《表7 高血压中药处方用药规律的关联规则分析》

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《基于真实世界的高血压住院患者临床特征及中药处方用药分析》

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通过对原始数据进行清洗之后，选择、过滤、筛选需要的数据，利用Modeler中的Modeling模块中的Association组件，其中的Apriori算法用来进行关联规则挖掘与分析。进一步对汇总数据进行关联规则分析和绘制可视化网络图（关联规则分析模型设置最大前项数5，最低条件支持度10，最小规则置信度80%），得出7个规则药物组合，有效事务数2053；支持度表示在所有中药中前后项同时出现的概率；置信度表示有前项出现的方剂中，同时会出现后项的可能性，如有天麻出现的方剂中，同时出现石决明的可能性占96.75%（表7），余此类推。提升度>1且越高表明正相关性越高，表示在统计学上有意义[6]。见表7和图7。网络节点显示2个或更多字段值之间关系的紧密程度。其图形使用不同类型的线条显示链接，说明链接强度。