本文主要研究了基于数据挖掘技术分析慢性阻塞性肺疾病（COPD）的复方用药规律。COPD是一种常见的、可以预防和治疗的呼吸系统疾病，其特征是持续存在的气流受限，通常呈现进行性发展，并伴有对肺部有害物质的异常炎症反应。中医药在治疗COPD方面积累了丰富的临床经验，而本研究的目的在于通过数据挖掘技术深入分析这些经验，并总结出可用于指导临床辨证论治的规律。
在方法上，本研究首先制定了COPD的诊断及分期标准、中医证候、病例纳入及排除标准，然后整理了东直门医院呼吸科病房在2018年9月至2019年9月诊治的COPD病例。接着，利用SAS9.4软件平台对数据进行规范化处理，并建立了数据库。为了分析归纳临床治疗用药规律，研究采用了频数分布、症状因子分析和中药因子分析等数据挖掘技术。
在分析结果中，症状因子分析揭示了COPD急性加重期可分为5种基本证候，缓解期可分为3种基本证型。例如，外寒内饮证主要使用小青龙汤；气虚外感证主要使用参苏饮；风寒袭肺证主要使用荆防达表汤；痰热郁肺证主要使用千金苇茎汤；痰瘀内阻证主要使用血府逐瘀汤；阳虚水泛证主要使用真武汤；肺阴亏耗证主要使用沙参麦冬汤；上盛下虚证主要使用苏子降气汤。
此外，中药因子分析将临床上常用治疗COPD的药物分为6类，这进一步说明了中医药在治疗COPD方面的综合性和多样性。这些发现对于指导临床辨证分型及立法处方具有重要的参考价值，有助于提高中医药治疗COPD的科学性和准确性。
研究中所运用的数据挖掘技术是现代信息技术与中医药研究相结合的产物，它通过对大量临床数据的分析，能够揭示隐含在数据中的模式、关联和规律性，这对于中医药的现代化研究具有重要意义。数据挖掘技术不仅可以应用于中医药研究，还可以广泛应用于医疗、金融、气象等各个领域的数据分析中，帮助相关领域专家从海量信息中提取有价值的知识。
关键词包括“慢性阻塞性肺疾病”、“分证论治”和“数据挖掘”，这些关键词概括了本研究的核心内容和研究方向。慢性阻塞性肺疾病作为研究对象，分证论治作为中医治疗的特色方法，数据挖掘作为现代分析技术，在中医药研究中起到了联结传统与现代、理论与实践的重要作用。
从文献标识码“Ａ”和中图分类号“Ｒ５６３．９”可以看出，本研究属于呼吸系统疾病研究范畴，同时数据挖掘方法在此类研究中的应用具有明确的定位和分类。这些分类和标识码帮助读者快速了解文献的研究领域和内容类型，便于进一步的检索和学术交流。
基于数据挖掘技术分析COPD的复方用药规律，不仅有助于深入理解中医药治疗COPD的临床实践，而且通过挖掘出的规律性知识，可以更好地指导临床工作，实现个性化、精准化的治疗，对提高COPD治疗效果具有重要的现实意义。
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