基于数据挖掘的778例卵巢癌处方中的节气用药规律研究

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摘要：目的：探讨数据挖掘在中医药治疗卵巢癌的用药规律与节气中应用。方法：回顾性分析沈敏鹤主任中医师治疗778例卵巢癌病案,记录就诊节气和用药,并进行频数分析、关联分析和聚类分析等数据挖掘。结果：春分、夏至、秋分、冬至和清明这5个节气中有14味高频药物完全相同,而3味高频药物的使用在节气间有统计学差异（P〈0.05）。5个节气的共同关联药物是茯苓,其余关联药物皆是桂枝茯苓丸的组方;清明节气的关联药物频次最高。形成7类聚类,主要治法是活血化瘀和益气健脾。其中,活血化瘀法、益气健脾法和化湿消积法在各节气间有统计学差异（P〈0.01）。结论：茯苓和以桂枝茯苓丸为代表的活血化瘀法是沈敏鹤在以春分、夏至、秋分、冬至和清明为代表的节气时治疗卵巢癌的关键药物和主要治法,其重视清明和冬至的用药差异,清明时节注重益气健脾和化湿消积。多种数据挖掘方法在探讨各节气在用药规律方面取得与临床较为一致的结果。http://www.cqvip.com//QK/91070A/201603/668193456.html

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关键词：数据挖掘 卵巢癌 数据挖掘方法 cqvip 活血化瘀 节气 聚类分析 关联分析 卵巢癌 数据挖掘