目的：
　　在当前社会，椎管相关疾病发病概率最高的是腰椎间盘突出症，其作为一种肌肉骨骼疾病，在临床研究中发现有致残性风险[1-2]。腰椎间盘突出症的典型的下肢症状就是感觉障碍，或者腰腿的疼痛等症状，而且在发病的因素上，性别、年龄、工作性质、外力损害等因素都可影响本病的发生[3-5]，由于症状及发病因素的特异性，本病对患者的正常生理活动有较大影响[6-7]，发病症状严重时对患者的劳动能力也有很大的影响[8]。究其发病的原因，祖国医学认为，腰椎间盘突出症的病因多是肝、脾、肾等脏器的病变，由于多种因素导致脏腑功能和结构紊乱，导致气血阴阳失调，由于这个原因，祖国医学也将腰椎间盘突出症命名为“腰痛”、“腰痹”等。在治疗方面，经目前的研究显示，牵引、中药、针灸推拿、正骨、小针刀、穴位注射等治疗方法对腰椎间盘突出症都有良好的疗效[9-10]。
　　随着信息数字化的普及及医疗卫生水平的提高，目前有大量的医疗数据依托于信息化技术存储于医疗机构，这些数据具有极高的研究价值，但是由于电子病例系统智能数据处理的发展还较为落后，且在临床病例录入上还有所欠缺，无法使相关数据得到合理的应用。当前兴起的数据挖掘技术，为这个问题的解决提供了另一种思路[11-12]。本研究采用数据挖掘的方法，通过总结本院针灸科腰椎间盘突出症的患者病例，达到寻找本病的治疗规律、归纳治疗思想、分析疗效的目的。
　　方法：
　　本研究利用电子化结构病例系统的数据，在真实病例数据的支持下，对1178例患有腰椎间盘突出症的患者进行研究，设计电子表格，通过纳入标准和排除标准的应用，从电子病历系统中筛选出合适的病历，将其中的数据录入表格，录入的内容也包括：患者的性别、姓名、年龄、联系方式、治疗的方式、入院的时间、住院总天数、住院总费用等。将数据进行提取处理后，采用Excel软件录入数据，进行分析。将收集到的患者信息，利用Excel软件对患者的性别、年龄分布情况、住院天数、住院总费用占比进行频数统计分析，并且绘制统计图形。将治疗方法详细数据导入IBM SPSS26.0软件，使用软件进行统计分析，相关性分析则是采用了二分类Logistic回归分析，同时，在结果的可行性上，认为P＜0.05为差异有统计学意义。
　　结果：
　　根据纳入标准及排除标准，将不符合的数据排除后，此次，共纳入患者442例，其中男性230例（占比52.04%），女性212例（占比47.96%），通过统计发现，男女性别比例未见明显差异。分析此次研究纳入的442例患者的年龄分布情况，发现其中20-30岁年龄段的有16例（占比3.6%），31-40岁年龄段的有56例（占比12.7%），41-50岁年龄段的有131例（占比29.7%），51-60岁年龄段的有108例（占比24.3%），61-70岁年龄段的有93例（占比21.1%），71-90岁年龄段的有38例（占比8.6%）。患者群体中以中老年为主，人数比例随着年龄段的增大而上升。将442例患者入院时间进行统计，入院时间为3月-5月的有96例（占比21.7%），入院时间为6月-8月的有149例（占比33.7%），入院时间为9月-11月的有124例（占比28.1%），入院时间为12月-2月的有73例（占比16.5%），患者入院时间多集中在6-11月，即节气划分为夏秋两季的时间段。以患者住院天数是否超过20天为因变量，是否采用针刀、是否采用针灸、是否采用孔镜、是否采用射频治疗为因变量，使用SPSS26.0软件进行统计分析，相关性分析则采用二分类Logistic回归分析，同时P＜0.05则差异有统计学意义。结果发现孔镜与针刀治疗与住院天数之间的相关显著性最大。
　　结论：
　　（1）依据患者年龄统计，可以发现，腰椎间盘突出症患者的年龄分布多为中老年人。
　　（2）患者入院时间多集中在夏秋季节，符合当地气候规律，在健康宣教时应有所侧重。
　　（3）针刀及椎间孔镜对住院天数都有积极影响，在临床中要依据患者的病情合理选择治疗方案。