基于数据挖掘的刘健教授治疗强直性脊柱炎用药规律研究

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摘要：目的：应用数据挖掘技术和关联规则分析刘健教授治疗强直性脊柱炎中药配伍及组方规律。方法：基于数据挖掘技术,对2016年3月至2017年3月刘健教授治疗强直性脊柱炎门诊患者病例进行回顾性研究,采用SPSS 22.0与SPSS Modeler 14.2进行药物及其性味归经频数分析、聚类分析及关联规则。结果：①药物性味归经前三位：寒性、温性和平性,甘味、苦味和辛味以及归肝、脾、胃经药物使用最频繁。②刘健教授常用药物一般分为4类：健脾祛湿药、清热药、活血化瘀药、祛风湿药,多数药物使用在50%以上。③关联规则分析提取出健脾化湿药茯苓及活血化瘀药红花与清热药、活血化瘀药、祛风湿药、补益药是相互关联的。④聚类分析得出桃仁、红花、鸡血藤、路路通、威灵仙,黄芩、白花蛇舌草、蒲公英、杜仲、丹参、厚朴、豨莶草,姜半夏、山药,炒谷芽、炒麦芽、陈皮,黄芪、当归、茯苓,薏苡仁等6组。结论：刘健教授治疗强直性脊柱炎以从脾论治为主,配伍清热解毒、祛风除湿、活血化瘀中药,寒温并用,甘苦同施,肝脾肾同调,祛邪不忘扶正,标本兼治。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/71640X/201707/672781807.html

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关键词：数据挖掘 强直性 脊柱炎 SPSS Modeler MODELER 脊柱炎 强直性 数据挖掘 关联规则 聚类分析