529种中医疫病现代文献评析研究-中国方剂信息专题服务平台.DOC

中文摘要 在20世纪以前的漫长历史中，鼠疫、霍乱、天花、黄热病和流感等疫病严重威胁着人类的生命。近代医学发明疫苗防治疫病不过二三百年的历史，在此之前中国人民和部分东方国家战胜一次又一次的疫病大流行，在很大程度上就是依靠不断发展完善的中医学。非典的爆发，提醒着人们，很多新的疫病还将会不断的对人类的健康和生命造成威胁。因此，对以往治疗经验和研究状况的总结就变得尤为重要。文献是一个作者或一个团体科研成果的表现形式，对疫病文献的研究具有很重要的意义。本课题通过对中医疫病现代文献的研究与分析，掌握疫病现代文献变化发展的情况，寻找疫病本身变化规律，对总结治疗疫病经验充足、疗效较好的中医医生予启发作用；并对比中医疫病临床文献和医学临床文献比例，为发现中医治疗疫病的优势病种提供参考依据。 1．研究背景 在现有的对疫病中医现代文献分析研究中，主要涉及几种疫病的文献研究。如传染性非典型肺炎、禽流感、布鲁氏杆菌病等疾病，其中关于“传染性非典型肺炎”的研究最多。研究内容涉及到文献中的证候、治则、方药、以及文献的副主题词、文献类型、时间分布、文献地区分布、期刊分布情况、机构情况、第一作者情况、累积文献量、著者统计、文献性质比较等方面。所研究的文献涉及的疫病数量较少，而且每种疾病研究范围较窄，涉及疫病主题词研究的文献较少。所用的研究方法多为简单的统计分析，多从均数及数量大小上进行分析。在时代特性上，有对明清疫病文献的分析，而没有对中医疫病近现代文献的分析研究。在研究方法上，主要使用文献计量学的各种定律及引文分析方法。数据挖掘方法多用于中药和方剂配伍研究领域，较少对主题词进行关联分析，缺少对作者同被引情况的分析。没有对比中医和世界医学的疫病研究趋势，没有地区和疫病病种之间的对比。 本课题旨在通过对57年的中医疫病文献进行分析，从宏观的角度来看中医在治疗现代疫病方面的发展状态，总结规律，而不局限于某种疾病、某个地区或某种期刊的角度。将文献计量学、现代统计学、数据挖掘等学科引入到中医文献的分析当中，使得分析结果更具有广泛性和多层次性。 2 . 研究内容和研究方法 本课题选取文献年代为1949年-2005年，对29种疫病文献从整体上进行分析。并以其中五种常见中医疫病为例，利用文献计量学和数据挖掘技术对文献数据进行处理分析。本课题的研究过程主要包括确定研究目标、数据采集、数据预处理、数据处理、结果分析五部分。 2．1 确定研究目标 2.1.1 29种疫病现代文献的研究目标 对所收集的1949年-2005年29种中医疫病文献进行文献计量学分析，并对主题词进行数据挖掘分析，对作者同被引情况进行聚类分析，发现这部分文献所隐含的规律。 对1984年以后中国中医药期刊文献数据库中的中医疫病临床文献量与MEDLINE中收录的临床文献量进行比较，总结中医治疗疫病较具优势的病种。 对1994年以后的中医疫病文献被利用情况进行分析研究，掌握文献的被利用情况和作者之间的关系。 2.1.2五种中医疫病现代文献的研究目标 对文献量较多的五种中医疫病文献从发表年代、作者、第一作者单位、地区、文献来源、资助类别、主题词以及文献的被利用情况等方面进行发散性的示范分析，主要包括：痢疾（急性菌痢和阿米巴痢疾）、流行性腮腺炎、麻疹、百日咳、流行性乙型脑炎。掌握这五种疫病文献的年代分布和地区分布的特点，总结五种疫病各自的治疗规律和研究内容变化发展的规律。通过对文献利用情况的分析，掌握高质量文献作者的研究方向。 2．2研究方法-文献计量分析和数据挖掘技术 本课题参考了文献计量学中的简单计量统计、作者合作情况分析、核心期刊评价方法、引文分析等方法，对所收集的文献进行分析研究。 应用WEKA软件，对文献相关主题词进行数据挖掘分析。该软件基于新西兰维克多大学研发的智能平台WEKA，使用Apriori算法(即Agrawal研究提出的算法)，进行疾病、证候、药物、治疗等关联规则的知识发现。关联分析是数据挖掘中的一种方法，目的是寻找给定数据记录集中数据项之间隐藏的关联关系，描述数据之间的密切度。 本课题在参考以往研究的基础上，多次运行本课题挖掘软件，先设定最小支持度为5％，最小置信度为20％，对数据库进行初步挖掘，然后从所得到的挖掘结果中筛选出置信度最高的项目集予以分析。 3 结果分析 3．1对29种疫病中医现代文献分析结果进行总结，分析其中蕴含的规律 3.1.1 57年中医疫病文献相关主题词和副主题词词频统计结果分析 1949年－2005年中医治疗疫病的热点为杆菌性痢疾、流行性腮腺炎、百日咳和麻疹4种疾病；所选择的29种疫病中，有15种出现在高频词中，分别为杆菌性痢疾、流行性腮腺炎、百日咳、麻疹、疟疾、流感、流行性出血热、伤寒副伤寒、流行性乙型脑炎、白喉、风疹、传染性非典型肺炎、脊髓灰质炎、急性病毒性肝炎和钩