基于数据挖掘的中医治疗风湿病组方规律分析

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Abstract Objective To explore the medication rules of Chinese medicine in the treatment of rheumatic diseases. Methods The traditional Chinese medicine prescriptions for the treatment of rheumatism were collected and the related database was built based on Traditional Chinese Medicine Inheritance Support System (TCMISS), then the data were analyzed by Apriori algorithm and complex system entropy clustering algorithm in TCMISS to acquire the frequency of single medicine, the frequency of drug combinations, the association rules, etc. Results The highest frequency drugs included Angelicae Sinensis Radix, Glycyrrhizae Radix et Rhizoma, Paeoniae Radix Alba, Astragali Radix, Notopterygii Rhizoma et Radix, Salviae Miltiorrhizae Radix et Rhizoma, etc. The most frequent drug combinations included “Angelicae Sinensis Radix, Paeoniae Radix Alba” “Glycyrrhizae Radix et Rhizoma, Angelicae Sinensis Radix” “Chuanxiong Rhizoma, Angelicae Sinensis Radix”, etc. The association rules with confidence coefficient more than 0.7 were “CyperiRhizoma->Angelicae Sinensis Radix” “Spatholobi Caulis->Angelicae Sinensis Radix” “Chuanxiong Rhizoma->AngelicaeSinensis Radix”, etc. Conclusion The traditional Chinese medicine prescriptions for rheumatism mostly contained the drugs with the effects of benefiting Qi, nourishing blood, dispelling pathogenic wind, removing dampness, promoting blood circulation and removing blood stasis, which demonstrated the therapeutic principle of looking into both roots cause and symptoms, and treatment based on syndrome differentiation.

Key words： Rheumatism Data mining Association rules Entropy clustering

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ZHANG Linhua1,2 WUJiarui1 JIANG Di2. Analysis on medication rules of traditional Chinese medicine prescriptions for rheumatism based on data mining[J]. 中国医药导报, 2017, 14(33): 143-146.

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