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J-GLOBAL ID：202102236202107715   整理番号：21A0497714

データマイニング技術に基づく多発性硬化症の素因と薬品使用規則の研究【JST・京大機械翻訳】

Study on syndrome elements and medication rules of multiple sclerosis based on the data mining technique

著者 (9件)： Li Tingting (100700 北京中医薬大学東直門医院脳病科) ,  Sun Qianhui (北京中医薬大学) ,  Huang Minting (北京中医薬大学) ,  Wang Boyuan (北京中医薬大学) ,  Jiang Ping (100700 北京中医薬大学東直門医院脳病科) ,  Li Mingxuan (100700 北京中医薬大学東直門医院脳病科) ,  Li Chuanpeng (100700 北京中医薬大学東直門医院脳病科) ,  SUGIMOTO KAZUO (100700 北京中医薬大学東直門医院脳病科) ,  Gao Ying (100700 北京中医薬大学東直門医院脳病科)
資料名： Huanqiu Zhongyiyao  (Huanqiu Zhongyiyao)
巻： 13  号： 11  ページ： 1859-1866  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4047A  ISSN： 1674-1749  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目的:データマイニング技術を用い、多発性硬化病の部位及び病性症候群の分布と投薬規則を検討する。【方法】20年3月までの中国知ネットワークジャーナルデータベース(CNKI),ベプスデータベース(VIP),および万方データベースを検索し,病勢および病性症候群,コア投薬,および証書の投薬情報を含むExcelデータベースを構築し,SPSS20を用いた。頻度統計とSPSSModeler18.0,SPSSClementine12.0ソフトウェアによる相関ネットワークモデル,クラスター分析などのデータマイニング分析を行った。結果:合計102本の文献を登録し、漢方薬の処方は162本であった。頻度分析により、病位の証素5種、病性証素12種を選別し、病位の証素の出現頻度が最も高い前2位は腎臓、脾臓、病性証素の出現頻度が最も高い前3位は順に陽虚、うっ血、陰虚であった。相関ルール研究より、病性要素とコア薬品使用規則が35本、中核薬品配合規則が16本、臨証薬品使用と配合規則が24本であった。結論:データマイニング技術システムを用いて、現在文献に報告された多発性硬化病位と病性証物質及び薬品使用規則をまとめ、臨床弁証の精密治療と更なる科学研究にデータサポートを提供する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  脾臓 ,  うっ血 ,  ソフトウェア ,  クラスタ分析 ,  *多発性硬化症 ,  漢方製剤 ,  相関ルール ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 陽虚 ,  陰虚 ,  ネットワークモデル ,  Excel ,  出現頻度 ,  頻度分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  データベースシステム  (JD03030U) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： データマイニング技術 ,  多発性硬化症 ,  薬品 ,  規則 ,  研究