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摘要：目的 应用数据挖掘技术分析中医药治疗头痛自拟处方的用药规律，为临床医师诊治头痛提供参考。方法 以1979-2011年中国期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库、中国中医药期刊文献数据库、中文科技期刊数据库为检索源，制定检索式，采集头痛自拟方相关数据，按照统一标准处理后录入数据库，采用频数分析、因子分析、关联规则分析进行整合分析。结果 研究共纳入171篇文献。头痛自拟方中使用频率前10位的药物为川芎、白芷、细辛、全蝎、白芍、当归、甘草、蔓荆子、天麻、僵蚕；通过因子分析将所用药物归纳为6个因子；而关联规则分析揭示了头痛自拟处方的常用药物组合，包括桃仁配红花、蜈蚣配全蝎等。结论 应用数据挖掘方法系统总结现代中医药治疗头痛自拟处方的药物组成，可以发现组方规律，为临床用药提供依据。
关键词：头痛；中药自拟方；用药规律；数据挖掘
DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2012.11.009
中图分类号：R2-05；R277.771；R277.772 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2012）11-0022-03
世界卫生组织2011发布的《头痛负担报告》指出：包括
基金项目：国家科技支撑计划（2007BAI10B06）
偏头痛和紧张型头痛在内的头痛症是人类最常见的病症之一。现代中医各家对头痛辨治进行了大量探索，除继承古代经验外，还出现了很多疗效颇佳的自拟处方。本文应用数据挖掘方法总
1979-2011年国内期刊发表的中医药治疗头痛自拟方用药经验，藉此发现规结律，为临床医师提供参考。
1 资料与方法
1.1 文献检索
以中国期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库、中国中医药期刊文献数据库、中文科技期刊数据库为检索源，以标题、主题词、关键词为检索入口，检索年限为1979-2011年，检索式为：（头痛or偏头痛or头风）and（中医or中药or中草药or中医药）。搜索出文献后，进行二次筛选，同时满足下列条件者方能采用：①治疗头痛方药为自拟处方；②有明确药物组成的口服制剂；③非固定单一中医证型的治疗方药；④病例报道在50例以上（包含50例）；⑤临床有效率80%以上。
1.2 数据录入
应用SPSS11.5软件建立数据库，将所选文献的名称、发表年代、作者信息、病例信息、诊断标准、处方用药、有效率、不良反应、随访等相关数据录入数据库。
1.3 数据整理与规范
制定统一标准，规范所用术语，将所采集的信息与原始文献进行二次核对，修改确认后形成最终用于分析和展示的数据库。本研究所用药物名称及分类标准参照《中华人民共和国药典》[1]而定，中医证候分类以《中医临床诊疗术语》[2]为标准。
1.4 数据挖掘方法
①频数分析：对总数据进行分组，统计出各个组内含个体的个数。频数（频率）数值越大表明该组标志值对于总体水平所起的作用也越大。频数分析通过对出现频数进行比较，能够提供数据的基本证据，为一些粗糙模糊理论提供量化的依据。②因子分析：是从众多因素中提取少数几个彼此独立的公因子的多元统计方法[3]。可将多个变量简化为较少综合变量，将相关联比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个（公）因子，以少数几个因子反映原变量的大部分信息。③关联规则分析：数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。它通过数据的分析和归纳挖掘出数据集中蕴藏的关联信息[4]。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。通过关联规则分析，我们希望找出关联度较高的药物组合，即“药对”。
2 研究结果
2.1 药物频数分析
本研究共纳入相关文献171篇，自拟方171种，治疗头痛药物共160种。排名前15位的药物见表1。
2.2 药物因子分析
本研究对药物进行因子分析时，采用主成分法提取公因子，通过对药物之间关系的探测，将药物重新分类。当特征值大于1时，共有6个公因子入选。见表2。
2.3 药物关联规则分析
利用Apriori算法挖掘2种药物之间的关联关系，即分析2者同时出现的概率情况。对一条关联规则A→B而言，常用支持度和置信度来衡量它的重要性及关联强度。支持度是用来估计在一组数据中同时观察到A和B的概率，置信度则反映出关联规则前提成立的条件下结果成功的概率[5]。见表3。
2.4 证/症药对应分析
采用关联规则分析方法，设置置信度≥60%，药物出现频数≥10，得到的关联规则计73条，排名前10位的关联规则见表4。
表4 排名前10位的证/症药关联规则
序号 伴随证候/症状 随证/症选用药物
3 讨论
头痛是临床常见的自觉症状，可单独出现，亦可见于多种疾病的过程中。本研究应用数据挖掘方法对应用自拟处方治疗头痛的文献进行分析，总结自拟方治疗头痛的用药规律，为临床提供参考。
结果显示活血化瘀类药物川芎的使用率排名第1，共使用了155次，使用率达到了96.88%。《神本草经》记述川芎的功用为“主中风入脑头痛、寒痹，筋脉缓急，金疮，妇人血闭无子”。川芎的主要功效为活血行气、祛风止痛，药性辛温升散，能“上行头目”，无论风寒、风热、风湿、血虚、血瘀头痛均可随证配伍用之，故李东垣言“头痛须用川芎”。川芎可与多种药物配伍，用于治疗不同类型的头痛。如与解表药羌活、藁本配伍可散太阳经风寒湿邪所致头痛；与柴胡合用可治肝郁气滞型头痛或少阳头痛；与温里药吴茱萸配伍可治疗厥阴头痛；对于久治不愈之顽固性头痛可配合全蝎、蜈蚣等搜风通络止痛之品。
通过对自拟处方用药规律的分析可以看出，解表祛邪、平肝熄风、活血化瘀、燥湿化痰均为头痛的主要治法，然而对于头痛的治疗，除需采用各类祛邪止痛之法外，应注意扶助正气。头痛日久多耗伤正气，造成虚实夹杂的病机，因此，治法应兼以补益气血，顾护精气，处方多配以黄芪、地黄、茯苓、党参等药。
关于药物的配伍应用问题，研究表明同类药物相须为用，增强功效。自拟处方中的常用药对有桃仁配红花，两药均为活血化瘀药，具有活血、祛瘀、止痛的作用，相须为用增强了活血止痛的作用，善治舌黯有瘀、头部刺痛不移之血瘀型头痛。蜈蚣与全蝎是自拟处方中的另外一个常见的配伍，两者均为虫类药，皆有熄风镇痉、通络止痛之功效，二药同用具有协同增效的作用，对于顽固性头痛、头痛日久入络、头痛剧烈甚至伴有抽搐的疗效颇佳。
本研究结果表明，数据挖掘技术可以用于验证中医处方用药经验并可发现隐含的规律，挖掘结果值得临床借鉴。
参考文献：
[1] 国家药典委员会.中华人民共和国药典：一部[S].北京：中国医药科技出版社，2010.
[2] 国家技术监督局.GB/T 16751.2-1997中医临床诊疗术语：证候部分[S].北京：中国标准出版社，1997.
[3] 胡立胜，周强.中医临床研究设计与SAS编程统计分析[M].北京：学苑出版社，2004：45，68.
[4] 毛国君.数据挖掘的概念、系统结构和方法[J].计算机工程与设计， 2002，23（8）：13-17.
[5] 张承江.医学数据仓库与数据挖掘[M].北京：中国中医药出版社， 2008：90.
（收稿日期：2012-07-26，编辑：华强）
关键词：头痛；中药自拟方；用药规律；数据挖掘
DOI：10.3969/j.issn.1005-5304.2012.11.009
中图分类号：R2-05；R277.771；R277.772 文献标识码：A 文章编号：1005-5304（2012）11-0022-03
世界卫生组织2011发布的《头痛负担报告》指出：包括
基金项目：国家科技支撑计划（2007BAI10B06）
偏头痛和紧张型头痛在内的头痛症是人类最常见的病症之一。现代中医各家对头痛辨治进行了大量探索，除继承古代经验外，还出现了很多疗效颇佳的自拟处方。本文应用数据挖掘方法总
1979-2011年国内期刊发表的中医药治疗头痛自拟方用药经验，藉此发现规结律，为临床医师提供参考。
1 资料与方法
1.1 文献检索
以中国期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库、中国中医药期刊文献数据库、中文科技期刊数据库为检索源，以标题、主题词、关键词为检索入口，检索年限为1979-2011年，检索式为：（头痛or偏头痛or头风）and（中医or中药or中草药or中医药）。搜索出文献后，进行二次筛选，同时满足下列条件者方能采用：①治疗头痛方药为自拟处方；②有明确药物组成的口服制剂；③非固定单一中医证型的治疗方药；④病例报道在50例以上（包含50例）；⑤临床有效率80%以上。
1.2 数据录入
应用SPSS11.5软件建立数据库，将所选文献的名称、发表年代、作者信息、病例信息、诊断标准、处方用药、有效率、不良反应、随访等相关数据录入数据库。
1.3 数据整理与规范
制定统一标准，规范所用术语，将所采集的信息与原始文献进行二次核对，修改确认后形成最终用于分析和展示的数据库。本研究所用药物名称及分类标准参照《中华人民共和国药典》[1]而定，中医证候分类以《中医临床诊疗术语》[2]为标准。
1.4 数据挖掘方法
①频数分析：对总数据进行分组，统计出各个组内含个体的个数。频数（频率）数值越大表明该组标志值对于总体水平所起的作用也越大。频数分析通过对出现频数进行比较，能够提供数据的基本证据，为一些粗糙模糊理论提供量化的依据。②因子分析：是从众多因素中提取少数几个彼此独立的公因子的多元统计方法[3]。可将多个变量简化为较少综合变量，将相关联比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个（公）因子，以少数几个因子反映原变量的大部分信息。③关联规则分析：数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。它通过数据的分析和归纳挖掘出数据集中蕴藏的关联信息[4]。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。通过关联规则分析，我们希望找出关联度较高的药物组合，即“药对”。
2 研究结果
2.1 药物频数分析
本研究共纳入相关文献171篇，自拟方171种，治疗头痛药物共160种。排名前15位的药物见表1。
2.2 药物因子分析
本研究对药物进行因子分析时，采用主成分法提取公因子，通过对药物之间关系的探测，将药物重新分类。当特征值大于1时，共有6个公因子入选。见表2。
2.3 药物关联规则分析
利用Apriori算法挖掘2种药物之间的关联关系，即分析2者同时出现的概率情况。对一条关联规则A→B而言，常用支持度和置信度来衡量它的重要性及关联强度。支持度是用来估计在一组数据中同时观察到A和B的概率，置信度则反映出关联规则前提成立的条件下结果成功的概率[5]。见表3。
2.4 证/症药对应分析
采用关联规则分析方法，设置置信度≥60%，药物出现频数≥10，得到的关联规则计73条，排名前10位的关联规则见表4。
表4 排名前10位的证/症药关联规则
序号 伴随证候/症状 随证/症选用药物
3 讨论
头痛是临床常见的自觉症状，可单独出现，亦可见于多种疾病的过程中。本研究应用数据挖掘方法对应用自拟处方治疗头痛的文献进行分析，总结自拟方治疗头痛的用药规律，为临床提供参考。
结果显示活血化瘀类药物川芎的使用率排名第1，共使用了155次，使用率达到了96.88%。《神本草经》记述川芎的功用为“主中风入脑头痛、寒痹，筋脉缓急，金疮，妇人血闭无子”。川芎的主要功效为活血行气、祛风止痛，药性辛温升散，能“上行头目”，无论风寒、风热、风湿、血虚、血瘀头痛均可随证配伍用之，故李东垣言“头痛须用川芎”。川芎可与多种药物配伍，用于治疗不同类型的头痛。如与解表药羌活、藁本配伍可散太阳经风寒湿邪所致头痛；与柴胡合用可治肝郁气滞型头痛或少阳头痛；与温里药吴茱萸配伍可治疗厥阴头痛；对于久治不愈之顽固性头痛可配合全蝎、蜈蚣等搜风通络止痛之品。
通过对自拟处方用药规律的分析可以看出，解表祛邪、平肝熄风、活血化瘀、燥湿化痰均为头痛的主要治法，然而对于头痛的治疗，除需采用各类祛邪止痛之法外，应注意扶助正气。头痛日久多耗伤正气，造成虚实夹杂的病机，因此，治法应兼以补益气血，顾护精气，处方多配以黄芪、地黄、茯苓、党参等药。
关于药物的配伍应用问题，研究表明同类药物相须为用，增强功效。自拟处方中的常用药对有桃仁配红花，两药均为活血化瘀药，具有活血、祛瘀、止痛的作用，相须为用增强了活血止痛的作用，善治舌黯有瘀、头部刺痛不移之血瘀型头痛。蜈蚣与全蝎是自拟处方中的另外一个常见的配伍，两者均为虫类药，皆有熄风镇痉、通络止痛之功效，二药同用具有协同增效的作用，对于顽固性头痛、头痛日久入络、头痛剧烈甚至伴有抽搐的疗效颇佳。
本研究结果表明，数据挖掘技术可以用于验证中医处方用药经验并可发现隐含的规律，挖掘结果值得临床借鉴。
参考文献：
[1] 国家药典委员会.中华人民共和国药典：一部[S].北京：中国医药科技出版社，2010.
[2] 国家技术监督局.GB/T 16751.2-1997中医临床诊疗术语：证候部分[S].北京：中国标准出版社，1997.
[3] 胡立胜，周强.中医临床研究设计与SAS编程统计分析[M].北京：学苑出版社，2004：45，68.
[4] 毛国君.数据挖掘的概念、系统结构和方法[J].计算机工程与设计， 2002，23（8）：13-17.
[5] 张承江.医学数据仓库与数据挖掘[M].北京：中国中医药出版社， 2008：90.
（收稿日期：2012-07-26，编辑：华强）