基于数据挖掘探讨类风湿关节炎证—症—法—方药规律(1)
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【摘 要】目的：基于文本挖掘数据，探讨类风湿关节炎的证-症-法-方药规律。方法：在中国生物医学文献数据库中收集涉及类风湿关节炎关键词的所有文献数据，通过降噪处理以及基于敏感关键词频数统计的数据分层算法，挖掘类风湿关节炎的证型、症状、治法、方剂及中药规律，并对这些规律进行一维频次的解释及二维网络图的展示。结果：文本挖掘的类风湿关节炎临床证型表现虚实夹杂，以痰瘀痹阻、寒热错杂、肝肾亏虚、肝肾阴虚、气血不足证常见，相关脏腑多涉及肝、肾、脾；症状挖掘结果中频数较高的肿胀疼痛、晨僵、强直、功能障碍、关节畸形与临床实际相吻合，侧面从数据上佐证了文本挖掘的可参考性；方药的选择体现了活血通络、活血化瘀、理气化痰、清热解毒、益气养血、滋补肝肾的治疗原则。结论：通过文本挖掘回溯文献，并结合人工阅读降噪，能够比较客观的总结类风湿关节炎的证-症-法-方药规律，为临床医师诊疗提供有益的探索与参考依据，同时也为中医临床数据客观化提供一种特定的解决途径与方法。
【关键词】 关节炎，类风湿；数据挖掘；证候；症状；治法；方剂；中药
类风湿关节炎(rheumatoid arthritis，RA)是一种以侵蚀性关节炎为主要表现的全身性系统性自身免疫疾病，主要病理改变是滑膜炎症。其病因和发病机制至今尚未明确，有较高的致残率，是危害人类健康生活的主要疾病之一。RA属中医学“痹证”范畴，因其难治性以及关节肿胀疼痛等特点，又有“顽痹”“历节风”之称。中医药在治疗RA方面积累了丰富经验并已取得良好的效果。本文利用课题组逐渐成熟的文本挖掘(text mining)技术[1]，系统地探索RA的中医临床相应规律。
1 材料与方法
1.1 文本数据收集 在中国生物医学文献数据库(Chinese Biomedical Literature Database ......
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