陈仁波 张明明 张志强 李鹤 盖国忠

    黄芪为豆科草本植物蒙古黄芪、膜荚黄芪的根，作为药用迄今已有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 资料来源

    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》[1，2]，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 研究方法

    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SPSS climentine 12.0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 黄芪临床剂量的相关分析结果

    3.1.1 黄芪临床使用剂量分析

    黄芪剂量使用使用的最大值为120 g ......