基于中醫傳承輔助系統分析金季玲教授治療月經病用藥規律

閆 穎 張 晗 金季玲

(天津中醫藥大學第一附屬醫院婦科,天津,300193)

基于中醫傳承輔助系統分析金季玲教授治療月經病用藥規律

閆 穎 張 晗 金季玲

(天津中醫藥大學第一附屬醫院婦科,天津,300193)

目的:探討金季玲教授治療月經病的用藥規律。方法:收集2012—2014年期間金季玲教授治療月經病的門診處方,基于中醫傳承輔助系統軟件,采用頻次分析、關聯規則及復雜系統熵聚類等數據挖掘方法,分析金季玲教授治療月經病的用藥經驗。結果:對篩選出的526個處方進行分析,確定所有處方中藥物的使用頻次、關聯規則及核心組合,最終挖掘出4首新處方。結論:金季玲教授治療月經病,多用補腎養血之品,并注重肝、脾、腎三臟的調攝。

文獻挖掘;頻次分析;聚類分析;關聯分析;月經病

金季玲教授,天津中醫藥大學第一附屬醫院婦科一級主任醫師、博士生導師。曾任中華中醫藥學會婦科分會第三屆委員會常務委員,第四屆委員會副主任委員,第五屆委員會顧問。世界中醫藥聯合會婦科分會第一屆、第二屆委員會理事。現任第三屆委員會常委理事,天津市中醫藥學會第二屆中醫婦科專業委員會主任委員。第四批全國老中醫藥專家學術經驗繼承工作指導老師,天津市名中醫,2012年全國名老中醫藥專家傳承工作室專家,國家中醫藥管理局“優秀中醫臨床人才研修項目”指導老師,國家自然科學基金評審專家,中華醫學科技獎第二屆評審委員會委員,第二屆中華中醫藥學會婦科教學名師。金季玲教授從醫40余年,善治各類婦科疾病,尤其對月經后期、閉經、崩漏等月經病的治療具有豐富的臨床經驗。本研究搜集金季玲教授治療月經病門診處方526篇,通過中醫傳承輔助系統軟件對其用藥規律進行歸納。

1 資料與方法

1.1 一般資料 本研究以2012年11月至2014年1月金季玲教授于天津中醫藥大學第一附屬醫院婦科門診治療月經病處方為來源。根據《中醫婦科學》定義,“凡月經的周期、經期、經量等發生異常,以及伴隨月經周期出現明顯不適癥狀的疾病”[1]為篩選標準,共收集處方526首。

1.2方法

1.2.1 分析軟件 應用由中國中醫科學院中藥研究所提供的“中醫傳承輔助系統(V2.0)”軟件[2]進行分析。

1.2.2 數據的預處理與處方錄入 由于中藥存在異名現象,同時專家對中藥習慣稱呼不盡相同。因此,將處方中藥物名稱進行統一。炮制方法并未包含在數據庫中(如:炙甘草,統一記為甘草)。

將規范好的所有處方錄入“中醫傳承輔助系統”,錄入過程中實施雙人審核,以確保數據的準確性[3-4]。

1.2.3 數據分析

1.2.3.1 基本情況統計 在系統中選擇“報表統計系統”——“方劑分析”,此后依次選擇“中醫診斷”“藥物頻次統計”“歸經統計”“五味統計”“四氣統計”。

表1 月經病常用藥物頻次分析

表2 月經病常用藥物歸經情況

1.2.3.2 頻次分析 在系統中選擇“數據分析系統”——“方劑分析”——“頻次統計”,并將結果導出。

1.2.3.3 關聯分析 在系統中選擇“數據分析系統”——“方劑分析”——“組方規律”。分別將“支持度個數”(表示在所有藥物中同時出現的次數)與“置信度”設置為325,0.95,運用軟件“規則分析”功能,分析得到藥物之間的關聯規則[5]。

1.2.3.4 新方分析 在系統中選擇“數據分析系統”——“方劑分析”——“新方分析”,結合經驗判斷及不同參數提取數據的預讀,將相關度設置為8,懲罰度設置為2。點擊“提取組合”及“藥對系數”得到新組方。

2 結果

2.1 頻次分析 對526首方劑所治月經病進行分析,其中痛經13例,月經后期12例,崩漏7例,經期延長4例,閉經4例,月經過多3例,共43例。頻次分析結果顯示,526方中共包含中藥184味,其中白芍、阿膠、當歸、肉蓯蓉等藥物應用頻次最高,常用藥物(出現頻次大于100次)27味,頻次從高至低見表1。藥物歸經方面主要為肝、脾、腎三經藥物(表2)。對藥物五味的統計顯示,甘、辛、苦藥物占主要比例(分別為39.52%、26.20%、21.34%,總比率87.06%)。此外,對藥物四氣統計顯示,溫性藥物所占比例最大(46.89%),平性及涼性藥物也占一定比例(分別為25.95%、22.42%),而寒性及熱性藥物所占比例極小(分別為3.8%、0.94%)。

2.2 關聯分析 關聯分析提示,金季玲教授治療月經病常用藥對29對。表3為常用藥對在所有藥物中同時出現的頻次,由高至低排列。表4為在上述基礎上,置信度設置為0.95時進行關聯規則分析后得到的規則。“關聯規則”的含義是,當出現“->”左側的藥物時,出現右側藥物的概率。

表3 支持度為325時藥物組合頻次

表4 藥物組合中置信度0.95以上的藥對

表5 關聯系數0.13以上的藥對

2.3 核心藥物組合及新方分析

2.3.1 核心藥物組合 依據方劑數量,結合經驗判斷和不同參數提取數據的預讀,設置相關度為8,懲罰度為2,進行聚類分析,得到處方中兩兩藥物間的關聯度,將關聯系數0.13以上的藥對列表(表5)。應用復雜系統熵聚類方法,得到金季玲教授治療月經病常用藥物核心組合(表6)。

復雜系統熵聚類方法是一種非人工監督模式、全自動的數據分析、發現算法,它能夠自動從大量數據中提取出信息量最大的組合。此方法尤其適用于具有高度離散性數據的分析挖掘[6]。

表6 金季玲教授治月經病常用藥物核心組合

表7 基于熵層次聚類的新處方

2.3.2 新方分析 在核心組合提取的基礎上,運用無監督熵層次聚類算法[7],得到4個新處方(表7)。

3 討論

本研究借助中醫傳承輔助平臺,對金季玲教授治月經病方藥進行整理分析,試圖挖掘其用藥規律。對這些藥物進行頻次分析的結果顯示,白芍、阿膠、當歸、肉蓯蓉、熟地黃、菟絲子、巴戟天等補腎養血藥物最為常用。在藥物歸經方面則較多應用肝、腎、脾經藥物。金季玲教授在治療月經病時,注重臟腑功能的調節,現結合其治療月經病經驗,將用藥規律及指導思想進行分析。

3.1 疏肝理氣,調節情志 金季玲教授推崇“女子以肝為先天”的理論。肝藏血,司血海,主疏泄,對血液具有儲藏和調節的作用。女子若肝之藏血與疏泄功能正常,血海可按時滿盈,則下注而為月經。現代女性由于社會、工作、生活等壓力,易導致情志失調,影響肝之疏泄功能,沖任失調而致月經異常。研究已顯示肝郁證月經病患者存在垂體與卵巢功能異常[8]。故而古人有“調經肝為先,疏肝經自調”及“調經不先理氣,非其治也”之論。金季玲教授在治療月經病時,多應用香附、丹參、赤芍、柴胡等藥物疏肝解郁活血養血。

3.2 調補先天,益腎填精 腎藏精,主生殖,為先天之本。同時,來源于父母的先天之精藏之于腎,化為天癸,在腎氣充盛的情況下,逐漸成熟,下達沖任[9],使得“月事以時下”。因此,腎在女性月經能否正常來潮中起主要作用,臨床在治療月經病時多酌加補腎藥物[10]。金季玲教授在治療月經病時,尤為注重腎的調補。關聯分析則提示,金季玲教授臨床中常用肉蓯蓉補腎陽、益精血,菟絲子補腎益精,巴戟天補腎助陽、強壯筋骨,同時配以當歸補血活血,白芍、阿膠養血調經。

3.3 養血調經,補益脾胃 女性以血為本,以氣為用。且經、孕、產、乳均以血為用,易耗血,因此機體常處于血分不足、氣偏有余的狀態。故《景岳全書·婦人規》說:“女人以血為主,血旺則經調而子嗣,身體之盛衰,無不肇瑞于此”。因而,在月經病治療時補血養血多受到廣大醫療工作者的注重[11]。

脾為后天之本,氣血生化之源,為女性月經正常來潮提供物質基礎。且脾司中氣,其氣主升,對血液有收攝、控制及保護作用。因而,脾臟功能失調則常易出現月經后期、閉經、月經過多、崩漏等癥。金教授則應用白芍、當歸、熟地黃、砂仁、黨參、白術等藥健脾益氣補血養血[12]。

3.4 新方分析 除以上規律,在對金季玲教授用藥規律分析的同時,進行新方分析。得到新處方4個,其中篩選出3個與婦科關系密切。新處方1中核心藥物棕板炭、花蕊石、海螵蛸、烏賊骨均具有收澀止血功效,鹿銜草、墨旱蓮則補腎強筋骨止血,由于其止血作用較強,適用于肝腎不足導致的崩漏,該方擬用于崩漏的“塞流”階段,即著重止血作用;新處方2中砂仁、續斷、桑寄生、白術、山藥均具有較好的補脾益腎作用,適用于脾腎不足導致的月經后期、月經過少等,由于該方性質溫和,藥味較少,且重于健脾益腎,故臨床當中適應證較多,建議將該方作為辨證后基礎方劑的加味使用;新處方4包含熟地黃、烏藥、巴戟天、制何首烏、菟絲子、枸杞子、葛根等溫陽補腎調經藥物,適用于月經過少、月經后期、痛經等腎陽虛證,臨床上建議將該方作為腎陽虛證的基礎方,在疾病治療時在該方基礎上進行加減。然而,以上方劑的分析僅停留在理論層面。系統分析得出的核心組合及新處方的臨床價值,尚需要通過溯源、臨床醫生的判讀、臨床試驗等進一步研究。

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(2014-05-20收稿 責任編輯：王明)

The Analysis of Professor Jin Jiling’s Medicine Rules on Menopathy Based on Traditional Chinese Medicine Inheritance Aided System

Yan Ying，Zhang Han，Jin Jiling

(FirstTeachingHospitalofTianjinUniversityofTCM，NankaiTianjin300193,China)

Objective:To investigate Professor Jin Jiling’s medicine rules on menopathy.Methods:Professor Jin’s prescriptions on treating menopathy from 2012 to 2014 were collected to analyze her pharmacy experience through frequency analysis, correlation rules and complex system entropy clustering data with the assistance of inheritance aided system software.Results:We analyzed the 526 prescriptions, explored the frequency, correlation rules and complex system entropy clustering data and finally found four new prescriptions.Conclusion:Professor Jin always nourishes the kidney and blood and pays attention to the liver, spleen and kidney when treating menopathy.

Literature mining； Frequency analysis； Cluster analysis； Correlation analysis； Menopathy

國家中醫藥管理局天津市中醫傳承工作室建設項目——金季玲全國名老中醫藥專家傳承工作室

閆穎(1973.1—),女,博士,副主任醫師,科主任,研究方向:中西醫結合治療女性內分泌失調性疾病,E-mail:yanying799@163.com

R249.2/.7

B

10.3969/j.issn.1673-7202.2015.03.017