孔乔 黄幸 张乐怡 倪建璋 郝晓晖 耿庆文 常静玲

    中风后失语(post stroke aphasia，PSA)是中风后神经功能缺损的重要表现之一，占中风发病的三分之一以上[1-2]，严重影响患者的认知功能和沟通能力，给个人、家庭及社会带来沉重的精神和经济负担[3]。目前，现代医学主要着眼于治疗原发病和语言康复训练[4]，其疗效和安全性有待于进一步提升[5]。PSA中药疗效显著，当前丰富的临床证据表明，有良好的应用前景与使用价值[6-7]。本课题组一直致力于PSA的临床与科研工作，对辨治PSA有丰富经验，前期基于文献研究对本病的方药规律进行了挖掘整理，但尚未形成规范的中药治疗方案[8]。本研究以课题组专家治疗PSA的有效处方为基础，从德尔菲法专家共识的角度，对复杂网络分析得到的中药处方进行验证，探索筛选中风后失语的中药处方，为临床提供启发和参考。

    1 资料与方法

    1.1 通过复杂网络分析确定有效中药处方

    1.1.1 处方的来源 2016年1月至2021年3月北京中医药大学东直门医院脑病科中风后失语门诊接诊的患者或者收入院患者。主要首诊医师为常静玲主任医师、周莉主任医师、王军主任医师等。

    1.1.2 纳入标准 (1)符合中风后失语的诊断标准；(2)医案信息完整，包括一般情况(姓名、性别、年龄)、主诉、现病史、四诊信息、用药用量等内容；(3)服药后，患者语言功能(BDAE分级、语言症状)改善，同时符合以上3项。

    1.1.3 排除标准 (1)不以语言障碍为主要治疗方向；(2)未坚持服用中药治疗。符合任意1项即可排除。经筛选，共纳入PSA患者82例，包含处方106首。

    1.1.4 诊断标准 西医诊断参照《中国各类主要脑血管病诊断要点2019》中脑卒中的诊断标准[9]；失语症诊断参照北京大学高素荣等制订的《汉语失语成套测验(ABC)》[10]；中医诊断参照国家中医药管理局脑病急症科研协作组制订的《中风病诊断与疗效评定标准(试行)》[11]。

    1.1.5 数据清洗和质量控制 参照《中药学(第九版)》统一中药名称，将规范处理后的数据以变量形式逐一录入IBM SPSS 20.0。当此方中出现某药物时录入“1”，没有出现该药物时录入“0”，以此建立PSA方药数据库[12]。录入工作由双人负责审核完成，以保证数据挖掘结果的准确性。

    1.1.6 基于Gephi软件进行核心中药群分析 采用计算机编程语言(Python)设计生成全部中药的邻接矩阵，导入Gephi 0.9.2软件进行复杂网络分析 ......