基于數(shù)據(jù)挖掘的臨床治療腎性水腫用藥特點研究
【學位授予單位】:湖北中醫(yī)藥大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:R256.51
【圖文】:
圖 1:患者基本信息統(tǒng)計3.2 中藥規(guī)范化處理:由于中草藥的歷史悠久,因為種類、地域、炮制方法、及醫(yī)生本人用藥習慣的不用,中藥名稱十分復雜。在日常醫(yī)療活動中使用異名、別名的現(xiàn)象很常見。本統(tǒng)計參照《中華人民共和國藥典》,以高等院校 2012 年統(tǒng)編教材《中藥學》為補充規(guī)范,將藥名進行一致化處理,進行藥名的統(tǒng)
圖 2:藥物統(tǒng)計3.3.2 采用 Excel 對錄入藥物具體的四氣五味及歸經(jīng)按第九版《中藥學》教材進行分類,建立中藥信息庫,詳見下圖 3。圖 3:藥物性味歸經(jīng)
6圖 3:藥物性味歸經(jīng)3.3.3 數(shù)據(jù)挖掘的方法:采用 Microsoft Excel 表格完成基本信息的統(tǒng)計,包括醫(yī)案中患者的年齡、引起腎性水腫的病因等,127 次處方中所有藥物出現(xiàn)頻數(shù)、性味歸經(jīng)等。運用 IBM SPSS Statistics 21.0 軟件對處方進行聚類分析,并運用 IBM SPSS Modeler 18.0 軟件的 Apriori 算法進行關聯(lián)分析。Apriori[9]用逐層搜索代迭的方法,找出最大的 K 值頻數(shù)集,其運用定理有兩點:一是頻繁項集的所有非空子集都必須也是頻繁的,二是非頻繁項集所有的父集都是非頻繁的項集。(1)頻數(shù)分析(Frequencies analysis)通過 Excel 基本信息的頻數(shù)分析,對研究病例中的發(fā)病年齡進行比
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