目的：运用数据挖掘的方法，对黄文政教授与近现代医家治疗慢性肾小球肾炎的有效病案进行深入研究，从证素、证型、核心主症、治法、方剂等多个角度，用数据阐明黄文政教授与近现代医家在治疗慢性肾小球肾炎上证治规律的异同点。通过数据挖掘技术与数学模型方法，纵向分析黄文政教授治疗慢性肾小球肾炎的诊疗规律，为建立一套黄文政教授治疗慢性肾小球肾炎的诊疗方案提供有力的数据支持，并为组方的优化和药物的开发做初步的探讨。　　方法：　　1.构建结构化病历数据库与文献医案数据库，将符合纳入标准的病历与医案进行录入；　　2.对患者的一般情况、症状、证型、方剂、中药等内容进行频次统计；　　3.运用复杂网络分析方法，对慢性肾小球肾炎的证素、证型、用药等内容进行同质网络分析以及证型-中药、方剂-中药的非同质网络分析；　　4.运用Logistic回归分析不同证型下症状的分布情况；　　5.运用Apriori算法进行药证、证候、方剂、中药之间的关联性分析；　　6.运用 T o p ic主题模型（LDA算法）对慢性肾小球肾炎的证型-方剂-中药进行分析；　　7.运用Assortative Mixing(相称混合）加权网对主要方剂的药物构成及加减应用进行分析。　　结果：　　1.本项课题最终入组193例患者，共计1848诊次。其中男性87例，女性104例，男女比例0.83:1。最小3岁，最大78岁，平均38.43±15.58岁。纳入文献医案335例，共计593诊次，涉及医家89位。　　2.对证素、治则进行频数、同质网络与非同质网络综合分析，发现了黄文政教授与近现代医家对慢性肾小球肾炎的病因病机的认识上的异同点。　　3.运用Logistic回归分析得到了主要证型下症状的分布情况，并根据P值情况得到用以辨别证型的主要症状。　　4.复杂网络分析得到了慢性肾小球肾炎的骨干用药、三级网络用药，以及不同证型下的骨干用药。同时根据证型关联规则的结果，对相关性较高证型的用药进行同质网络分析得到骨干用药。　　5.运用Apriori算法得到了黄文政教授用药的常用搭配以及针对不同症状下的常用对药组合。　　6.运用Assortative Mixing(相称混合）加权网分析法得到了主要方剂的药物构成及针对不同主要症状的加减配伍。　　7.主题模型分析得到证型-方剂-中药之间的相关联系，构建主题模型总结辨证论治规律。　　结论：通过运用统计分析和数据挖掘方法，可以对黄文政教授及近现代医家诊治慢性肾小球肾炎的有效病案进行定性、定量的分析，得到关于症状、证型、方剂、用药的特点和彼此之间的关系，通过对比的方法总结出更为客观的黄文政教授治疗慢性肾小球肾炎辨证论治以及遣方用药的规律。　　创新点:　　1.基于数据挖掘方法，对黄文政教授与近现代医家治疗慢性肾小球肾炎的临床有效病案进行数据分析，从疾病、证型、核心主症、治法、方剂、药物、药物配伍等多个角度展开分析，得到黄文政教授与近现代医家治疗慢性肾小球肾炎的辩证分型规律、遣方用药特点、核心方剂的临床使用规律等内容，用科学、客观、真实的方法总结了黄文政教授与近现代医家针对慢性肾小球肾炎的临床诊疗规律。　　2.采用在相同数据挖掘方法下，对比分析黄文政教授与近现代医家治疗慢性肾小球肾炎在病机认识、辨证分型、遣方用药规律等方面上的异同点，从而更客观的分析黄文政教授针对慢性肾小球肾炎的诊治规律。　　3.应用数理分析的方法，从分析症-证素-证-方-药之间的规律和联系着手，通过纵向分析黄文政教授在治疗慢性肾小球肾炎的规律，建立一套基于数据挖掘分析下的具有名老中医特色的诊疗方案。