某医院出院人次季节变动规律和预测分析

目的:对某医院2006-2011年出院人次季节变动规律和预测进行分析。方法:采用长期趋势模型预测法及季节指数分析法。结果:根据直线趋势方程可以看出出院人数呈逐年上升趋势,并对2012出院人次进行预测,结果预计为92649人次;通过季节指数比较,可以看出出院人次有着明显的季节变化。结论:医院要利用有限的人力资源,科学合理地组织、管理医疗工作以适应季节的变化,同时要加紧医院硬件和软件建设,以适应患者数量不断增长的需要。     

某院眼科系统诊疗人次季节变动分析

目的探讨眼科诊疗人次季节变动预测分析的意义。方法采用季节指数分析法对眼科2001年～2013年诊疗人次进行分析。结果根据诊疗人次趋势图可以看出诊疗人次呈逐年上升趋势;通过季节指数比较得出诊疗人次有着明显的季节变化,即第三季度为旺季,季节比率指数为1.2178,第一季度为低谷,季节比率指数为0.9076。结论医院要利用有限的人力资源,科学合理地组织、管理医疗工作以适应季节的变化;同时要加大医院的硬件、软件建设力度,以适应不断增长的医疗服务需求。     

应用季节趋势模型预测儿科门诊人次及出院人数

目的:应用季节趋势模型预测儿科门诊和出院人数。方法:通过建立趋势预测模型,求趋势值,根据趋势值和季节指数,计算预测值。结果:根据建立的预测模型方程,对2004年～2008年1～4季度儿科门诊人次和出住院人数的趋势值和季节指数的计算,预测出2009年1～4季度儿科门诊人次和出院人数。结论:应用季节趋势模型可预测医院未来某些指标及发展趋势。     

ARIMA乘积季节模型在出院人数预测中的应用

目的了解医院住院量的变动趋势,对医院出院人数进行预测分析,为科学决策提供依据。方法应用乘积季节ARIMA模型对某院2003年1月-2013年12月出院人数进行模型拟合,预测2014年各月出院人数,用2014年1月-6月份实际资料评估模型的预测效果。结果该院出院人数呈明显的季节效应,且出院人数逐年小幅递增;乘积季节ARIMA(1,1,1)×(0,1,1)12(不含常数项)模型为最优模型,标准化的BIC(标准化贝叶斯信息量)和平均绝对误差百分比(MAPE)值最小,BIC值为11.98,MAPE值为5.43。Ljung-Box检验无统计学意义(Q18=10.575,P=0.782)。结论乘积季节ARIMA模型可以较好地拟合出院人数的变化趋势,是一种短期预测精度较高的预测模型。     

2012-2016年黑龙江省的医院住院人数季节变化分析

目的探讨黑龙江省的医院住院人数的变化规律和趋势。方法对黑龙江省的医院2012-2016年间住院人数变化情况采用时间序列数据季节指数分析法,分析住院人数年度、季度、月变化规律和特点。结果 2012-2016年黑龙江省的住院人数呈逐年增长的趋势,其随季节变化具有一定的规律性、周期性,一年为1周期。结论建议黑龙江省的医院管理部门应及时分析各期住院患者的流入规律,合理配置卫生资源。     

统计预测在医院管理中的作用

目的 :从医院管理的需要出发 ,对医院目标管理中的主要指标进行统计预测。方法 :用趋势直线预测法和趋势季节模型预测法。结果 :通过预测可以反映现象发展变化的趋势 ,掌握现象变化的规律 ,为领导决策和制定长远规划提供依据 ;为统计预测提供必要的条件。结论 :季节变动指数不具备通用性 ,要根据医院情况编制适合自己特点的季节变动指数。结合应用季节模型预测法预测医院的分季度统计指标值 ,是医院统计预测技术中的一种预测方法。     

运用趋势季节模型预测出院人数

目的探讨趋势季节模型在出院人数预测中的应用。方法根据某院2003年~2007年统计资料,采用趋势季节法建立出院人数预测模型。结果建立趋势季节回归模型为：Y=3223.10＋80.04t,方差分析结果P〈0.05,显示该方程呈直线相关关系,预测值=季平均预测值×各季季节比率。结论该方法简便易行,预测效果好,可为医院管理决策提供依据。     

2000年-2009年门诊量变化趋势分析

目的探索门诊量变化的趋势及规律。方法将2000年-2009年门诊量变化情况,采用时间序列数据季节指数分析法,分析门诊量年度、季度、月变化规律和特点。结果门诊量呈逐年上涨趋势,并且门诊量变化有明显的季节波动性,周期性和反复性。结论医院管理部门应根据医院门诊量变化的规律及特点合理配置人员,提高门诊服务质量。     

我国2012—2021年4种肝炎流行趋势的时间序列分析和预测

目的：分析我国2012 2021年4种病毒性肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势，探讨适合肝炎发病预测的时间序列模型，为科学防控肝炎提供参考依据和建议。方法：对我国2012年1月—2021年12月甲型、乙型、丙型和戊型肝炎的月发病例数进行时间序列的季节性分解，建立季节自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average model，ARIMA） 和季节指数平滑模型（exponential smoothing model，ES），并对2022年1 8月4种肝炎的发病例数进行预测，并比较预测效果。 结果：每年3月份是各类肝炎发病的高发期，10年期间，甲型肝炎总体保持下降趋势，乙型肝炎总体趋势有升有降，近年来有上升趋势；丙型肝炎总体呈上升趋势；戊型肝炎总体保持平稳趋势。乙型、丙型和戊型肝炎月平均发病例数分别为甲型肝炎的 57.06倍、11.50倍、1.35倍。季节ES模型的预测效果要优于季节ARIMA模型。结论：我国乙型和丙型肝炎发病人数众多，要加强重点防控。时间序列的季节性分解可用于分析肝炎流行特征的季节性规律和长期趋势，季节指数平滑模型中水平、趋势和季节3个参数，能体现肝炎发病的流行规律，在肝炎发病预测中，具有模型简单、计算简便、预测精度高的优点。     

季节变动分析法在出院人数预测中的应用

季节变动是将观察值按季节编制的时间序列。医院统计资料中有许多是随着季节变化的时间序列指标,例如门、急诊人次,出、入院人数,病床使用率,病床周转次数,平均病床工作日和医疗收入等。本文根据我院2000年～2004年出院人数的历史资料,运用季节变动分析法,通过季节比率、预测值、预测指标误差的计算,分析5年内出院人数的变化趋势和季节变动情况(见表1)。·医院管理·2006年9月第3卷第9期World Health Digest·154·2004123417181920368237724161464937504066————36263908————28932436140062594678967905992980101.596.5————合…