of IBM spss statistics 21.0 and IBM spss modeler 18.0,to explore the rules of traditional Chinese medicine for the treatment of cervical spondylotic radiculopathy in clinics in recent years.Method By searching on January 1,2016 to January 1,2021 in China hownet, VIP and ten thousand articles published in the above, the collected about traditional Chinese medicine treatment of cervical spondylosis of nerve root type 102, through intensive reading the article, will unite other drug formula, acupuncture, massage and other treatments and the control group formula with no difference between the treatment group curative effect formula of articles,Sixty-two articles were screened out, and the treatment groups in the articles were extracted and drawn into an Excel table for preliminary sorting of related drugs.Then,IBM SPSS Statistics21.0 and IBM SPSS Modeler 18.0 were used to analyze the frequency of drug use, association rules between drugs and core drug combinations.Result The frequency statistics of 102 Chinese medicines in 62 Chinese medicine prescriptions were conducted.There were 18 Chinese medicines with a using frequency beyond 10,among which the top 5 medicines were sepatately sheng gan cao,ge gen,bai shao,guizhi and chuanxiong.The main effect is to expel wind,eliminate dampness and relieve pain,promotes qi to activate blood.A complex network diagram of 102 Chinese medicines was performed on,and a total of 24 medicines combinations were obtained,and then 19 chinese medicines pairs were obtained by association rules.A total of 6 medicines core combinations were obtained by systematic clustering from 18 high-frequency medicines.Conclusion At present, the traditional Chinese medicine for the clinical treatment of cervical spondylotic radiculopathy mainly consists of dispelling wind and dehumidifying painkillers and promoting qi and blood circulation drugs.

Data Mining;Cervical Spondylotic Radiculopathy;Traditional Chinese Medicine;Medication rule

神经根型颈椎病是一种退行性疾病,主要是由于颈椎间盘的病变以及关节突关节、钩椎关节增生压迫到邻近的神经根,从而导致这些受压迫的神经所支配的区域,如肩背、上肢以及手指等部位出现疼痛麻木等不适感[1]。颈椎病常见分型主要包括颈型、神经根型、椎动脉型、脊髓型、交感神经型以及混合型等[2],其中神经根型颈椎病占到了50%~60%[3],中年男性为好发人群[4]。神经根型颈椎病主要发病原因与长期低头伏案工作等易引起退行性变的姿势有关,大多数病人可以通过调整生活及工作习惯来缓解神经根型颈椎病所引起的症状,一部分症状比较重的患者需要接受规范的临床治疗。目前,神经根型颈椎病的治疗主要分为保守治疗和手术治疗[5],由于神经根型颈椎病是一种退行性疾病,通过手术治疗只能解除当前椎节的病变,无法完全根除神经根型颈椎病的危险因素,且手术风险大,患者及家属要承担巨大风险及经济负担,所以临床上通常在未达到严格的手术指征前,首选保守治疗。保守治疗的方法主要包括药物内服与外用、物理治疗、运动锻炼、牵引及针灸推拿等[6]。本研究旨在通过数据挖掘技术,来探究近五年中医师在运用中药治疗神经根型颈椎病时的用药规律,并分析了古代医家对相关病因病机的认识,从而为临床应用中药治疗神经根型颈椎病提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源 搜索维普、万方、中国知网2016年1月1日至2021年1月1日关于中医药治疗神经根型颈椎病的相关文章,关键词主要包括“中医药”“颈椎病”及“神经根型”,结果与本次研究相关的文章共计102篇,通过精读文章,将联合其他药物组方、针灸、推拿等治疗方法及对照组组方与治疗组组方疗效无明显差异的文章剔除,筛选出其中的62篇。其中,来自中国知网的文章共计42篇,来自万方的文章为12篇,来自维普的文章为8篇。

1.2 纳入标准 筛选的维普、万方、中国知网关于中药治疗神经根型颈椎病的文章,主要包含以下条件:①患者确诊为神经根型颈椎病;②主要使用中药来治疗神经根型颈椎病的文章;③具有明确的药方、药名及药物剂量;④严格的随机对照实验;⑤明确的效果评价方法。

1.3 排除标准 ①数据库之间重复出现的文章;②以其他治疗方法为主的文章;③方剂中药物名称及药物剂量不明确的文章;④非随机对照得出结论的文章;⑤没有严格的疗效评价方法的文章。

1.4 数据处理及分析 本次研究首先将整理出的62首中药方手动输入到Excel中,制作成表格,然后通过筛选重复项得出102味中药,再逐项进行中药名规范化处理,如将炙甘、生甘统一为炙甘草及生甘草,生地统一为生地黄,熟地统一为熟地黄,元参统一为玄参等。

在将62首中药方全部录入后,利用数据透视表法统计出所有药物的用药频数,然后对其进行排序。在频数统计完成后,再次利用数据透视表法将药物使用情况制作成矩阵,为了确保数据的准确性,另请1人对数据进行审核,双方核对无误后,再将矩阵分别导入到IBM SPSS Modeler 18.0及IBM SPSS Statistics 21.0进行药物关联规则及系统聚类的分析,从而得出相应数据。

2 結果

2.1 用药频次分析 利用Excel数据透视表法,对提取的62首中药方中的102味中药进行频数统计,其中前5味药分别是生甘草、葛根、白芍、桂枝、川芎。用药频次大于10次的中药共计18味,将其制作成表。具体见表1。

2.2 复杂网络图及关联规则 对102味中药进行可视化处理,得出102味中药的复杂网络图(具体见图1)。药物组合出现频次大于15次的共计24组,其中前3组分别是“葛根,生甘草”“白芍,生甘草”“葛根,白芍”,将其制作成表,具体见表2。利用关联规则,将支持度设置为0.3,置信度设置为0.8,得到常用药物配伍19个(具体见表3)。举其中1例对常用药物配伍的统计结果进行说明,如第1对药物配伍,实际例数表示含有川芎的处方共计31首,置信度表示同时含有川芎和生甘草的处方占含有川芎的处方的比例为84%,支持度表示同时含有川芎和生甘草的处方占所有处方的50%。

2.3 聚类分析 根据药物的使用情况,筛除用药频次过低的药物,仅选取药物使用频次≥10次的药物,制作成矩阵,将数据导入到IBM SPSS Modeler 21.0中,利用聚类分析对常用药物进行归类,设置最小类别为2,最大类别为10,得到6组核心药物,结果制作成表格,具体见表4。

3 讨论

神经根型颈椎病在临床上被归为中医的“痹病”范畴[7],所以临床上神经根型颈椎病也被称为项痹病或颈项痹。中医古籍中对神经根型颈椎病的论述颇为详细,如《素问·骨空论》中就首次提到风邪是颈椎病的首发致病因素,风邪导致腠理开合失度,其余邪气趁虚而入,合而为病,最终导致颈椎病的发生。《素问·痹痛论》中所述“风寒湿三气杂至,合而为痹也”,进一步指出风寒湿三种邪气常常合而为病。蔺道人在《仙授理伤续断秘方》中指出局部血液停滞,瘀滞在肩颈等处,肩颈等处的经络受到阻滞,就会在相应区域出现疼痛麻木等症状并会向上肢及手指处放射。另有医家指出肝肾亏虚也是神经根型颈椎病的重要病机,然而结合现代临床资料,可以发现肝肾亏虚多为神经根型颈椎病的兼证,单纯以肝肾亏虚证为主的患者并不多见,临床上神经根型颈椎病的病机还是以风寒湿邪[8]、气滞血瘀[9]等为主。治疗上主要采用活血化瘀、行气止痛[10]及祛风散寒、除湿止痛等疗法[11]。

中医药在治疗神经根型颈椎病方面具有简便效廉的特点,为广大患者所接受。研究各医家治疗神经根型颈椎病的用药规律,能够更好地指导临床用药,并为循证医学及新药开发提供数据支持。但是在实际的临床中,不同医家对神经根型颈椎病的病因病机认识不同,从而辩证用药不尽相同,针对以上的实际情况,为了更好地发掘不同医家的临床经验,将其整理成可靠的临床证据,指导临床合理应用中医药治疗神经根型颈椎病,那么运用科学的统计方法整理已有的用药经验,是十分必要的,本研究中运用的数据统计方法是数据挖掘,主要包括药物的频数统计、关联规则及聚类分析,具体分析结果如下。

本研究利用Excel、IBM SPSS Modeler 18.0及IBM SPSS Statistics 21.0分别对102味药的用药频次、药物关联规则及药物聚类进行分析,得到的高频次药物共计18味,其中前5味分别是生甘草、葛根、白芍、桂枝以及川芎。在这些高频次药物中生甘草、川芎具有活血化瘀、行气止痛的效果[12],白芍、葛根、桂枝能祛风除湿,温通经脉,柔筋止痛[13-14]。在药物的关联规则分析中,位于前3名的常用药物配伍分别是生甘草、川芎组,生甘草、当归组及葛根、白芍、生甘草组,前两组药物功效主要为活血化瘀,行气止痛,后一组药物主要功效为祛风散寒除湿,缓急止痛。通过聚类分析得到6类常用药物的组合,这6组药物又可以归为三类,其中第4组及第6组主要功效为活血化瘀,行气止痛,第3组及第5组主要功效为祛风散寒除湿,舒筋止痛,第1组药物合并第2组药物为黄芪桂枝五物汤去白芍加赤芍变化而来,主要功效为益气活血,和营止痛。

综上,结合数据挖掘的结果与古代医家对颈椎病病因病机的认识,可以得出以下结论:神经根型颈椎病主要病机包括气滞血瘀、风寒湿邪阻滞等,治疗上主要采取活血化瘀,行气止痛及祛风散寒除湿,缓急止痛等疗法,临床医生通过运用葛根、桂枝等祛风散寒,缓急止痛的药物及川芎、红花、赤芍、当归、黄芪等行气活血的药物在神经根型颈椎病的治疗上能够取得良好的治疗效果,所以临床医生在诊断神经根型颈椎病时,应当重视风寒湿邪及气血的辨证,治疗时应当注重祛风湿药及行气活血药的运用,则无论是在临床诊断或是治疗过程中,就可能取得更好的结果。本研究运用数据挖掘技术得出以上结论,因样本含量等因素的限制,尚有诸多不足,但是对临床仍具有一定的参考价值,临床上还需要结合具体情况,合理运用中药。

参考文献

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(收稿日期:2021-10-22 編辑:刘 斌)

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