郑丽 ，刘明 ，孙雪林 (1.中国航天科工集团七三一医院药学部，北京 100074；.兰州大学循证医学中心，兰州 70000；.北京医院药学部，北京 100010)

    肾性贫血是慢性肾脏病的常见并发症之一，其发病率随慢性肾脏病的进展而增加，内源性促红细胞生成素缺乏是引起肾性贫血的主要原因[1]。目前临床治疗肾性贫血的主要药物有促红细胞生成素刺激剂、铁剂等，但因以上药物副作用大，临床使用受限[2―3]。中医认为肾性贫血的早期病机多为脾肾亏虚、气血生成不足所致，主要归为“肾劳”“虚劳”“血劳”范畴[4]。现代中医专家认为，此病为本虚标实之证，脾肾亏虚为本，病位在脾肾，同时与心、肝、肺等脏腑相关[5]。随着对中医药研究的深入，研究者发现，中药治疗肾性贫血具有靶点多、副作用较少等特点，与化学药相比治疗费用相对低廉，药物的有效性及安全性得到临床试验的验证且易于被患者接受[6―7]。但是，中药治疗肾性贫血的临床试验研究多为随机对照试验、病例报道及回顾性研究，虽然中药治疗效果明确，但是临床治疗上涉及的方药品种较多，样本量较小，缺乏对方药信息的整体掌握。此外，现阶段肾性贫血的临床诊疗指南和专家共识均未指出中药在肾性贫血治疗领域的作用。因此，研究中药治疗肾性贫血的用药规律十分重要。

    数据挖掘是从大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值信息的过程[8]，利用数据挖掘的方法可分析中药治疗肾性贫血的数据信息、发现临床用药规律、提出更精准的用药方案、总结中医诊疗经验等。R语言是一套完善、有效的可编程语言，具有强大的数据分析功能，相较于算法较为固定的中医传承辅助平台系统，R语言覆盖领域多且针对不同数据类型可设计个性化、精准化的研究方案[9]。本研究通过筛选中英文数据库收录的关于肾性贫血中药疗法的研究，并通过R语言进行数据挖掘，发现中药治疗肾性贫血的用药规律，进而得到临床治疗该疾病的核心组方，以期为相关研究者提供新的研究思路和参考。

    1 资料与方法

    1.1 文献检索与数据来源

    系统检索 PubMed、the Cochrane Library、Web of Science、中国知网、万方、维普、中国生物医学文献数据库等中英文数据库。中文检索词包括“肾性贫血”“肾贫血”“中药”“中医”“中西医”“祖国医学”“传统医学”“中草药”等，英文检索词包括“renal anemia”“traditional Chinese medicine”“TCM”“herbs”等。以中国知网为例，检索式如下：“((SU＝‘中医’ OR SU＝‘中药’ OR SU＝‘中医药’ OR SU＝‘中西医’ OR SU＝‘祖国医学’ OR SU＝‘传统医学’ OR SU＝‘中草药’) OR (TI＝‘方’OR TI＝‘剂’ OR TI＝‘汤’ OR TI＝‘丸’ OR TI＝‘颗粒’ OR TI＝‘散’ OR TI＝‘液’)) AND((SU＝‘肾’AND SU＝‘贫血’) OR (SU＝‘肾性贫血’OR SU＝‘肾贫血’))” ......