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基于数据挖掘技术的焦虑抑郁共病中医证候学规律研究
  • 项目名称:基于数据挖掘技术的焦虑抑郁共病中医证候学规律研究
  • 项目类别:青年科学基金项目
  • 批准号:81202621
  • 申请代码:H2703
  • 项目来源:国家自然科学基金
  • 研究期限:2013-01-01-2015-12-31
  • 项目负责人:孙文军
  • 依托单位:北京中医药大学
  • 批准年度:2012
中文摘要:

焦虑抑郁共病是指抑郁与焦虑均符合诊断标准的一种共病状态,具有发病率高、易复发、病情重的特点。中医药对于本病的治疗有独特的优势。现有的研究对于证候分型及治疗方法,多从主观的个人经验出发,结论不够严谨,缺乏科学性和代表性。目前本病的证候规律、治疗原则、方法等方面尚缺乏统一认识,极大地限制了中医药治疗GAD的研究。贝叶斯网络技术、聚类分析、关联规则和Logistic回归是先进的数据挖掘技术。它们能够客观地、规范地建立症状之间、证候要素和证候靶位之间、证候类型与症状之间的逻辑关系,提取证候规律,为最终确立证型提供依据。我们首先采用规范的DME方法进行大样本的中医证候学相关指标的临床观察,然后运用贝叶斯网络、聚类分析、关联规则、Logistic回归分析等多种数据挖掘技术建立焦虑抑郁共病的证候模型,总结证候学规律,结合专家经验和中医理论,制订《焦虑抑郁共病的中医证候诊断标准和治疗方案(草案)》。

结论摘要:

英文主题词Comorbid Anxiety and Depression;Datamining;Syndrome;Treatment Protcol;Bayes Net


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