1、中藥復方治療痛經用藥規律         【摘要】  收集近20年來治療痛經的中藥復方176首，建立中藥復方數據庫，用頻率分析法分析藥物的使用比例、使用頻率和劑量；用單指標和多指標的多因子線性逐步回歸統計學方法，篩選決定單指標和多指標的主要藥物，建立回歸方程，預測復方的臨床療效。得出在173種中藥中，活血化瘀類中藥和理氣類中藥的使用比例和使用頻率最高；統計出常用的20味中藥的劑量區間；建立單指標和多指標的線性逐步回歸方程，篩選出決定單指標和多指標中各指標的主要藥物，并用單指標回歸方程檢驗了176首處方的總

2、有效率，其絕對誤差在4%以內的有167首，占總處方的94.89%。提示活血理氣類藥物為最常用的藥物；建立的逐步回歸方程能較為精確地預測復方治療痛經的臨床療效。 【關鍵詞】  痛經 中藥 復方 回歸分析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通過檢索重慶維普數據庫，收集了近20年來治療原發性痛經及繼發性痛經的中藥復方176首，用頻率分析法分析

7、用藥的使用比例、使用頻率和劑量；用單指標和多指標的多因子線性逐步回歸統計學方法，建立回歸方程，篩選決定單指標和多指標中各指標的主要藥物，預測復方的臨床療效，探索中藥復方治療痛經的用藥規律。1  資料來源   通過檢索重慶維普數據庫，收集自19872006年治療痛經的中藥復方176首，且藥味完整，藥量準確，療效確切，每首復方的臨床病例至少50例以上，病例總數17 079，建立數據庫。2  統計分析和結果2.1  藥物歸類  痛經中藥復方中主要有活血化瘀藥、理氣藥和溫經散寒藥。按照中藥學1歸類方法，復方中活血化瘀類藥物有18種：蒲黃、五靈

8、脂、血見愁、花蕊石、三七、丹參、川芎、桃仁、紅花、血竭、三棱、莪術、沒藥、乳香、水蛭、益母草、澤蘭、延胡索；理氣類藥物19種：香附、木香、檳榔、烏藥、柴胡、蘇木、青皮、陳皮、枳實、沉香、丁香、王不留行、茺蔚子、枳殼、郁金、月季花、麝香、橘核、川楝子；溫經散寒類藥物11種：肉桂、附子、干姜、吳茱萸、艾葉、鹿角、桂枝、小茴香、白芥子、生姜、川椒。            各類中藥的使用比例按照公式yi=ni/m計算，yi是第i類中藥的使用比例（%），ni是第i類中藥的使用種數，m是176首復方中藥物的

9、總使用種數（173種）。各類中藥的使用頻率按照公式Yi=Ni/M計算，Yi是第i類中藥的使用頻率（%），Ni是第i類中藥的總使用次數，M是173味中藥的總使用次數（1 866次）。經統計，以上三類中藥的使用比例總和為27.74%，用藥頻率的總和為68.18%。見表1。表1  藥物歸類統計（略）2.2  藥對  各藥對的使用頻率按照公式Yi=Ni/M計算，Yi是第i個藥對的使用頻率（%），Ni是第i個藥對的使用次數，M是中藥復方總數（176）2。見表2。2.3  單味藥的使用頻率及劑量區間  按照公式Yi=Ni/M，其中單味藥使用頻率Yi是第i種

10、中藥在176首復方中的使用頻率（%），Ni是第i種中藥的使用次數，M是中藥復方總數，經統計列出了前20味中藥的最大劑量、最小劑量、平均劑量以及在176首復方中的使用次數和百分比?；钛須鉁亟涱愃幬锸亲钪饕?，在前20味藥中占了70%。見表3。表2  藥對分析（略）*活血化瘀類藥物。2.4  單指標和多指標預測復方療效的逐步回歸方程  利用SAS統計分析軟件包3，對總有效率進行了單指標逐步回歸分析，獲得了對指標影響最大的31味藥的回歸方程；對顯效率、有效率和無效率進行了三指標逐步回歸分析，獲得了對指標影響最大的21味藥的顯效率回歸方程，含有16味藥的有效率回歸方程和

11、31味藥的無效率回歸方程。        需要指出的是，在預測或檢驗某藥方的總有效率、顯效率、有效率和無效率時，上述回歸方程中的各味藥的數量是無量綱數，不是該味藥的重量，而是該味藥的重量與該藥方各味藥的總重量之比，即百分率。如一張含有附子的復方，先算出附子的無量綱數，即附子的重量與該藥方各味藥的總重量之比，然后將比值代入方程中，乘以附子的回歸系數，得出復方中指標的預測值。   為了檢驗上述各逐步回歸方程的精確性，按上述單指標和三指標逐步回歸方程，計算了176個藥方的總有效率、顯效率、有效率和無效率，所得結果與所給的

12、相關數據之絕對誤差，除個別藥方外，可以說比較精確，以總有效率的具體檢驗結果為例。見表4。   絕對誤差區間|y|(%)的所占比例按照公式Yi=Ni/M計算，Ni是第i個區間的中藥復方數，M是中藥復方總數（176首）。見表5。表3  單味中藥分析（略）*活血化瘀類藥; 理氣類藥; 溫經散寒類藥。表4  總有效率的檢驗結果誤差分析（略）表5  絕對誤差區間分析（略）由上述檢驗結果可見，絕對誤差在4%以內的有167個藥方，占94.89%，絕對誤差在4%10%之間的有9個藥方，占5.11%。3  討論   痛經是婦科常見疾

13、病，可分為原發性痛經和繼發性痛經兩大類。痛經的病因主要是情志所傷、起居不慎或六淫為害等，并與素體及經期、經期前后特殊的生理環境有關。在這個期間致病因素的侵害導致沖任瘀阻或寒凝經脈，使氣血運行不暢，胞宮經血流通受礙，以致“不通則痛”。“瘀”是痛經的主證，同時可以兼有氣滯、寒凝、氣血虧虛、肝腎虧損和濕熱下注等兼證表現4。3.1  藥物的使用比例、使用頻率和劑量  活血化瘀類藥物的用藥比例占第二，用藥頻率占第一位；理氣類藥用藥比例占第一位，用藥頻率占第二；占第三位的是溫經散寒類藥物?！皻鉃檠畮?，血為氣之母，氣行則血行”?；钛鲱愔兴幣湮槔須忸愔兴幠芟嗟靡嬲?，增強療效，再增加溫

14、經散寒類藥物，能使療效更臻完善。三類藥合用，符合中醫基礎理論和藥物配伍原則。藥對中使用頻率最高的是當歸、川芎，當歸配川芎能養血活血理氣，是痛經治療中最常用的藥對，也是最經典的養血活血理氣的藥對。在最常用的12個藥對中，活血化瘀類的藥對占了5對，其余7個藥對的功效依次為養血活血、益氣活血、緩急止痛、理氣止痛、溫經散寒、熄風止痙、補益肝腎。在單味藥（20味）的統計分析中，11味藥物屬于活血化瘀類中藥，占55%。有些藥物雖不歸屬于活血化瘀類中藥，但也兼有活血之功。中醫醫生的用藥劑量有個體化、隨意化傾向，本文總結了173味中藥的最大劑量、最小劑量、平均劑量及在176首方中的使用次數和百分比，列出其中的

15、前20味藥物。該劑量分析對指導臨床用藥和減少用藥隨意性有一定的意義。以上復方的用藥特點進一步驗證了“瘀”是痛經的主證?；钛須鉁亟浭桥R床常用的藥物57。3.2  藥方的療效預測  本文將176首復方，通過單指標和多指標的逐步回歸分析方法，得到單指標和多指標的預測回歸方程，可以預測復方的療效（不是臨床療效和藥物療效）。所以這是一個預測方程。   把總有效率作為單指標，173味藥物作為多因子，建立單指標多因子的線性逐步回歸方程。首先說明的是所列入的31味藥是逐步篩選出來的對總有效率影響最大的藥物。其次，藥物前的數值是回歸系數，“+”、“”號不代表正、負影響，

16、回歸系數的絕對值越大，對指標的影響就越大，反之亦然。第三，通過此方程可以計算出復方的總有效率的預測值。31味藥總有效率的單指標逐步回歸方程所得復相關系數為0.793 83，它表明此回歸方程預測的精確度達到79.383%。把顯效率、有效率和無效率作為三指標，173味藥物作為多因子，建立多指標多因子的線性逐步回歸方程，篩選出對各指標影響最大的藥物，藥物回歸系數的意義同單指標多因子線性逐步回歸方程。            從中可以看出在痛經治療中，雖然活血、理氣類中藥使用很廣泛，但對總有效率和無效率影

17、響因子最大的分別是附子和全蝎，對顯效率影響因子最大是附子；在有效率逐步回歸方程中，影響因子最大的是丁香。附子、丁香和全蝎藥性峻猛，具有溫經散寒通絡之功，說明雖然溫經散寒通絡藥物應用得相對較少，但對痛經療效的影響很大。   表4是運用總有效率回歸方程去檢測176首復方的總有效率，計算出來的數值與原復方的總有效率進行比較，誤差最大的是9.84%，誤差最小的是0.000 2%，平均誤差1.76%。表5列出了絕對誤差區間分布，如在0%1%之間的有67首處方，占總處方數的38.07%；絕對誤差在4%以內的共有167首處方，占總處方數的94.29%，因此可見該方程較為精確。 

18、  因為顯效率、有效率和無效率這三個指標具有相關性，假如用單指標的多元線性回歸方程處理，就丟掉了指標間的相關性的信息，這樣有失偏頗，而多指標、多因子的線性回歸方程能顯示出多指標間的相關影響，它比單指標的多元線性回歸方程更能客觀地反映出復方中的藥物對這三個指標的影響。在以往的報道中，未見用多指標、多因子的線性逐步回歸方程對復方進行統計分析。當然臨床療效還與諸多因素如年齡、病程、病情的嚴重程度及辨證分型等等有關。本文只是從復方療效角度，做了這方面的嘗試，以期為復方的臨床應用和方藥研究增加一條思路8，9?！緟⒖嘉墨I】  1 Lei ZQ. Chinese materia medi

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20、上海中醫藥大學出版社. 2004: 6.3 Huang Y, Wu P. SAS statistical analysis and application. Beijing: China Machine Press. 2006: 5. Chinese.黃燕, 吳平. SAS統計分析與應用. 北京: 機械工業出版社. 2006: 5.4 Luo YK. Gynaecology in traditional Chinese medicine. Shanghai: Shanghai Scientific and Technical Publishers. 1993: 4. Chinese.羅元愷.

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