DOI:10.11656/j.issn.1672-1519.2024.07.04
http://tjzhongyiyao.ijournals.cn/html/tjzyy/2024/7/20240704.htm
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引言
证候是中医认识疾病和临床诊疗的核心，缺乏规范的证候诊断标准是目前制约提供高级别中医药疗效证据的最大障碍。症状是辨识证候的主要依据，症状量化是建立量化证候诊断标准的前提和基础。症状群指同一病症中相伴出现的几个症状组成的集合，可解构复杂的证候，实现症状结构化、体系化，进一步提高诊断的精准度和效度。基于已明确的常见证候的主要症状及其主次症，分析常见证候中关联较强的症状群及其对证候诊断的贡献度，对明确证候诊断依据，提高证候诊断标准的诊断效能具有重要价值。团队前期基于文献研究和746例肺结节患者临床调查数据，结合专家咨询等方法，明确了肺结节肺气虚证、肺脾气虚证、痰浊阻肺证、瘀阻肺络证4个常见证候及其主次症。本研究在此基础上，采用关联规则结合贝叶斯网络技术，进一步探讨肺结节各证候中症状群对证候的贡献度，初步确立肺结节常见证候诊断依据，为进一步肺结节证候诊断标准的建立提供依据。本研究获得河南中医药大学第三附属医院伦理委员会审查通过（意见号：2021HL-001）。
孙雪鸽, 赵虎雷, 焦莉, 等. 基于数据挖掘技术的肺结节常见证候诊断依据分析. 天津中医药, 2024, 41(7): 829-834.
SUN Xuege, ZHAO Hulei, JIAO Li, et al. Analysis of common syndromes diagnosis basis of pulmonary nodules based on data mining. Tianjin Journal of Traditional Chinese Medicine, 2024, 41(7): 829-834.
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