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文档简介
1、中药复方治疗痛经用药规律 【摘要】 收集近20年来治疗痛经的中药复方176首,建立中药复方数据库,用频率分析法分析药物的使用比例、使用频率和剂量;用单指标和多指标的多因子线性逐步回归统计学方法,筛选决定单指标和多指标的主要药物,建立回归方程,预测复方的临床疗效。得出在173种中药中,活血化瘀类中药和理气类中药的使用比例和使用频率最高;统计出常用的20味中药的剂量区间;建立单指标和多指标的线性逐步回归方程,筛选出决定单指标和多指标中各指标的主要药物,并用单指标回归方程检验了176首处方的总
2、有效率,其绝对误差在4%以内的有167首,占总处方的94.89%。提示活血理气类药物为最常用的药物;建立的逐步回归方程能较为精确地预测复方治疗痛经的临床疗效。 【关键词】 痛经 中药 复方 回归分析Abstract: Compound traditional Chinese medicine database was established by collecting 176 compound formulas for dysmenorrhea in the last twenty years. The proportion and frequency of herbal medi
3、cine were analyzed and the main herbs with monotarget or multitarget in the compound formulas were selected with simple and multiple linear regression. The linear regression equations were listed and the clinical effects of the compound formulas were evaluated. Of 173 herbs used in the compound form
4、ulas, the proportion and frequency of the herbs for activating blood and transforming stasis and regulating qi flow were high in the application. The dosage interval for 20 herbs in common use was estimated. Main herbs with monotarget or multitarget used in the compound formulas were selected with s
5、imple and multiple linear regression. The total effectiveness rate of the 176 compound formulas was tested with simple linear regression, and 167 compound formulas (94.84 % of the total) had the absolute error less than 4%. Herbs for activating blood and transforming stasis and regulating qi flow ar
6、e most commonly used in treatment of dysmenorrhea. Clinical effects of the compound formulas could be forecast with stepwise regression equation.Keywords: dysmenorrhea; Chinese herbal drugs; compounds (traditional Chinese drugs); regression analysis通过检索重庆维普数据库,收集了近20年来治疗原发性痛经及继发性痛经的中药复方176首,用频率分析法分析
7、用药的使用比例、使用频率和剂量;用单指标和多指标的多因子线性逐步回归统计学方法,建立回归方程,筛选决定单指标和多指标中各指标的主要药物,预测复方的临床疗效,探索中药复方治疗痛经的用药规律。1 资料来源 通过检索重庆维普数据库,收集自19872006年治疗痛经的中药复方176首,且药味完整,药量准确,疗效确切,每首复方的临床病例至少50例以上,病例总数17 079,建立数据库。2 统计分析和结果2.1 药物归类 痛经中药复方中主要有活血化瘀药、理气药和温经散寒药。按照中药学1归类方法,复方中活血化瘀类药物有18种:蒲黄、五灵
8、脂、血见愁、花蕊石、三七、丹参、川芎、桃仁、红花、血竭、三棱、莪术、没药、乳香、水蛭、益母草、泽兰、延胡索;理气类药物19种:香附、木香、槟榔、乌药、柴胡、苏木、青皮、陈皮、枳实、沉香、丁香、王不留行、茺蔚子、枳壳、郁金、月季花、麝香、橘核、川楝子;温经散寒类药物11种:肉桂、附子、干姜、吴茱萸、艾叶、鹿角、桂枝、小茴香、白芥子、生姜、川椒。 各类中药的使用比例按照公式yi=ni/m计算,yi是第i类中药的使用比例(%),ni是第i类中药的使用种数,m是176首复方中药物的
9、总使用种数(173种)。各类中药的使用频率按照公式Yi=Ni/M计算,Yi是第i类中药的使用频率(%),Ni是第i类中药的总使用次数,M是173味中药的总使用次数(1 866次)。经统计,以上三类中药的使用比例总和为27.74%,用药频率的总和为68.18%。见表1。表1 药物归类统计(略)2.2 药对 各药对的使用频率按照公式Yi=Ni/M计算,Yi是第i个药对的使用频率(%),Ni是第i个药对的使用次数,M是中药复方总数(176)2。见表2。2.3 单味药的使用频率及剂量区间 按照公式Yi=Ni/M,其中单味药使用频率Yi是第i种
10、中药在176首复方中的使用频率(%),Ni是第i种中药的使用次数,M是中药复方总数,经统计列出了前20味中药的最大剂量、最小剂量、平均剂量以及在176首复方中的使用次数和百分比。活血理气温经类药物是最主要的,在前20味药中占了70%。见表3。表2 药对分析(略)*活血化瘀类药物。2.4 单指标和多指标预测复方疗效的逐步回归方程 利用SAS统计分析软件包3,对总有效率进行了单指标逐步回归分析,获得了对指标影响最大的31味药的回归方程;对显效率、有效率和无效率进行了三指标逐步回归分析,获得了对指标影响最大的21味药的显效率回归方程,含有16味药的有效率回归方程和
11、31味药的无效率回归方程。 需要指出的是,在预测或检验某药方的总有效率、显效率、有效率和无效率时,上述回归方程中的各味药的数量是无量纲数,不是该味药的重量,而是该味药的重量与该药方各味药的总重量之比,即百分率。如一张含有附子的复方,先算出附子的无量纲数,即附子的重量与该药方各味药的总重量之比,然后将比值代入方程中,乘以附子的回归系数,得出复方中指标的预测值。 为了检验上述各逐步回归方程的精确性,按上述单指标和三指标逐步回归方程,计算了176个药方的总有效率、显效率、有效率和无效率,所得结果与所给的
12、相关数据之绝对误差,除个别药方外,可以说比较精确,以总有效率的具体检验结果为例。见表4。 绝对误差区间|y|(%)的所占比例按照公式Yi=Ni/M计算,Ni是第i个区间的中药复方数,M是中药复方总数(176首)。见表5。表3 单味中药分析(略)*活血化瘀类药; 理气类药; 温经散寒类药。表4 总有效率的检验结果误差分析(略)表5 绝对误差区间分析(略)由上述检验结果可见,绝对误差在4%以内的有167个药方,占94.89%,绝对误差在4%10%之间的有9个药方,占5.11%。3 讨论 痛经是妇科常见疾
13、病,可分为原发性痛经和继发性痛经两大类。痛经的病因主要是情志所伤、起居不慎或六淫为害等,并与素体及经期、经期前后特殊的生理环境有关。在这个期间致病因素的侵害导致冲任瘀阻或寒凝经脉,使气血运行不畅,胞宫经血流通受碍,以致“不通则痛”。“瘀”是痛经的主证,同时可以兼有气滞、寒凝、气血亏虚、肝肾亏损和湿热下注等兼证表现4。3.1 药物的使用比例、使用频率和剂量 活血化瘀类药物的用药比例占第二,用药频率占第一位;理气类药用药比例占第一位,用药频率占第二;占第三位的是温经散寒类药物。“气为血之帅,血为气之母,气行则血行”。活血化瘀类中药配伍理气类中药能相得益彰,增强疗效,再增加温
14、经散寒类药物,能使疗效更臻完善。三类药合用,符合中医基础理论和药物配伍原则。药对中使用频率最高的是当归、川芎,当归配川芎能养血活血理气,是痛经治疗中最常用的药对,也是最经典的养血活血理气的药对。在最常用的12个药对中,活血化瘀类的药对占了5对,其余7个药对的功效依次为养血活血、益气活血、缓急止痛、理气止痛、温经散寒、熄风止痉、补益肝肾。在单味药(20味)的统计分析中,11味药物属于活血化瘀类中药,占55%。有些药物虽不归属于活血化瘀类中药,但也兼有活血之功。中医医生的用药剂量有个体化、随意化倾向,本文总结了173味中药的最大剂量、最小剂量、平均剂量及在176首方中的使用次数和百分比,列出其中的
15、前20味药物。该剂量分析对指导临床用药和减少用药随意性有一定的意义。以上复方的用药特点进一步验证了“瘀”是痛经的主证。活血理气温经是临床常用的药物57。3.2 药方的疗效预测 本文将176首复方,通过单指标和多指标的逐步回归分析方法,得到单指标和多指标的预测回归方程,可以预测复方的疗效(不是临床疗效和药物疗效)。所以这是一个预测方程。 把总有效率作为单指标,173味药物作为多因子,建立单指标多因子的线性逐步回归方程。首先说明的是所列入的31味药是逐步筛选出来的对总有效率影响最大的药物。其次,药物前的数值是回归系数,“+”、“”号不代表正、负影响,
16、回归系数的绝对值越大,对指标的影响就越大,反之亦然。第三,通过此方程可以计算出复方的总有效率的预测值。31味药总有效率的单指标逐步回归方程所得复相关系数为0.793 83,它表明此回归方程预测的精确度达到79.383%。把显效率、有效率和无效率作为三指标,173味药物作为多因子,建立多指标多因子的线性逐步回归方程,筛选出对各指标影响最大的药物,药物回归系数的意义同单指标多因子线性逐步回归方程。 从中可以看出在痛经治疗中,虽然活血、理气类中药使用很广泛,但对总有效率和无效率影
17、响因子最大的分别是附子和全蝎,对显效率影响因子最大是附子;在有效率逐步回归方程中,影响因子最大的是丁香。附子、丁香和全蝎药性峻猛,具有温经散寒通络之功,说明虽然温经散寒通络药物应用得相对较少,但对痛经疗效的影响很大。 表4是运用总有效率回归方程去检测176首复方的总有效率,计算出来的数值与原复方的总有效率进行比较,误差最大的是9.84%,误差最小的是0.000 2%,平均误差1.76%。表5列出了绝对误差区间分布,如在0%1%之间的有67首处方,占总处方数的38.07%;绝对误差在4%以内的共有167首处方,占总处方数的94.29%,因此可见该方程较为精确。
18、 因为显效率、有效率和无效率这三个指标具有相关性,假如用单指标的多元线性回归方程处理,就丢掉了指标间的相关性的信息,这样有失偏颇,而多指标、多因子的线性回归方程能显示出多指标间的相关影响,它比单指标的多元线性回归方程更能客观地反映出复方中的药物对这三个指标的影响。在以往的报道中,未见用多指标、多因子的线性逐步回归方程对复方进行统计分析。当然临床疗效还与诸多因素如年龄、病程、病情的严重程度及辨证分型等等有关。本文只是从复方疗效角度,做了这方面的尝试,以期为复方的临床应用和方药研究增加一条思路8,9。【参考文献】 1 Lei ZQ. Chinese materia medi
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