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夏枯草汤加减结合雷火神针治疗良性甲状腺结节(气郁痰阻型)临床效果观察 被引量:24
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作者 李永桂 管昱鑫 +1 位作者 李小鸾 杨历新 《中华中医药学刊》 CAS 北大核心 2022年第8期225-228,共4页
目的 探究夏枯草汤加减结合雷火神针治疗良性甲状腺结节(气郁痰阻型)临床效果。方法 研究纳入99例良性甲状腺结节(气郁痰阻型)患者(2019年7月—2020年5月),采取随机数字表法将99例患者分成两组,分别为对照组50例与观察组49例,对照组口... 目的 探究夏枯草汤加减结合雷火神针治疗良性甲状腺结节(气郁痰阻型)临床效果。方法 研究纳入99例良性甲状腺结节(气郁痰阻型)患者(2019年7月—2020年5月),采取随机数字表法将99例患者分成两组,分别为对照组50例与观察组49例,对照组口服优甲乐3个月治疗,观察组在对照组治疗基础上+夏枯草汤加减结合雷火神针治疗,治疗3个月,比较各组患者疗效、治疗前后患者甲状腺结节数目及甲状腺结节大小变化、中医证候积分(颈部触及结节、喉间梗阻感、善太息、情志抑郁、头晕目眩等)变化、甲状腺功能指标变化及血清中胰岛素样生长因子-1(IGF-1)、转化生长因子-β(TGF-β)及血管内皮生长因子(VEGF)水平变化、结节内血流信号分级情况变化、不良反应。结果 与观察组(95.92%,47/49)相比,对照组患者有效率(84.00%,42/50)较低(P<0.05);治疗前,两组患者甲状腺结节数目及甲状腺结节大小、中医证候积分(颈部触及结节、喉间梗阻感、善太息、情志抑郁、头晕目眩等)、IGF-1、TGF-β、VEGF、结节内血流信号分级情况比较(P>0.05),治疗后各组患者甲状腺结节数目及甲状腺结节大小、中医证候积分(颈部触及结节、喉间梗阻感、善太息、情志抑郁、头晕目眩等)、IGF-1、TGF-β、VEGF、结节内血流信号分级情况均改善,观察组患者治疗后甲状腺结节数目及甲状腺结节大小、中医证候积分(颈部触及结节、喉间梗阻感、善太息、情志抑郁、头晕目眩等)、IGF-1、TGF-β、VEGF、结节内血流信号分级情况等指标优于对照组患者(P<0.05);两组患者治疗前后促甲状腺激素(TSH)、游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)、游离甲状腺素(FT4)等甲状腺功能指标无变化(P>0.05);对照组失眠1例,口干1例,观察组口干1例,不良反应比较,P>0.05。结论 夏枯草汤加减结合雷火神针治疗良性甲状腺结节(气郁痰阻型)临床效果佳,安全可靠,值得应用。 展开更多
关键词 良性甲状腺结节 气郁痰阻型 优甲乐 夏枯草汤加减 雷火神针
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基于粒子群优化的BP神经网络对血脂异常气郁痰阻型中医证候的疗效预测 被引量:1
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作者 李娜 贾林 +2 位作者 郑旭彤 段锦龙 姚魁武 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2022年第10期4089-4097,共9页
目的选用两种药物分析对血脂异常、中医证候的疗效,以中医证候积分为基础建立血脂异常气郁痰阻型的疗效表征模型,进而提出基于粒子群优化的BP神经网络预测两种方法的疗效。方法收集50名符合血脂异常气郁痰阻型患者的基本资料,将患者随... 目的选用两种药物分析对血脂异常、中医证候的疗效,以中医证候积分为基础建立血脂异常气郁痰阻型的疗效表征模型,进而提出基于粒子群优化的BP神经网络预测两种方法的疗效。方法收集50名符合血脂异常气郁痰阻型患者的基本资料,将患者随机分为解郁祛痰化浊方组(JQHP)、血脂康胶囊组(XZKC),每组25例,观察疗程12周治疗前后的血脂水平,治疗前及治疗期间每4周记录一次中医证候积分,共4次。定性疗效分析参考血脂防治指南和中医疗效积分,采用t检验、非参数检验及X2分析的方法;神经网络模型采用粒子群优化的BP神经网络,定量构建血脂异常气郁痰阻证的预测模型,设置为三层网络,输入层节点数为15,隐含层节点数为6,输出层节点数为1。针对JQHP组和XZKC组的数据,分别选择80%的数据进行训练,20%的数据进行验证。结果两组治疗前、治疗4周、治疗8周、治疗12周的中医证候积分随治疗周期的增加而下降(P<0.05)。JQHP组除了“形体肥胖”外,其余14项症状均有显著的改善(P<0.05),XZKC组治疗前后比较除“形体肥胖”、“头晕”、“胸闷”外,其余12项均改善(P<0.05)。以中医证候积分建立的基于粒子群优化BP神经网络的预测精度高、稳定性佳,可以定量预测两种药物对未知患者的疗效。结论JQHP和XZKC可以改善血脂异常患者的血脂水平,改善气郁痰阻型患者的症状,此为定性分析。利用中医证候积分建立的基于粒子群优化BP神经网络两种治疗方法的预测模型,可定量预测未知患者的疗效。以此思路将有助于找到一种特定治疗方法的适应人群,从而提高该治疗方法的针对性,实现中医药的智能化、精准化、定量化。 展开更多
关键词 BP神经网络 血脂异常 气郁痰阻型 预测模
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