李戈[1]2004年在《基于数据挖掘技术预测2型糖尿病慢性并发症》文中研究表明糖尿病已成为全球性重大公共卫生问题,患者大、微血管并发症的发病率极高,二者已成为影响糖尿病患者生活质量、致残致死的主要原因。本研究旨在通过分析2型糖尿病病人的临床资料和实验数据预测糖尿病慢性并发症,为研究和控制2型糖尿病慢性并发症提供帮助。 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的随机数据中,提取蕴含在其中的、不为人知但又具有潜在价值的信息和知识的过程。数据挖掘是面向应用的技术,在临床医学诊断中,应用数据挖掘技术的原理,通过对大量诊断数据的挖掘来建立预测模型,可以作为决策时的依据和指南,对临床医学作辅助诊断,从而提高临床诊断的准确性。 本文的研究内容分叁个方面:(1)建立糖尿病并发症预测的学习向量量化神经网络模型并对测试集进行测试;(2)建立糖尿病并发症预测的LOGISTIC回归模型并对测试集进行测试;(3)利用LOGISTIC回归筛选变量,建立糖尿病并发症预测的学习向量量化神经网络模型。通过上述不同方法,我们将明确2型糖尿病患者的临床资料和实验室指标与糖尿病慢性并发症间的关系,并建立不同糖尿病并发症的预测模型。 研究的主要路线和方法是:首先对收集的数据进行数据预处理,并将预处理的结果作为数据挖掘的数据源。建立预测模型过程中选用的人工智能方法是学习向量量化(Learning Vector Quantization简称LVQ)神经网络,是一种自适应数据聚类方法,它基于有期望类别信息的数据进行训练。另外,统计预测模型利用了LOGISTIC回归法,显示二分类模型的回归诊断。最后,将统计学与人工神经网络相结合:应用LOGISTIC回归分析所筛选的变量作为LVQ神经网络的输入,再次构造预测模型。 本论文的研究结果是:用学习向量量化神经网络建立的2型糖尿病慢性并
刘月[2]2018年在《基于数据挖掘技术的2型糖尿病的预测与健康管理研究》文中认为糖尿病是最常见的慢性非传染病之一。据国际糖尿病联盟(IDF)最新统计,2017年全球糖尿病患者人数为4.25亿人。我国糖尿病患者人数高达1.144亿人,居全球首位,而诊断率仅为46.4%。其中90%的糖尿病患者为2型糖尿病患者。2型糖尿病是一种终身性疾病,可引发心脏病、血管等并发症,它不仅影响了患者的生活质量,也给患者和国家带来了沉重的经济负担。因此,需要早期预测2型糖尿病,及早发现2型糖尿病的高危人群,制定出该人群的健康管理方案,最终达到控制2型糖尿病的发病率的目的。本文基于数据挖掘技术、参数优化技术、分类器评估等相关理论以及健康体检数据和2型糖尿病患者数据,构建的2型糖尿病预测模型如下:首先,利用Weka 3.6.13软件及网格搜索算法优化支持向量机(SVM)的参数,构建了SVM预测模型。为了改进SVM预测模型的结果,使用属性约简筛选出2型糖尿病的最佳预测因子、使用AdaBoost算法组合多个基分类器,在此基础上,分别构建了属性约简-SVM预测模型和属性约简-AdaBoost-SVM预测模型。比较分析模拟数据的结果表明,属性约简和AdaBoost集成算法可同时提高预测模型的性能。其次,为了能在更大范围内以更高的效率搜索SVM更精确的参数,利用Matlab R2014a软件以及粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)优化SVM的参数,在此基础上,分别构建了PSO-SVM、GA-SVM预测模型。比较分析模拟数据的结果表明,PSO-SVM模型更适合于2型糖尿病的预测。本文构建一个准确率较高、性能良好、具有临床应用价值的2型糖尿病预测模型,从而及早发现2型糖尿病的高危人群,最后为其制定相应的健康管理方案,包括饮食管理、运动管理、教育与心理管理、身体指标监测,从而完成预防2型糖尿病发生的健康管理方案,实现降低2型糖尿病的发病率的目的。
胡金亮[3]2006年在《基于数据挖掘的Ⅱ型糖尿病证候诊断标准模型建立及应用的研究》文中指出目的：以2型糖尿病证候诊断标准模型建立及应用的研究为切入点，探求证候诊断标准建立的方法。方法：首先从Internet搜集了Fisher-iris数据；其次，通过计算机文献检索式检索，收集了从1984年～2005年间的中国生物医学文献光盘数据库及中国学术期刊全文数据库等文献资料；通过发放临床调查表，对2003～2006年来自河南中医学院一附院等叁家医院的符合病例选择标准的门诊及住院的2型糖尿病患者进行临床调查。经数据预处理，建立文献数据库和临床数据库。选取人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)、模糊系统(fuzzy system，FS)，开展2型糖尿病证候诊断标准模型建立及应用的研究。用MATLAB6.5编程。本论文采用动态科荷伦网络，它的输出结果能反映输入样本的图形分布特征，在联结权的调整中，使权的分布与输入样本的概率密度分布相似，在此基础上，通过增加动态神经元形成一种动态自适应神经网络。待动态层神经元稳定后，把输入层与动态层间的权值转换为模糊推理系统相应规则的属性隶属函数中心，通过与神经网络辨识率比较，不断调整模糊规则及相应的函数参数，最终获得最优模糊规则。模型通过Fisher-iris数据检验其可靠性，基于临床数据挖掘结果，参考文献数据挖掘结果，依据中医基础理论，获得2型糖尿病常见证候诊断标准，并通过测试数据检验其合理性。结果：基于Fisher-iris数据，动态层稳定后神经元增至9个，获取3个模糊规则，采用测试样本检验，结果辨识率为94％。该模型用于文献数据，动态层稳定后神经元增加至22个，获取9个模糊规则，采用测试样本检验，结果辨识率为86％。基于临床数据的结果是动态层稳定后神经元增加至118个，获取的模糊规则数为24个，对临床数据测试样本的辨识率为74％。通过规则转换，主次症的筛选，根据常见证候判别设定及中医证候辩证标准，明确6个证型及其对应的主、次症，6个证型分别为气阴两虚证、血瘀证、肺燥津伤证、胃热炽盛证、湿热中阻证、肾阴亏虚证。2型糖尿病常见证候诊断标准为：1)气阴两虚证：主症：倦怠乏力，舌质红，心悸，薄苔。次症：口渴多饮、脉细数、自汗、少苔、失眠多梦、五心烦热、口干舌燥、便干、气短、盗汗。2)肾阴亏虚证：主症：尿频尿多、红舌、腰膝酸软、糜泔脂膏。次症：少苔、脉细数、手足心热、口渴、耳鸣耳聋、口干舌燥、失眠多梦。3)血瘀证：主症：瘀斑舌、面色晦暗、脉弦、狄暗舌。次症：舌质暗红、肢体麻木、肢体疼痛。4)肿燥津伤证：主症：口渴多饮、红舌、咽干、口干舌燥、舌苔黄、尿多尿频。次症：薄苔、多食易饥。4)胃热炽盛证：主症：多食易饥、舌苔黄、便于、口渴多饮、红舌。次症：身热、急躁易怒、心悸、小便量多。5)湿热中阻证：主症：胃脘胀满、腻苔、舌苔黄、腹部胀满、身体困重。次症：舌质红、耳鸣耳聋、口苦、口渴多饮、口粘腻、口干舌燥。结论：通过Fisher-iris数据检验模型，表明该方法所获取的模糊分类规则以较高的精度反映了学习样本集中存在的规律性，说明了模型的可靠性。通过比较基于文献数据模型挖掘结果，与基于临床数据获得的结果中的气阴两虚证、血瘀证、肺燥津伤证、肾阴虚证四个证型分别对应的主、次症基本相同，挖掘的结果说明了该模型可用于2型糖尿病证候诊断标准的研究。
姜兆顺[4]2005年在《基于结构化住院病历采集系统对糖尿病及血管并发症辨证论治规律的研究》文中进行了进一步梳理课题来源: 北京市科委重大项目课题“利用个体化信息采集平台评价中医药延缓糖尿病血管并发症疗效的研究”任务书编号:H020920010330 目的: 1.构建结构化糖尿病住院病历临床信息采集系统,实现临床科研一体化的新理念。 2.通过对采集的糖尿病病例进行数据挖掘研究,证明叁消辨证的局限性、叁型辨证的客观性和实用性。 3.通过对糖尿病治疗用药的数据挖掘研究,探讨糖尿病及其心脑肾并发症的用药规律,印证叁型辨证的临床指导意义。 方法: 1.基于C/S体系结构,采用Power Builder与Visual Basic语言开发设计结构化糖尿病临床信息采集系统的模块。 参照国家中医药管理局颁发的病历书写规范,开发设计采集系统的界面,参照《卫生部中药新药指导原则》、《中西医结合糖尿病学》、《中医症状鉴别诊断学》、《中医诊断学》6版教科书、《西医诊断学》5版教科书等有关资料。结合对住院糖尿病病历的研究分析。确立结构化糖尿病临床信息采集系统界面的结构化字段和结构化程度。 2.应用SAS8.2软件进行描述统计和以关联分析为主的数据挖掘,计数资料比较采用X~2检验。 3.研究533例2型糖尿病患者的症状出现频次、叁消症状组合频次、常见症状组合和症状群的组合情况。研究叁消辨证和叁型辨证的临床价值。 4.参照国家证候标准、叁型辨证原理、中国中医药学会消渴病专业委员会-暂行标准、并参考卫生部中药新药临床研究指导原则。从所有病例的常见症状中,归纳糖尿病证型的判断规则,经计算机进行判别分析,确定糖尿病的证型。研究叁型辨证及其原理的客观性和实用性。 5.从采集的533例2型糖尿病病例中调出用过中药汤药、临床疗效为好转或痊愈者,总共463例,纳入2型糖尿病治疗用药研究。统计常用药物频次,研究常用对药、叁味药、四味药的配伍,临床常用的经方。印证叁型辨证在临床上的指导意义。
陈欣燕[5]2014年在《基于葛根芩连汤治疗糖尿病的随症施量用药策略研究》文中指出研究背景慢性非传染性疾病目前处于世界疾病谱的首要位置,在我国这类疾病因致死率、致残率高、治疗费用巨大,也已成为重要的公共卫生问题。既往研究表明,中医药对于冠心病、肿瘤、慢性肾病、糖尿病等疾病具有良好的疗效,其整体观及以患者为中心的治疗模式,在慢性疾病的防治中体现了其独特优势。因此对此类疾病的诊疗,是中医药相关研究的重点之一慢性病病程漫长,病情复杂,在治疗过程中需要对治疗药物的剂量或种类进行调整。化学药物的使用过程中,有药理学参数、肝功能评分、肌酐清除率等作为剂量调整的依据,但仍需根据患者具体情况进行治疗方案的调整,这一过程个体化差异明显,与医生的个人经验相关,临床结局差异大。这一问题在中医方药治疗过程中体现更为明显。既往对于中医药临床诊疗的研究,主要集中在初始用药这一时点上,包括患者初始病证的确立和方药种类、剂量的选择。而对于治疗过程中的药物改变,讨论较少,始终处于模糊的描述状态,难以量化,难以指导临床实践。当患者的病证及方药确定之后,中医临床医师在治疗过程常常根据患者病情的轻重,灵活进行药量调整,我们将这种动态变化的给药方法,称为“随症施量”策略。这一策略突出了中医个体化治疗的特点,是一种“以人为本体”的临床用量策略。对于这一策略的科学研究,将补充中医药对慢病治疗过程研究的不足。前期的研究中,我们确定了“随症施量”策略中的要素,即“指征”、“时机／拐点”及“量的变化”,如何量化表达这些要素,并将这些要素用于随症施量策略的临床应用,是本文的研究重点。研究方法采用葛根芩连汤治疗2型糖尿病作为慢性疾病中医方药治疗的代表进行研究。研究分为两部分：研究一主要对一项葛根芩连汤治疗初治2型糖尿病的临床研究结果进行数据挖掘,得到随症施量策略的关键要素量化结果。采用Logistic回归及相关分析的方法,对临床研究中出现的“症”(各项指标、症状积分或其变化)与最终治疗是否有效进行相关性分析,找出与“有效”／“无效”结局相关的指标,此指标即为随症施量的“指征”要素。将筛选出的指标,设定不同大小的界值,采用二分类资料的Logistic回归及卡方分析方法,对是否达到这一界值与最终治疗是否有效,进行分析,筛选出与治疗是否有效最相关的界值,此指标对应的界值即为“随症施量”策略的“拐点”要素,其对应的时间作为“随症施量”的“时机”要素。即,此“指标”在此“时间”达到此“拐点”时,可以预测在治疗终点时有良好的疗效,可以不调整剂量,如未达到此“拐点”,需要对药量进行调整。再根据既往研究中与剂量相关的资料,得到“量的变化”要素。根据以上要素,设计含有随症施量策略的临床给药方案。研究二根据研究一中所得的方案进行临床研究。研究为随机、平行对照的临床研究。研究对象为葛根芩连汤治疗的2型糖尿病初治患者,受试者随机分为采用随症施量策略的研究组与不采用随症施量策略的对照组,每组患者各46例,观察时间为12周,将糖化血红蛋白水平及疗效、血糖水平及疗效、血脂水平、体重、BMI、腰臀围、胰岛素相关指数、血压水平作为疗效指标进行评价,比较两组的治疗效果差异。对不良事件等安全性指标进行监测,比较两组受试者的治疗安全性。研究结果研究一中得到,在葛根芩连汤治疗2型初治糖尿病的随症施量策略中,可以作为“指征”要素的有：SEX、AGE、HEG、WEGO、YWO、GLUO4、GLUO6、 GLUO8、GLUO10、CGLUO4、CGLUO8、YWO8。作为“时机／拐点”要素的有：GLU04达到0.5mmol/L时；GLU08达到0.5mmol/L、1mmol/L、1.5mmol/L时；GLU010达到0.5mmol/L、1mmol/L、1.5mmol/L时；CGLU04达到1mmol/L时；CGLU08达到1mmol/L、2mmol/L、3mmol/L时。作为“量的变化”要素的是：起始剂量为葛根60g黄芩22.5g黄连22.5g生甘草15g干姜3.5g,每次改变的剂量为以上剂量的二分之一。最终选择“指征”为第四周空腹血糖的变化(GLU04)。“时机/拐点”为第四周空腹血糖变化达到0.5mmol/L时。“量的变化”为每次增加剂量葛根20g黄芩11.25g黄连11.25g生甘草7.5g干姜1.75g。形成给药方案。研究二最终结果为：在12周观察完成后,对于关键疗效指标糖化血红蛋白,两组在12周治疗后均明显下降,治疗有效。随症施量组治疗后降低0.71±1.00,明显优于非随症施量组降低0.31±0.63,糖化血红蛋白疗效在两组之间没有明显差异。对于空腹血糖,在2周(0.74±0.944)、6周(0.79±1.33)、8周(0.44±1.26)、10周(1.35±1.49)、12周(0.96±1.28)的随症施量组,10周(1.24±2.28)的不随症施量组中有明显下降；下降值的组间比较没有差异。对于餐后2小时血糖,在12周的随症施量组(1.99±3.30)、8周的不随症施量组(1.78±3.53)中有明显下降；下降值方面,组间比较没有差异。对于血糖的疗效,两组之间没有差异。治疗部分有效。对于血脂,随症施量组中TG治疗前后有增加(-0.26±0.51),其余指标无明显变化。两组下降值组间比较没有差异。治疗部分有效。对于体重、BMI、腰围及臀围,第8周(随症1.45±2.20,不随症1.34±2.68)、12周(随症2.45±2.33,不随症2.27±3.47)时两组体重有明显下降；第8周(随症0.54±0.79,不随症0.51±0.99)、12周(随症0.91±0.87,不随症0.86±1.30)时两组BMI有明显下降；腰围在第8周(3.05±6.08)、12周(2.32±6.61)时随症施量组中有明显下降。臀围在第8周(1.28±3.74)、12周(2.40±4.98)时随症施量组中有明显下降。上述指标差值在组间比较中没有明显差异。治疗部分有效。对于胰岛素相关指数,HOMAIR在12周的随症施量组(0.63±4.03)中有下降、不随症施量组(-0.10±3.27)中有升高,HOMAIS在12周后的不随症施量组中有升高(-0.00±0.01),HOMAB12周后的随症施量组中有明显升高(-6.85±49.59),治疗部分有效。以上指标差值组间比较无统计学差异。对于血压,SBP两组治疗12周后均有所下降(随症1.92±11.22,不随症1.54±14.03),DBP在12周治疗后,不随症施量组中有所上升(-0.83±7.42)。差异在组间比较中没有差异。安全性观察,随症施量组明显优于不随症施量组,整体研究中未出现严重不良事件。研究结论研究采用数据挖掘的方式,量化表达了“随症施量”策略中的各要素,根据获得的要素设计了给药方案,采用临床研究的方法,证实了采用对该策略临床治疗,部分优于不采用此策略的治疗,在安全性方面,“随症施量”组优于不随症施量组。与前期的研究结果相结合,最终了搭建“随症施量”策略研究的框架,初步建立“随症施量”这一重要临床用量策略的理论及研究体系。研究可充实中医药临床用药用量策略内容,进一步完善中医药量效关系研究,为科学提高中医临床疗效提供理论及方法支持。
黄程程[6]2017年在《基于数据挖掘技术的徐云生教授治疗2型糖尿病用药规律分析》文中提出目的:借助中医病历管理平台及SAS统计软件分析徐云生教授治疗2型糖尿病的病例,以期探索徐云生教授治疗2型糖尿病的用药规律,从而丰富和优化基于名医经验的2型糖尿病诊疗方案,为2型糖尿病的中医药治疗提供更多诊疗思路。方法:收集徐云生教授治疗2型糖尿病的病例,筛选出99例患者,共计283首处方,录入中医病历管理平台。应用中医病历管理平台及SAS统计软件分析徐云生教授治疗2型糖尿病用药经验。结果:用药分析:(1)用药频率:283份符合纳入标准的病例,共使用了187种中药。其中,丹参的使用次数最频繁;(2)药性频率分析:283份符合纳入标准的病例,四气以寒性、温性药为主。五味以甘、苦、辛味药物为主。归经以归肝、脾、肾经为主;(3)用药功效、分类分析:283份符合纳入标准的病例,涉及的中药以补虚药、活血化瘀药、清热药所占比例最高;(4)用药聚类:用药频率≥20%的35种中药共分成11类。(5)运用改进的Apriori算法:选择最小置信度为0.5,对所有2型糖尿病病例进行数据挖掘,共挖出21个方子,涉及10种中药。结论:本研究借助中医病历管理平台及SAS统计软件,利用聚类分析、改进的Apriori算法等多种数据挖掘方法对徐云生治疗2型糖尿病病例进行了系统、客观地分析,结果具有临床意义,能够为2型糖尿病的中医药治疗提供客观的依据,并对当前的中医学术经验传承和总结研究提供一定的借鉴。
徐笋晶[7]2014年在《李赛美教授经方辨治2型糖尿病学术思想及经验传承研究》文中指出目的：针对中医辨治糖尿病缺乏规范化标准,处方用药随意性大,治疗效果取决于专家经验,而名中医学术经验传承和利用尚缺乏完整性和科学性,使得名中医的临床经验难以更广泛服务于民众的现状,提出基于形式概念分析、图论及偏序理论的非统计偏序结构模式发现的数据挖掘新方法,对李赛美教授诊治2型糖尿病的临床经验进行全面的知识发现,并转化成可传承性和可利用性科学知识,全面总结和继承李赛美教授辨治2型糖尿病的学术思想,为传承、保护名老中医学术经验提供新的思路。方法：1临床资料的采集和录入：参照2012国家自然科学基金面上项目“基于医案与机器学习信息融合的名中医诊疗糖尿病知识发现方法研究”课题要求制订临床诊疗资料采集表。采集2013年1月—2013年12月李赛美教授门诊诊疗2型糖尿病的病历,共收集到符合纳入和排除标准的病历991份。并录入至“名中医李赛美教授中西医结合诊治糖尿病专家系统”,实现门诊资料的规范化存储。病例采集和录入的重点在于保持李赛美教授诊疗2型糖尿病过程的原貌,并突出诊疗特点。2形式背景的建立和优化：在形式概念分析理论中,描述事物最基本的方法,就是构建对象与属性间的形式背景。根据研究内容的不同,本文以病历为对象,分别以证型、症状、主方、药物组成为属性,建立了四个形式背景。并基于矩阵描述,按属性覆盖最大原则,对形式背景进行分层优化。3属性偏序结构图的生成和非统计偏序结构模式知识发现方法的提出：基于形式概念分析理论、偏序理论和图论,生成属性偏序结构图,并在此基础上提出非统计偏序结构模式发现方法。4临床经验研究：基于非统计偏序结构模式知识发现方法,从属性偏序结构图这个可视化表示数据结构图中,提取相应的知识规则集合,从多角度、多层次研究李赛美教授诊疗2型糖尿病的证治规律。结果：1证型特点：病证涉及六经,且常见两经或叁经合病。病位重点在肝、脾、肾叁脏。证属太阳时,病位侧重在咽、在表；证属阳明、太阴时,病位侧重在脾；证属少阳、厥阴时,病位侧重在肝；证属少阴时,病位侧重在肾。病性以阳虚、血瘀、湿热为主要特点。证属太阳时,侧重于邪热、风；证属阳明时,侧重于湿热、痰热、血瘀；证属少阳时,侧重于气郁、湿热、血瘀；证属太阴时,侧重于阳虚、食滞；证属少阴时,侧重于阳虚、阴虚；证属厥阴时,侧重于气郁、气滞。2症状特点：证属少阳时,症状体征特点为：头晕、头眩、咽干、口干、口苦、胁肋隐痛、心烦、手臂酸疼、肩膀疼痛、脉弦。兼见阳虚时症状为：畏寒、腰酸、大便溏烂、喜饮热水、舌淡、脉沉；湿热时症状特点为：汗多、畏热、小便黄、大便质粘、大便干结、痰色黄、苔黄腻、脉滑、脉数；血瘀时症状特点为：手足麻木、经血夹块、经色暗红、舌暗红、舌淡暗。分析六组常见证候类型的症状体征特点。①少阳,肾阳虚,太阳,血瘀证对应的主要症状体征为：口干,口苦,脉弦,手足麻木,颈项强痛,倦怠。②少阳,肾阳虚,湿热蕴脾证对应的主要症状为：口干,口苦,脉弦,倦怠,苔黄腻,脉细,舌淡红,舌淡。③少阳,肾阳虚,太阴证对应的主要症状为：口干,口苦,脉弦,大便溏烂,舌淡红,脉细。④少阳,肾阳虚,血瘀证对应的主要症状为：口干,口苦,脉弦,手足麻木,小便黄,眠差,舌暗红,脉细,脉滑。⑤少阳,肾阳虚,痰热蕴脾证对应的主要症状为：口干,口苦,脉弦,小便黄,大便干结,舌红,舌暗红,苔黄腻,脉细。⑥少阳,肾阳虚,阳明证对应的主要症状为：口干,口苦,脉弦,大便干结,苔黄腻,喜饮热水。3主方特点：证属少阳时,以小柴胡类方为主方,分析了六组常见证候类型的主方规律：①少阳,肾阳虚,太阳,血瘀证以柴胡桂枝汤为主方,并合用桂枝加葛根汤,当归芍药散。②少阳,肾阳虚,湿热蕴脾证以小柴胡汤为主方,并合用葛根芩连汤、麻黄附子细辛汤。③少阳,肾阳虚,太阴证以柴胡桂枝干姜汤为主方,并合用附子理中汤、柴芍六君汤。④少阳、肾阳虚、血瘀证以小柴胡汤为主方并合用四逆散、平胃散、四物汤。⑤少阳、肾阳虚、痰热蕴脾证以小柴胡汤为主方,并合用温胆汤、大柴胡汤。⑥少阳、肾阳虚、阳明证以小柴胡汤为主方,并合用大柴胡汤、芍药甘草汤。4用药规律：证属少阳时,小柴胡汤的常见加减为：①症见舌暗红、手足麻木等,则加当归、川芎；②症见肩膀疼痛、颈项强痛等,则加桂枝、白芍、葛根；③症见咳嗽、咽中有痰等,则加连翘、玄参、浙贝；④症见倦怠、脉沉等则加淫羊藿、砂仁；⑤症见舌红、苔黄腻等,则加苍术、黄连。探析了柴胡10g,柴胡15-20g,及黄连10g,黄连15-20g时相应的量效关系。①柴胡10g,生姜10g,熟党参30g,黄芩10g,法半夏10g,炙甘草6-10g,黑枣10g为常用量。②当少阳胆火内郁较甚时,柴胡15-20g,生姜10g,法半夏10g,熟党参30g,炙甘草6-10g,黑枣10g,黄芩15-20g。③黄连10-15g为常用量,常与苍术30g相配。④当湿热内蕴程度较为严重,黄连用量为20-30g,常与苍术30g相配。探析了几组常用药对,分别为：①苍术30g与黄连10-15g或20-30g；②淫羊藿15g与砂仁6g；③连翘30g,玄参15g与浙贝15g；④茯苓15-20g与白术10-20g；⑤当归15g与川芎15g。结论：李赛美教授辨治2型糖尿病的临证经验为：①以六经辨证为体系,融多种辨证于一体；②关注病证主要特征,重视整体观念；③强调方证对应,常多方合用；④药随症变,量亦随症变,并巧用药对。基于非统计偏序结构模式发现的数据挖掘新方法,能有效发现李赛美教授诊疗2型糖尿病的临床经验。将这样一种具有鲜明特色的知识发现方法应用于目前尚未解决的名老中医专家学术知识与经验传承,具有重要的学术研究价值和应用价值。
叶广健[8]2016年在《基于数据挖掘的辅助预防和治疗2型糖尿病的研究》文中进行了进一步梳理本文以数据挖掘为基本方法,研究数据挖掘技术在医疗数据库的应用,以辅助预防和治疗2型糖尿病为研究目的,找出2型糖尿病的众多高危风险因素及其致病程度,进行预测,并提出以聚类分析和灰色关联度理论为方法,辅助2型糖尿病的胰岛素治疗,避免过量或不足量注射胰岛素的危害。1.研究数据挖掘的基本方法理论,并研究关联规则算法及其最经典的Apriori算法和算法的性能,找出经典算法待改进之处。分析已有的频繁模式增长改进算法,研究其基本思想,并针对经典算法生成大量无用候选项集的弊端,提出新了的改进方法。2.对经典Apriori算法、频繁模式增长算法、改进的Apriori算法进行Matlab7.0仿真实验,对比分析叁种算法各自的优势和缺点。研究发现,频繁模式增长算法适用于搜索长频繁项集,且对低支持度阈值的数据挖掘有良好的效率,经典算法适用于搜索短频繁模式,对高支持度阈值的挖掘有较好的效率,改进算法综合适用范围较高,在高支持度和低支持度都有较好表现。3.为了找出可能引发2型糖尿病的风险因素及其致病程度,本文对兰州某叁甲医院6年的2型糖尿病病历数据和医院电子病历档案进行改进的数据预处理,将这些数据转换成挖掘软件可以识别布尔型数据,导入SPSS Clementine 12.0数据挖掘软件关联规则算法模块,找出34个分段属性各自的致病程度,并制成评分软件,首次提出了一种供大众自行进行2型糖尿病预测和预防的工具。4.为了得到去除激变数值的、能准确代表2型糖尿病患者餐前、餐后等关键节点的血糖数据,本文提出以分步聚类算法,应用SPSS Clementine 12.0数据挖掘软件对动态血糖仪全天每一个关键检测点30分钟内的30个数据进行聚类分析,找出能够代表患者健康状况的8个餐前、餐后等关键检测点数据,避免血糖值的瞬时激变影响测量结果。5.为了避免不适量注射胰岛素,给2型糖尿病病人身体的二次伤害,本文提出以灰色关联度理论方法,分析分步聚类算法预处理后得到的8个关键检测点数据,并根据其与患者血糖值的最优比较序列进行灰色关联度分析,找出一条最能代表患者注射适量胰岛素的曲线,作为治疗曲线,辅助2型糖尿病患者的胰岛素治疗,首次提出了一种数据挖掘辅助2型糖尿病胰岛素治疗的方案。
李伟华[9]2012年在《澳门与广州地区2型糖尿病中医证型特点比较与探讨》文中研究说明研究背景：糖尿病(Diabctesmellins, DM)在世界范围流行,具有越演越烈之势。全世界现有约3.47亿成年人罹患糖尿病。IDF称,如果不采取紧急措施,到2030年患糖尿病的人数将激增至5.52亿,相当于每10秒就新增叁个病例。目前,澳门约有35000名糖尿病患者,发病率约为6%至7%,30岁至40岁的二型糖尿病人数在增加。近20年来,中医药在防治糖尿病及其并发症进程中的一些关键环节显出优势,在提高胰岛素敏感性、减轻胰岛素抵抗、保护β细胞功能、调节机体内环境与改善全身症状等方面具有综合效应,从多环节、多靶点发挥了积极的作用。但由于目前尚无统一的辨证标准,给临床科研工作造成一定程度的混乱,致使相关文献之间缺乏可比性和可重复性。而且澳门地区并未出现相关调查研究,所以我们试图通过流行病学调查,收集澳门地区2型糖尿病的四诊信息等客观指标,采用统计学分析处理,筛选2型糖尿病的规范化证型,为2型糖尿病的辨证论治客观化提供科学依据。目的：比较澳门地区与内地广州地区2型糖尿病在年龄、性别、病程、中医证候等的差异；节选并归纳出澳门地区2型糖尿病的中医规范化证型；探讨澳门地区2型糖尿病与年龄、BMI指数、血压等的相关性,可为2型糖尿病的辩证治疗提供临床依据。方法：收集2011年1月至2011年11月澳门地区及广州地区的2型糖尿病患者,排除兼有合并症者,两地各150例。1.两地区的年龄、身高、体重、血压、病程等比较采用两独立样本t检验；2.两地区的性别、婚姻情况、文化程度、职业等采用非参数秩和检验；3.按照病程分级对两地区的症状、舌象和脉象进行频数统计；4.对澳门地区的中医证候进行因子分析：选择频数≥10的证候进行因子分析。首先进行KMO检验及球型检验；其次统计出因子数目；最后通过旋转后的因子负荷矩阵进行因子的提取,同时表达出每个因子所代表的证候因素及靶位；5.对澳门地区进行相关性分析：将年龄、BMI指数和血压情况与23个因子进行相关性分析。年龄与BMI指数为计量数据,采用逐步回归法；血压情况为计数资料,将血压分为2组,采用两独立样本t检验。结果：1.澳门地区年龄最小的2型糖尿病患者25岁,最大年龄80岁,平均年龄54.67±12.14岁；广州地区最小年龄20岁,最大年龄80岁,平均年龄50.32±12.88岁,两地区年龄比较差异有统计学意义(P=0.003)；2.两地区的身高、血压(高压)比较差异有统计学意义。而体重、低压比较未见有统计学意义。澳门地区的BMI指数最小为14.86,最大为33.78；广州地区最小为15.82,最大为30.80。两地区的BMI指数比较差异有统计学意义(P=0.000)。3.澳门地区的病程最短25天,最长为34年；广州地区最短病程为1月,最长为30年。两地区病程比较差异有统计学意义(P=0.000)。4.澳门地区2型糖尿病患者女性比例大于男性,而广州地区两者比例相当。两组从性别比较差异有统计学意义(P=0.037)。5.两地区的婚姻状况、文化程度和职业构成比较差异均有统计学意义。6.乏力在澳门地区2型糖尿病的整个过程中始终居前,在发病初期(病程≤1年),饮水增多、形体消瘦、多食易饥、多尿等症状出现较多；随着病程的增加,视物模糊、精神疲倦、失眠、心烦等糖尿病并发症排位逐渐靠前；从舌象分布看,舌色红在不同病程中均排在第一位,第二位是苔色黄,少苔、舌尖红、苔厚等排名均靠前；从脉象分布看,脉细在不同病程中均排在第一位,脉数、脉弦等排名均靠前。7.广州地区腰膝酸软在2型糖尿病的整个过程中始终居前,精神疲倦、健忘、乏力等糖尿病并发症较多常见；从舌象看,舌体胖大、舌腻排名靠前,随后是舌色红、舌色暗、苔色黄等；从脉弦看,脉弦在不同病程中均排在首位,脉细、脉滑、脉数等排名均靠前。8.计算得出23个特征值大于1,其对总方差的累积贡献率为70.96%,即大约70.96%的总方差可以由23个潜在因子所解释,而且几乎每个指标的大部分都能被这23个潜在因子所解释。Factor1代表：下肢水肿、脘腹胀满、胸闷、颜面水肿；Factor2代表：多尿、饮水增多、苔色黄、多食易饥、精神疲倦；Factor3代表：少尿、小便频数；Factor4代表：手足不温、畏寒、脉沉；Factor5代表：自汗、怕热、形体肥胖、便溏；Factor6代表：夜尿频多、视物模糊、耳聋、足背动脉搏动减弱、唇色深红；Factor7代表：盗汗、太息；Factor8代表：头晕、目眩、头胀痛、健忘；Factor9代表：脉弦、渴喜热饮、腰痛；Factor10代表：失眠、口苦、口臭、心烦、目涩、舌色红；Factor11代表：舌色暗、面色白光白；Factor12代表：乏力、气短、头身困重；Factor13代表：懒言、少气、脉细；Factor14代表：形体消瘦、纳差；Factor15代表：皮肤瘙痒、渴喜冷饮、目赤；Factor16代表：脉数、少苔；Factor17代表：脉滑、齿痕、粘滞不爽；Factor18代表：肢体疼痛、肢体麻木、苔腻；Factor19代表：便秘；Factor20代表：干稀不调、脉弱；Factor21代表：纳呆、面色萎黄；Factor22代表：耳鸣、腰膝酸软；Factor23代表：心悸。其中：7个因素属于阴虚；4个因素属于气虚；3个因素属于血瘀；3个因素属于湿阻；2个因素属于热盛；1个因素属于血虚；1个因素属于阳虚；1个因素属于内风；1个属于阳亢。说明糖尿病证候要素是阴虚、气虚；次要因素是：湿阻、血瘀、热盛；兼夹因素是：阳虚、内风、阳亢、血虚。病位：7个病位在脾；6个病位在肝；5个病位在肾；2个病位在胃；2个病位在心；1个病位在肺。糖尿病主要靶位为：脾、肝、肾。9.年龄与23个因子进行分别分析,结果年龄对factor6、factor11、factor10和factor20有显着影响,P值分别为0.000、0.000、0.003和0.010。10.对BMI指数与23个因子进行分别分析,结果BMI指数对factor14、factor17、factor12和factor3有显着影响,P值分别为0.000、0.009、0.015和0.027。11.以血压有无分组对23个因子进行分析,结果fctor10、factor11和factor16的差异有显着性意义,P值分别0.000、0.030和0.032。说明血压与fctor10、factor11和factor16存在相关性。结论：1.澳门地区与广州地区的一般情况比较：两地区的年龄、身高、血压(高压)、病程、性别、BMI指数、婚姻状况、文化程度和职业等比较差异有统计学意义。而体重、低压比较未见有统计学意义。2.澳门地区新发病的病人的“叁多一少”症状比较突出；随着病程的增加,视物模糊、精神疲倦、失眠、心烦等糖尿病并发症排位逐渐靠前。乏力在、舌色红、脉细等在不同病程中均排在第一位,说明阴虚热盛贯穿整个2型糖尿病,也有血瘀的表现。3.广州地区腰膝酸软、舌体胖大、舌腻、脉弦等在不同病程中排名均靠前。说明广州地区的2型糖尿病患者不同程度都有脾虚湿盛的症状,同时伴有阴虚内热、血瘀等。4.澳门地区糖尿病证候要素是阴虚、气虚；次要因素是：湿阻、血瘀、热盛；兼夹因素是：阳虚、内风、阳亢、血虚。糖尿病主要靶位为：脾、肝、肾。5.年龄对factor6、factor11、factor10和factor20有显着影响,P值分别为0.000、0.000、0.003和0.010。6.BMI指数对factor14、factor17、factor12和factor3有显着影响,P值分别为0.000、0.009、0.015和0.027。7.血压与fctor10、factor11和factor16存在相关性。
贾丽燕[10]2018年在《中医药治疗2型糖尿病及视网膜病变的横断面调查及数据挖掘研究》文中提出1研究目的本研究调查中医药干预措施在2型糖尿病及视网膜病变患者中的接受需求、应用现状并分析相关因素,分析糖尿病视网膜病变的相关因素,了解患者对视网膜病变的认知现状和知识需求,获取2型糖尿病患者最近一次血糖控制指标达标率并分析相关因素。基于现代文献的数据挖掘,探讨中医药治疗糖尿病视网膜病变用药的中药类别、药性特点、核心药对、药物关联规则及组方规律等。以期为日后更深入的研究提供线索和病因学假设,为临床中应用中医药的用药组方提供数据来源和支持。2研究方法中医药治疗2型糖尿病及其视网膜病变的应用现状采用横断面调查方法,在北京市某叁甲医院的中医糖尿病科和内分泌科采用连续抽样方法纳入2型糖尿病患者,采用横断面调查样本量公式计算样本量,查阅文献及咨询专家相结合制定调查问卷,进行预调查和修改问卷,进行问卷调查收集1286例2型糖尿病患者资料;采用Epidata3.1软件建立数据库、录入数据并核查,将数据导出至SPSS20.0软件,根据数据类型及研究目的进行统计分析。数据挖掘部分首先制定检索词,系统全面的检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普数据库、中国生物医学文献数据库,获取中医药治疗2型糖尿病视网膜病变的临床研究文献,制定严格纳入排除标准筛选出合格文献,制定资料提取表,对纳入文献进行资料提取,在Excel中对提取资料进行二值量化处理,进一步导入统计软件和数据挖掘软件进行分析。采用SPSS20.0软件对糖尿病视网膜病变的中药用药类别、药性特点进行分类汇总分析,在RapidMiner Studio数据挖掘软件的FP-growth模块和CreateAssociation Rules模块对中药用药进行关联分析,得出高频核心药对结果、药物组合关联规则及高频核心用药关联分析网络图。3研究结果(1)2015年3月-2017年3月共收集北京某叁甲医院住院患者问卷1286份,其中合并视网膜病变者220例(17.1%)。2型糖尿病及视网膜病变患者的中医药治疗意愿接受率分别为46.7%和52.7%,中医药应用率(近叁个月)分别为21.8%和24.1%,患者接受中医药治疗的原因有中医药疗效好(36.2%)、愿意做出尝试(29.3%);不接受中医药治疗的原因主要是患者表示对中医药治疗本病的疗效及疗法尚不了解(45.3%)及中医药煎煮服用不便等。本研究患者空腹血糖、餐后2小时血糖、糖化血红蛋白达标率分别为36.9%、32.1%、23.1%,除年龄、病程两因素在餐后2小时血糖达标情况间的差异显示有统计学意义外,其他因素与血糖达标情况均显示差异无统计学意义。视网膜病变相关的因素有性别、病程、合并周围神经病变和肾功能减退等,男性患者、病程长者、有周围神经病变和肾功能减退合并症者并发视网膜病变的比例更高,而视网膜病变患者也表现出对自身2型糖尿病病情更加重视。36.4%的患者定期进行眼底检查,平均检查周期为11.57个月/次,2型糖尿病患者接受眼底疾病治疗、视网膜病变治疗和视网膜病变预防的比例分别为9.3%、4.1%、10.5%,合并视网膜病变者接受治疗和预防的比例分别为24.5%、22.0%。本研究调查患者对于视网膜病变健康知识宣传教育的意愿接受率为85.8%,其中47.3%认为发放宣传手册的教育方式更好、48.9%希望了解视网膜病变的治疗方法、22.8%有意愿了解视网膜病变的预防知识。(2)最终纳入中药复方治疗DR的中文文献152篇,包括随机对照研究117篇(占77.0%)、非随机对照研究20篇(占13.2%)、自身前后对照研究1篇(占0.7%)、病例系列14篇(占9.2%),共涉及中药方剂152首,含中药1657味,用药频次占50%以上的中药有:非增殖性DR病变为黄芪、丹参、生地(54首方,572味中药);3-4期DR病变为白术、丹参、甘草、枸杞、黄芪(9首方剂,84味中药);增殖性DR病变为蒲黄、叁七(4首方剂,41味中药);整体用药频次前五味的是黄芪、丹参、生地、枸杞、葛根(152首方,中药1657味)。药物归类:各期DR均以补虚药为主、其次为清热药,再次为活血化瘀药;各期用药药性整体均偏寒凉。关联分析显示:所有组合以黄芪为中心,丹参、生地、枸杞、葛根四味药分别与黄芪有较强关联性,当归、赤芍、川芎之间也存在组方关联。4结论2型糖尿病及视网膜病变患者对中医药疗法有较高的需求,患者的中医药治疗意愿需求率高于实际应用率,各血糖控制指标达标率均较低,定期眼底检查、视网膜病变防治情况不理想,患者接受健康教育的意愿较强。中药治疗视网膜病变,在非增值期以益气活血滋阴为主,在3-4期以健脾益气为主,在增殖期以活血化瘀为主,另外增殖期清热药、活血化瘀药以及寒凉药的比例稍增加;核心药物组合以黄芪为中心,并与丹参、生地、枸杞、葛根等形成组合用药。另一方面,今后应加强中医药知识宣传,提高中医药在临床实践中的作用,开设更多视网膜病变健康教育专栏,向2型糖尿病患者发放健康手册,另外医护人员应鼓励促进患者运用“五架马车”的策略积极进行疾病的防治以延缓并发症、提高生活质量,优化2型糖尿病患者的治疗方案并精准用药以提高血糖控制达标率。
参考文献：
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[9]. 澳门与广州地区2型糖尿病中医证型特点比较与探讨[D]. 李伟华. 广州中医药大学. 2012
[10]. 中医药治疗2型糖尿病及视网膜病变的横断面调查及数据挖掘研究[D]. 贾丽燕. 北京中医药大学. 2018
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