基于医案的黄芪用量及配伍中药和相关症状的研究

基于医案的黄芪用量及配伍中药和相关症状的研究

黄鼠尾草是蒙古科植草的一种根。自2000多年前以来，它已经存在了一个多2000多年的历史。黄芪为补气圣药,主要功效为补气升阳、益卫固表、托疮生肌和利水消肿,在临床上应用比较广泛,可用于多种疾病、多种证候,用药配伍上也比较灵活。本研究拟利用数据挖掘方法,从医案中探寻黄芪的使用规律。1首次使用黄芪的汤剂“治”药本研究涉及的医案主要来源于两方面:文献医案搜索和临床医生调查。文献医案部分选择《中国现代名中医医案精华1-6册》,其中收录了包括台湾在内的24个省市自治区及人民解放军系统共计288位名老中医3734例医案,这些医案涉及到内、外、妇、儿、五官、骨伤、针灸等各科的众多疑难重症、罕见奇病和常见、多发顽症的治疗经验。在病种的覆盖面上是很广的。从收录的3734例医案中,选择在首诊和复诊中首次使用黄芪的汤剂医案(丸、散剂除外)共670例。临床医生调查部分,选择北京市广安门医院、西苑医院、中国中医科学院眼科医院、中国中医科学院门诊部、东直门医院、石景山医院、北京市花园路社区卫生服务中心等三甲及社区医院的15个科室,包括心血管、皮肤科、呼吸科、中医内科、针灸科、妇科、中医外科、中医眼科、消化科、肾病科、内分泌科、神经科、肿瘤科、推拿科、肛肠科的临床中医医生进行黄芪使用问卷填写,共收集问卷85份。因此,本次黄芪临床应用医案共755例。2正态分布的估计将所选医案755例,建立ACCESS数据库,将黄芪剂量、相关症状、配伍中药等相关数据全部录入,导出为Ecexl文件,对导出的数据进行筛选、去噪、转化,最后对数据进行分析,得出结论。首先确定数据是否属于正态分布,非正态分布者以百分位数法估计95%的正常参考值范围,呈正态分布者按x±1.96s计算;数据挖掘部分采用SPSSclimentine12.0的关联规则分析,使用Apriori算法,首先产生频繁项集,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集,再依据频繁项集产生关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。3结果与分析3.1相关分析的结果3.1.1黄芪用量的确定黄芪剂量使用使用的最大值为120g,最小值为4.5g,平均21.4g。黄芪剂量绝大部分集中在7～30g范围内,属于偏态分布,故采用百分位数法确定黄芪剂量的正常值范围,95%可信度下的正常值范围双侧为P2.5～P97.5,经计算,黄芪用量的参考范围为9～60g。其分布见图1。3.1.2助瘀、辅助采血根据670例文献医案中的临床表现、辨证分型、功能主治及配伍中药来确定黄芪是否具有活血化瘀作用,或者说具有辅助活血化瘀的作用。在应用黄芪量<30g(常规剂量)的504个医案中,62方中黄芪具有活血化瘀或辅助活血化瘀作用,在应用黄芪量≥30g(大剂量)的166个医案中,39方中黄芪具有该作用,经卡方检验,结果显示,二者具有显著区别(P<0.01)。3.2与黄芪配伍中药关联规则的确立从与黄芪配伍的众多药味中选择出频率最高的前15味,分别为当归(n=327,43.3%)、白术(n=321,42.5%)、党参(n=298,39.5%)、甘草(n=290,38.4%)、茯苓(n=240,31.8%)、白芍(n=223,29.5%)、桂枝(n=149,19.7%)、陈皮(n=141,18.7%)、生地(n=129,17.1%)、丹参(n=120,15.9%)、熟地(n=111,14.7%)、川芎(n=110,14.6%)、山药(n=104,13.8%)、赤芍(n=100,13.2%)、大枣(n=96,12.7%)。将上述配伍中药的数据转变为分类型变量,采用Clementine关联分析中的Apriori算法。通过对上述变量进行分析计算,满足一定置信度(≥15%)和支持度(≥90%),结果如表1。可见,在与黄芪配伍中药的8个关联规则中,都有很高的置信度,均为100%。按支持度高低依次为当归、白术、党参、甘草、茯苓、白芍,在与黄芪配伍关联度较高的药对有党参和白术、茯苓和白术。综合来看,最常与黄芪配伍的中药主要为当归、白术、党参、甘草(补中益气汤的主要组成)。使用Clementine的web网络节点对上述关联进行网状图的直观显示,如图2(a),连线越粗,表示关联程度越强,通过处理,显示出最粗的四条线,如图2(b)。可见,上述关联规则和图形展示的结论一致。3.3主要症状的关联分析通过对755例医案出现的症状进行梳理,把近似症状归纳为一个症状,如乏力、无力、身体倦怠等描述,统一为“乏力”;失眠、眠差、睡中易醒、寐少等描述统一为“寐差”等。从众多症状中选出出现频率最高的前15个,分别为乏力(n=249,33.0%)、纳差(n=197,26.1%)、神疲(n=148,19.6%)、头晕(n=143,18.9%)、腰酸痛(n=121,16.0%)、面白(n=110,14.6%)、腹胀痛(n=102,13.5%)、浮肿(n=98,13.0%)、寐差(n=96,12.7%)、气短(n=90,11.9%)、消瘦(n=88,11.7%)、汗出(n=83,11.0%)、口干渴(n=71,9.4%)、心悸(n=68,9.0%)、肢冷(n=65,8.6%)。将上述症状的数据转变为分类型变量,采用Clementine关联分析中的Apriori算法,满足一定置信度(≥15%)和支持度(≥90%),计算结果如表2。可见,在与黄芪有关的5个症状关联规则中,都有很高的置信度,均为100%,按支持度高低依次为乏力、纳差、神疲、头晕、腰酸痛。使用Clementine的web网络节点对上述关联进行网状图的直观显示,如图3(a);显示出连线最粗的5条线,如图3(b)。可见,上述关联规则和图形展示的结论一致。4总结与讨论4.1中药用量出现的问题黄芪作为一味补气的常用药,其药典的规定剂量为9～30g。本研究发现,虽然黄芪用量绝大部分集中在7～30g范围之内,与药典规定量基本相似,但使用的最大量达到了120g,最小量为4.5g,95%可信度下的正常值范围9～60g。这个范围相比药典规定的剂量要大,从一定程度上来说,药典中对黄芪使用剂量的规定值偏小,建议药典要适当加大对黄芪规定剂量的值。目前,在临床使用的中药剂量问题上,存在一种医生用量偏大,而药典规定剂量偏小的现象。如宋小军发现,各类药材的实际使用剂量符合药典规定的只有11.9%,存在绝大部分超药典的大剂量使用情况。张志胜发现常用药物如黄芪、茯苓等,用量高达每剂100～120g。本研究在黄芪文献用量调查中,也发现其最大用量达到了120g。中药超大剂量使用一直未能引起中医药界的足够重视,缺乏比较系统的研究,造成对中药超大剂量应用的安全性、科学性和实用性缺乏深刻的认识。用药量的大小,对疗效有着直接的影响,要充分确保中医药治病的安全、有效,准确掌握中药用量不可忽视。临床上存在中药用量增大的趋势。究其原因,正如文献所述,药典中规定的用药量,一般都按以前的野生药物而定,但现在使用的几乎都是人工种植和养殖的药物,其有效成分比野生药物有所下降,由于用药质量改变了,其用量也应有相应的调整。但也不排除某些医生存在辨证诊断不明确,却希望通过主观加大中药剂量以期达到预期治疗效果的现象。总之,中药用量问题是关系到临床治疗效果的关键问题,临床使用剂量过小,则达不到预期的治疗效果,延误病情;用量过大,不仅造成资源的浪费,更重要的是可能引起严重后果,作为一种新的药邪又引起其他变故。正如《医门法律》中记述:“凡用药太过不及,皆非适中,而不及尚可加治,太过则病去药存,为害更烈。”处方用药剂量得当与否,对疾病的转归与预后都有直接的影响。4.2以养血活血之药,和质治泻血通过对与黄芪配伍中药的关联规则分析,发现最常与黄芪配伍的中药为当归、白术、党参、甘草,这四味药正是补中益气汤的主要组成。补中益气汤的功效为补中益气、升阳举陷,黄芪与白术、党参、甘草相配,正是加强补气的效果。黄芪与当归的关联程度最高,二者相配,起到益气养血活血之功效。据文献报道,黄芪常与党参相须为用,黄芪专于气分而达肌表,党参益气生血长于止泻,一表一里,相互为用,其扶正补气之功更加显著,临床上常用来治疗各种气血之证。鉴于本研究的样本量小,很有可能发现不了与黄芪关联密切的其他中药,在以后的研究中要加大样本量的收集,尽可能全的找到与黄芪配伍关联密切的中药,指导临床。4.3营养成分的作用研究发现,在与黄芪相关的诸多症状中,关联程度最高的为乏力、纳差、神疲、头晕和腰酸痛。乏力、纳差、神疲都为气虚的表现;头晕虚证者也可因气虚或气血两虚引起;腰为肾之府,如果肾气虚或肾阳虚就会引起腰酸,气虚无力鼓动气血和经气的运行,不通则会引起腰痛,黄芪入肾经,也能起到补肾益气的作用。现代药理