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1、含十八反药对半夏与乌头类复方的组方配伍特点分析论文.freel.)方剂数据库中的84464首方剂为检索对象,在高级检索字段中,以药物组成=半夏and药物组成=(乌头or草乌or川乌or天雄)为检索式,共检索得到所有含有半夏-乌(附)药对的方剂1048首。1.2纳入与排除标准本次分析对象为同时含有相反药对半夏-乌头、半夏-附子的内服用方剂,因此,将剂型为膏剂、锭剂,或用法为摊贴、敷、擦、涂,或功效为麻醉、令开刀不疼,或主治病症为疮疡肿毒、痈疽、发背、流注、跌打损伤、乳癖、瘰疬、无名肿毒等伤科、外科、眼科等外用方剂进行排除后,共得到内服方剂811首。凡方名相同、方药组成不同的方剂均视为
2、不同方剂。1.3数据规范由于方剂的主治病症历代记载不一,为便于分析,对所得方剂中药物名称及主治病症名称分别以《中华本草》、《中华人民共和国药典》(2005年版)、《中药学》(黄兆胜主编)、《中医内科学》(周仲瑛主编)、《中医儿科学》(汪授传主编)、《中医妇科学》(罗颂平主编)等工具书或教材为依据对相关信息进行了初步规范。其中乌头由于有些方剂中写明川乌,有些写明草乌,有些未注明基源,因此与川乌、草乌未作合并。黑丑与白丑虽同为牵牛子,由于部分方剂中同时含有黑丑与白丑,因此也未作合并。规范后统计发现,全部方剂中共有药味93个,功效分布见表1。主治病症中,“一切风(无问新久)”与“中风”未
3、作合并,面中风(面若虫行、面上游风、口眼蠕动、口噤不语)、内伤中风、瘫缓诸风、惊风、产后中风、肝脏中风、肺脏中风、卒中诸风、心中风、老人急中风、大人头风、妇人血风、妊娠中风等症状表述中凡有“半身不遂或口眼歪斜或言语不利”等症状者均归并为中风。小儿急慢、惊风归并为“小儿惊风”。痰饮包括痰证(风痰、酒痰、茶痰、食痰、气痰等)及饮证(痰冷澼饮、饮痰癖、悬饮、支饮、溢饮等)。有些病名在现代工具书中找不到对应的病症,如肾厥、奔豚气、痼冷等均保持原症状名,经统计811首方剂中共有主治病(症)145种,其中病症频次超过10次的分布见表2。表1811首方剂中药物频次及功效分布1.4分析方法本次分析
4、旨在发现与含有半夏-乌头类复方中的最大药物集合与其主治病症的关系,属于关联规则中的高维数据的分析。因为高维数据的分析具有数据挖掘算法的时间复杂度随着维数增长、时间开销呈指数上升的问题,因此,需要采用恰当的特征选择方法以降低数据的维数。为此,本文参考现有文献3,首先以基于频繁模式增长算法确定方剂中与半夏-附子、半夏-川乌、半夏-草乌等反药共同存在的最大频繁项集数目为5,然后为了使生成的规则更有效,分析中进一步借鉴文献方法4,在结果筛选方面引入了统计学中的卡方检验,以检验关联规则输出的药群和病症之间的独立性。运用卡方检验的思路是：对于研究对象引进随机变量X和Y。{X=1}表示含有该药群
5、的方剂,{X=2}表示不含该药群的方剂,{Y=1}表示含有主治病症为某一病症的方剂,{Y=2}表示主治病症不是该病症的方剂。问题是要在某水平下检验假设“某药群和某病症是相互独立的”,对计算出的结果和阈值比较,低于该阈值即表明接受该假设,即二者的确是相互独立的,否则表明二者不是相互独立的,即相关。2结果根据卡方表查出独立性置信水平α,将卡方值转化为相关性概率,从统计意义上检验规则关联的可能性。分析中选择置信水平α=0.05,然后以卡方的阈值为7.879为最小阈值下限,即理论上期望关联规则分析输出的结果存在相关的可能性为99.5%。含有半夏-乌头类811首方剂中5味药形成的药群与主治病
6、症的关联关系的分析结果分别见表3～表5。支持度表示药物群与主治病症同时发生的概率。如“半夏、附子、川芎、白芍、甘草→痹证”的支持度13.914%,表示811首方剂中,有112首同时含有上述药群的组合其主治病症为痹证。置信度反映了该关联规则在前提成立的条件下可实现的概率情况,其中置信度1表示方剂中出现该药群时,含有该药群的复方可以用于治疗该病症的可能性,如“半夏、附子、川芎、白芍、甘草→痹证”的药群置信度为62.5%,表示811首复方中,含有上述药群的复方中有62.5%的处方可以用于治疗痹证。同理,置信度2表示方剂用于治疗该病症的药群出现的可能性,如“半夏、附子、川芎、白芍、甘草→痹
7、证”的置信度为18.519%,表示811首复方中,用于治疗痹证的复方中有18.519%的复方含有上述药群。表3含有半夏与附子的药群组合与主治病症的关联关系表4811首方剂中含有川乌与半夏的药群组合与主治病症的关联关系表5811首方剂中含有草乌-半夏的药群组合与主治病症的关联关系3分析乌、附基源相同,乃辛热大毒之品。皆有祛风除湿、温经止痛之功,但由于药用部位不同,乌头祛风通痹之力较附子为胜,补火祛寒之力不及附子。至于草乌,正如《本草纲目》所云：“乃至毒之药,非若川乌头、
