本研究的核心是探讨针灸治疗肩关节周围炎的临床选穴规律。肩关节周围炎，亦称为肩周炎，是一种常见的肩部软组织慢性无菌性炎症，该病的主要特点是肩关节活动受限和肩部疼痛。由于人口老龄化以及生活习惯的改变，肩周炎在中国的发病率较高，尤其多见于中老年人群中。肩周炎不仅影响患者的生活质量，也给社会和个人带来了经济负担。针灸作为一种传统治疗方法，在治疗肩周炎方面具有一定的效果，但关于针灸的选穴规律存在争议。
研究采用了数据挖掘技术，具体方法包括建立数据库、描述性统计分析、聚类分析和关联规则分析。研究首先通过检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普中文期刊数据库等，收集了大量关于针灸治疗肩周炎的临床文献。这些文献被用来构建包括腧穴、经络、治疗方法和部位等在内的数据库。使用统计软件SPSS和数据挖掘软件Clementine对收集到的数据进行分析，旨在挖掘出选穴规律，并提供临床治疗的参考依据。
通过筛选，纳入研究的文献共涉及29个穴位，总使用频率达到9763次。在这些穴位中，使用频次最高的前五位穴位分别是肩髃、肩贞、肩髎、曲池、合谷。从经络归经的角度来看，手阳明、手太阳、手少阳经络的穴位使用较为频繁。在取穴部位方面，肩背部和上肢部是主要的取穴区域。在治疗方法上，以普通针刺为主要手段。
聚类分析显示了三组有效的聚类穴位组合，分别是肩髎、肩髃、肩贞；曲池、合谷；条口、承山。关联规则分析进一步揭示了穴位之间的关联性，其中肩髃、肩醪、肩贞之间的关联程度最高。最终，研究结论认为，通过数据挖掘得出的针灸选穴规律与肩关节周围炎的病因病机相符合，可以为临床治疗肩周炎提供数据支持。
整个研究的过程中，文献的筛选十分关键。文献检索结果需要严格按照纳入排除标准，确保所选文献的质量和研究对象的准确性。研究排除了动物实验、综述、名家经验报道以及数据库间交叉重复、病例数少于30的文献。对于纳入的文献，研究者提取了一般特征、研究特征、分组方法、选穴名称、疗效评定标准、治愈率、有效率以及复发率等具体信息，并进行数据的整理、规范和统计分析。
在进行数据整理时，采用的数据规范化过程参考了人民卫生出版社出版的针灸学相关教材，对穴位名称和经络进行了统一规范。此外，数据统计工作利用了描述性统计分析软件和数据挖掘算法，如SPSS软件进行描述性统计分析，采用Apriori算法进行关联规则分析，Clementine软件进行聚类分析，以探索不同穴位之间的内在联系。
通过上述方法的应用，本研究不仅为针灸治疗肩周炎的临床选穴提供了科学依据，同时也促进了中医药数据挖掘技术在传统医学研究领域的应用，展示了如何将现代信息技术与传统医学相结合，从而推动了传统医学的现代化进程。这种研究方法可以为其他传统医学领域的临床实践提供参考，有助于传统医学的科学化、标准化研究。
