次旦卓嘎 洛秋
关键词:“心隆病”;藏医;诊断;治疗效果
【中图分类号】 R4【文献标识码】A 【文章编号】1673-9026(2022)15--01
1引言
心脏为脏腑之君,身体精华,魂,命之主位.三因中隆位于心脏,此性质紊乱导致“心隆病”,“心隆病”是一种临床发病率较高且常见的疾病之一,其在心脏病治疗中有较高地位。因为“心隆病”会对患者的身体健康造成极大影响,因此,需要对其实施必要治疗,治疗前需要保证诊断的准确性,本次主要对“心隆病”实施藏医诊断,并探索其治疗效果,为“心隆病”预后效果提升奠定基础。
2“心隆病”相关概述
“心隆病”主要是宿主于心脏的一种疾病,隆依据功能分为索增隆、紧久隆、恰协隆、麦娘隆、吐塞隆。“心隆病”是位于心脏的“恰协隆”的特性盛、紊引起的心脏病,恰协隆通常是位于患者的心脏,主要是对心脏以及相关器官产生作用,也会对患者肢体肌肉活动以及行走有一定作用。其发病是外因以及其他因素共同导致,外因是事物发展变化外部因素,性质不同会对事物发展变化趋向有较大的决定作用。不利的外因会促使特性相应改变,外因是疾病发生的关键。无外因的作用,三因特性无病变的根源,可见外因在事物发展以及变化中起到至关重要的作用。“心隆病”发病除了与外因相关,还与较多其他因素有密切联系,因此在对患者进行疾病诊断以及治疗前,需要了解患者的病因,还需要结合其他因素,例如临床症状、生活压力以及海拔等,进而判断患者的实际情况。医生在对患者实施疾病诊断中需保持谨慎,需要尽量结合与之相关的所有因素,保证诊断以及治疗的针对性提升。
3“心隆病”藏医诊断进展
藏医对“心隆病”病因认识与四部医典存在较大差异,但是从病根部位以及治疗思维的可以判定四部医典讲述思维是客观且正确的。因此“心隆病”的诊断一般是以四部医典以及古籍文献中的介绍为主,还需结合现在藏医著作进行疾病判断,保证“心隆病”患者得到明确且准确的诊断。另外,在诊断过程中,还需要结合患者的临床症状以及发病因素等,保证疾病诊断的准确性[3]。
4“心隆病”藏医治疗进展
安神丸藏医南派始祖苏卡·年尼多吉年发明的,目前距离现在有500年历史。历代医学均发现藏医药学的临床应用较多,也获得未曾改动配方得到传承的资料,可以看出安神丸配方对“心隆病”治疗是相对比较科学,且有效安全且稳定,并在之后可以继续使用以及传承。有专家称尝试对“心隆病”患者实施安神丸治疗,患者的临床症状获得极大程度的减轻。藏医认为是隆、赤巴、培根是形成人体的根源,是较多疾病出现的关键。赤巴具体特性是滋润、锐利、湿热,还具备轻浮、恶臭、下泄、潮湿的特性; 培根的可实现润滑、清凉效果,也具备沉重、迟钝、柔、稳、形成黏糊状的特性;赤巴属于热性疾病。安神丸特性有苦、辛、甘、咸,各自占30.00%、38.00%、24%、8%。该药物遵循了藏医药理论配伍规则以及三因平和医学思想,其从药物以及药性、效能等层面将宿主于心脏的“心隆病”实施针对性治疗,进而达到疾病治疗的目的[4-5]。
也有专家对“心隆病”患者首先实施必要诊断,经过诊断发现其心电图中大面积ST段改变,且合并心律不齐,经过对患者实施西医治疗,其临床症状有明显减轻,但是停止用药之后患者的疾病有复发趋势,服用藏药后患者的临床症状明显消失,病情无复发,且心电图检查发现患者一切正常。其针对“心隆病”实施的藏医治疗方法是:七十味珊瑚丸、八味沉香丸二十味沉香丸、二十五味珍珠丸以及三十五味沉香,期均在不同时间段内被应用,获得良好的效果。而西医治疗用到磷酸肌酸钠以及环磷腺苷葡胺。可见相对于西医,其实藏医治疗“心隆病”的临床效果相对更好。
小结
“心隆病”是心脏病的一种常见类型,其会影响患者的生活质量以及身体健康,需要对其实施针对性治疗,西医针对“心隆病”治疗通常会用到抗生素,其在极大程度上可在短时间内改善患者的临床症状,促进治疗效果提高,但是无法根治“心隆病”,加上长时间使用抗生素患者可能会存在耐药性,导致患者病情反復发作,可见西药对“心隆病”治疗具备一定的局限性。“心隆病”的藏医诊断需要以往关于“心隆病”的专业典籍为主,并结合其他相关因素,保证诊断准确性,之后对其实施相关的中医治疗,促进治疗效果提升,改善预后,并从根本上治疗“心隆病”。本研究存在一定不足,需要在后期搜集更多与之相关的临床资料,同时研究人员还需不断提升自身的专业技能,这对研究质量提升有较大帮助。
参考文献:
[1]尕藏扎西. 藏医“心隆病”的诊断与治疗研究[D].青海大学,2019,18(14):96-98.
[2]四朗青佩. 试论藏医三因学说——与哈尔滨德格藏医医院心隆病治疗的临床疗效观察[J]. 中外医疗,2019,37(8):127-128+134.
[3]尕藏扎西,才让措,贡却坚赞,龙主多杰. 藏药安神丸治疗心隆病的机理初探[J]. 时珍国医国药,2019,28(8):1961-1962.
[4]靖汝楠. 藏药复方宁隆清颗粒的制备工艺及质量标准研究[D].吉林大学,2021,10(18):96-97.
[5]Wang S. Research on Syndrome Classification Prediction Model of Tibetan Medicine Diagnosis and Treatment Based on Data Mining[C] International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems (SITIS). IEEE, 2019,11(1):14-16.