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目的：评价西药联合中药治疗代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）的疗效和安全性，并探析用药规律。方法：运用Cochrane及RevMan5.4进行质量评价和Meta分析纳入标准的研究；利用Apriori算法分析，通过Cytoscape绘制共线网络图。结果：西药联合中药复方治疗MASLD在疗效、肝功能、血脂、B超方面均优于常规西药治疗，有统计学意义（P<0.05）。数据挖掘得出使用频率高的中药：白术、茯苓、泽泻、柴胡、山楂、白芍、陈皮、甘草、丹参、郁金、薏苡仁、枳壳。在药组的选择上：白术-茯苓-陈皮-柴胡-泽泻的关联性最为显著，其次紧密联系的药组是山楂-丹参-甘草。结论：西药联合中药治疗MASLD与单纯西药治疗相比较疗效更显著，安全性两者之间没有差别。临床遣方用药中可适当参考本次分析得出的高频药物和药物组合。
Abstract：Objective:To evaluate the efficacy and safety of western drugs combined with traditional Chinese medicine in the treatment of Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease(MASLD),and to explore the pattern of dosing.Methods:Studies with quality assessment and Meta-analysis inclusion criteria using Cochrane and RevMan 5.4;analysed using the Apriori algorithm,and covariate network diagrams were plotted via Cytoscape.Results:The treatment of MASLD with western medicine combined with Chinese medicine compound was statistically superior to conventional western medicine treatment in terms of efficacy,liver function,blood lipid,and B ultrasound(P<0.05). Data mining yielded Chinese medicines with high frequency of use:Rhizoma Atractylodis Macrocephalae,Poria,Alismatis Rhizoma,Radix Bupleuri,Fructus Crataegi,Radix Paeoniae Alba,Pericarpium Citri Reticulatae,Radix Et Rhizoma Glycyrrhizae,Radix Et Rhizoma Salviae Miltiorrhizae,Radix Curcumae,Semen Coicis,and Fructus Aurantii. In the selection of drug groups:the most significant correlation was between Rhizoma Atractylodis Macrocephalae-Poria-Pericarpium Citri Reticulatae-Radix Bupleuri-Alismatis Rhizoma,and the next closely related drug group was Fructus Crataegi-Radix Et Rhizoma Salviae Miltiorrhizae-Radix Et Rhizoma Glycyrrhizae.Conclusions:The efficacy of western medicine combined with Chinese medicine in the treatment of MASLD is more significant than that of western medicine alone,and there is no difference in safety. The high frequency drugs and drug combinations derived from this analysis can be referred to in clinical prescriptions.
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基本信息:
中图分类号:R259
引用信息:
[1]李颢颜,张紫晴,江霞,等.中药治疗代谢功能障碍相关脂肪性肝病的meta分析及数据挖掘[J].广州医科大学学报,2025,53(02):17-26.
基金信息:
广州市科技局市校（院）企联合资助项目（2023A03J0319）; 广东省中医药局面上项目（20221319）