基于复杂网络相似性分析血瘀证异病同治“病-证-药”规律研究

International Journal of Traditional Chinese Medicine(2023)

引用 0|浏览4
暂无评分
摘要
目的:揭示较常出现血瘀证的疾病异病同治的规律特征,为血瘀证临床治疗与新药开发提供依据。方法:检索中国知识资源总库(CNKI)、中文科技期刊数据库(重庆维普)、中国学术期刊数据库(万方数据)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)、中华医学期刊全文数据库自建库至2022年12月31日的血瘀证临床研究RCT文献,提取疾病、兼证、处方及药物,选取出现频次较高的3个患病系统中频次最高的疾病,结合频次统计及关联规则Apriori算法分析其用药特点及处方规律,挖掘3类疾病血瘀证核心处方,并进行网络相似性分析。结果:共纳入文献2 052篇,稳定性冠心病、缺血性卒中、DN为较常出现血瘀证的疾病。3种疾病共同用药为川芎、红花、桃仁、当归。稳定性冠心病核心处方为桃红-红花-川芎-当归-赤芍;缺血性卒中核心处方为补阳还五汤;DN核心处方为桃红-红花-川芎-当归-山萸肉-山药-黄芪。稳定性冠心病与缺血性卒中核心处方网络相似度为0.35,缺血性卒中与DN核心处方网络相似度为0.29,稳定性冠心病与DN核心处方网络相似度为0.26。结论:“异病同治”理论深刻指导临床实践。血瘀证核心药物为桃仁、红花、当归、川芎,在此基础上结合不同疾病与兼证加减变化。
更多
查看译文
关键词
Treating different diseases with same method,Xueyu Zheng (Blood stasis syndrome),Data mining,Association rules,Network similarity
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要