基于SARIMA模型的某省三级医院骨折住院患者量预测分析

目的 建立骨折住院患者量的预测模型,探索骨折住院患者量的季节变动规律及未来趋势,以合理安排资源、提高医疗工作效率。方法 收集山西省汾阳医院2017年6月至2022年3月骨折住院患者的临床资料,应用R 3.5.2软件进行时间序列分析和季节性自回归移动平均（SARIMA）模型的建模拟合,并用其对住院患者量进行定量预测和验证。结果 共纳入2 563例患者,平均年龄53.43岁,男、女之间的年龄分布差异有统计学意义（t=-17.798,P<0.001）。分月记录骨折住院患者量,时间序列分析提示住院患者量每年有2个高峰期,即5月和8月。使用2018年1月至2021年7月的训练集数据建立SARIMA(0, 0, 1)(1, 0, 0)12模型（白噪声检验,P=0.806）,对2021年8月至2022年3月的预测集数据进行短期预测,RMSE=0.24,MAPE=149.61,预测值与实际值的相对误差范围在1.81%～8.60%。结论 SARIMA模型拟合骨折住院患者量变化趋势较佳,可为医院或专业科室管理者提供决策依据,同时也可为骨折防治措施的制定提供参考。     

时间序列预测模型用于新冠肺炎疫情对住院业务的影响分析

目的 分析新冠肺炎疫情对医院住院业务量的影响,为合理安排人力、物力资源提供参考依据。方法 根据2015-2019年各季度的基础数据,采用趋势季节模型和移动平均数法预测2020年第一、二季度的出院人次,再与实际出院人次比较。结果 2020年以来收治新冠肺炎病例出院29人次,2020年一-二季度全院出院人次比预测值下降38.18%,受新冠肺炎疫情影响最小的前五位科室依次是肝脏外科、胸外科、神经内科、胆道外科和肿瘤中心,出院人次与预测值相比,增幅在-15.04%～-28.06%之间,受影响最大的前五位科室分别是皮肤科、感染科、特需医疗、眼科和内分泌科,出院人次与预测值相比,增幅在-72.44%～-49.92%之间。结论 新冠肺炎疫情对住院业务量的影响较大,其中以收治恶性肿瘤、脑血管病、急症等疾病为主的科室受影响较小,疑难危重病人占比较低、以择期手术为主的科室受影响较大。     

重庆市主城区人口死亡率的时间序列分析

目的 分析和预测重庆市主城区人口死亡率的动态发展趋势，为科学的制定卫生政策、干预措施提供依据，并探索时序模型在医学领域中的运用。方法 采用整群抽样的方法抽取重庆市主城区中3个社区1994～2000年人口及其死亡情况的资料。应用确定型的时间序列分解法乘法模型与随机型的ARMA模型相结合，建立重庆市主城区人口死亡率的时间序列模型。结果 模型的决定系数R2=0.7435，平均绝对百分误差MAPE=10.59％。1995～1998年重庆市主城区人口死亡率继1994年下降以后有上升趋势，1998年后逐渐下降，预测2001年将继续呈现下降趋势。结论 时间序列模型能较客观的反映死亡率的发展变化规律，所运用的时序分析和预测模型拟合效果较好。可推广应用于疾病发病或死亡动态变化规律的分析和其未来发展趋势的预测、预报。结果表明，重庆市主城区近年来的 健康保健、卫生医疗政策措施收效较好。     

武冈市农村地区心脑血管住院病例的时间序列预测分析

目的  建立武冈市农村地区心脑血管疾病（cardio-cerebrovascular disease,CVD）住院病例的预测模型,并对CVD住院病例的变化趋势进行预测分析,为医院合理配置CVD科室医疗资源提供参考依据。 方法  利用Stata 14.0软件对武冈市2013年1月~2016年12月农村地区CVD住院人次月度数据构建季节性自回归移动平均混合模型（seasonal autoregressive integrated moving average model,SARIMA）,并对2017年武冈市农村地区CVD住院病例进行预测分析。 结果  通过模型构建最终拟合的CVD住院病例预测模型为SARIMA（2,1,1）x（0,1,0）₁₂。Ljung-Box Q检验结果显示残差序列为白噪音序列（Q=11.12,P=0.680）,说明所建模型拟合度较好,且2017年的预测结果与观测结果基本一致,总体相对误差在-1.2%左右。预测结果显示,夏季为每年CVD住院高峰期。 结论  SARIMA模型可以对武冈市CVD住院病例进行较准确的短期预测,医院可以根据不同月份CVD就医需求合理配置院内CVD科室医疗资源。     

基于指数平滑模型的湖北省新冠肺炎疫情预测分析

目的分析和预测湖北省新冠肺炎(COVID-19)疫情变化趋势。方法采用平滑指数模型对累计确诊病例数、累计治愈出院病例数、累计死亡病例数、重症病例数及危重症病例数进行拟合和预测。结果湖北省COVID-19疫情逐渐得到缓解,在2月18日进入快速“缓解期”后,3月21日进入慢速“缓解期”。采用指数平滑模型获得的拟合值与实际值的趋势基本吻合,模型拟合较好,预测结果表明在4月2日现存确诊病例数将减少至1000例以内,且主要为重症和危重症病例。结论湖北省COVID-19疫情的防控措施是有效的,指数平滑法拟合效果较好,可用于COVID-19的疫情预测。     

时间序列分析在流感疫情预测预警中的应用

目的 探讨时间序列分析的自回归求积移动平均模型(ARIMA)在江苏省流行性感冒(流感)疫情预测预警中的应用.方法 收集江苏省2005年10月至2010年2月各监测点流感样病例(ILI)监测数据,建立基础数据库,对每周ILI发病人数进行ARIMA建模拟合,对2010年3-4月各周流感样病例发病情况进行预测.结果 构建得到ILI发病ARIMA(2,1,2)预测模型为(1+0.785B2)(1 -B)In Xt=(1+0.622B2)εt,其中,B代表后移算子,Xt代表流感样病例发病人数,εt为随机误差.模型残差序列为白噪声,模型的Ljung-Box检验统计量为5.087,P=0.995,拟合效果良好.应用该模型预测2010年3-4月江苏省各周ILI发病情况,预测值符合实际发病变动趋势,实际观测值均在预测值95％CI值内.结论 ARIMA模型能较好地模拟江苏省ILI发病情况.     

用统计方法对我院住院人次和门诊诊疗人次进行预测

目的预测我院住院人次和门诊诊疗人次。方法运用最小二乘法和指数平滑法进行预测。结果出院人次预测模型为：Y1=7．183＋1．276X,，门诊人次预测公式为：Y1＋1=aY1＋（1-α）Y1，得到预测年的点预测值和区间预测值。结论充分发挥统计的预测分析作用，为领导制定各项计划提供理论依据。     

医院住院人次和门诊诊疗人次的预测

目的预测医院住院人次和门诊诊疗人次。方法运用最小二乘法和指数平滑法进行预测。结果出院人次预测模型为：Yt=2417＋510Xt,门诊人次预测公式：Yt＋1=aYt＋（1-α）Yt,得到预测年的点预测和区间预测值。结论充分地发挥医学统计的预测分析作用,考虑医院发展的其它因素,为医院管理、制订计划提供可靠的理论依据。     

应用季节移动平均数法预测住院人次

目的介绍一种医院应用较广泛的预测方法——季节移动平均数法。并用此法预测我院2006年住院人次。方法依据本院2003—2005年住院人次,应用季节移动平均数法预测2006年各季度的住院人次,分析预测效果。结果2006年各季度的实际住院人次与预测结果存在误差较小。结论季节移动平均数法预测结果在医院管理应用中具有一定的客观性、准确性和说服力,这种方法具有应用广泛、方便、实用的特点。     

某院患者住院时间规律分析

目的分析医院住院人次的季节变动规律。方法利用时间序列数据季节指数分析法对2007—2011年246992患者的入出院时间规律进行了分析,计算5年的季节比率并用回归方程进行预测。结果住院人次在各月份呈周期性变化,住院人数还将逐年上升。每年3月份及7月份至12月份为住院的高峰期;1月、2月、4月至6月是住院的低谷期。结论建议医院根据这一规律合理配置人力、物力,以提高医院的整体效益。     

象山县麻疹疫情监测及时间序列分析

目的应用时间序列模型对象山县麻疹疫情进行分析和预测。方法采用描述流行病学方法分析象山县2002—2013年麻疹疫情监测数据,并对该序列资料进行平稳化、定阶并估计参数;建立时间序列模型,以2014年发病资料作为模型预测效果的考核样本来评价模型可靠性。结果象山县麻疹发病率自2008年明显上升后,一直维持较低水平,但有小幅波动,且疫情按月分布没有明显集中性。对麻疹发病数序列建立ARMA模型,并应用该模型预测已知的2014年1—4月份麻疹发病数,模型预测值与实际值基本一致,且实际值均处于预测值95%的可信区间内。结论 ARMA模型对象山县麻疹发病情况的拟合结果满意,预测效果良好,可为该县麻疹的预测预警提供依据。     

时间序列分解法在北京市朝阳区细菌性痢疾周报告发病率预测中的应用

目的 使用时间序列分解法建立数学模型对北京市朝阳区细菌性痢疾报告发病率按"周"进行预测,并评价模型的预测效果.方法 首先使用时间序列分解法剔除时间序列的季节变动因素(S_t),然后对剔除季节因素后的时间序列通过模型识别、参数估计及检验、白噪声检验等过程,建立求和自回归移动平均模型(ARIMA),最后将S_t和ARI-MA相乘得到预测模型.结果 对朝阳区2008年细菌性痢疾报告发病率建立预测模型为S_t×ARIMA(2,1,3),预测的平均误差为-0.06,平均相对误差为2.32%.结论 时间序列分解法可以利用按"周"统计的数据进行预测,缩短了预测周期,并具有较高的短期预测精度.     

差分自回归移动平均乘积季节模型预测广州市肺结核发病趋势

目的 探讨应用差分自回归移动平均(autoregressive intergrated moving average,ARI-MA)乘积季节模型预测广州市肺结核月发病数的可行性,为制定防控措施提供参考依据.方法 利用2010年1月至2019年6月广州市肺结核月发病数据建立ARIMA模型,并以2019年7-12月数据对模...     

卫生总费用的时间序列分析

利用1978-2007年卫生总费用占GDP比重的历史数据,采用自回归移动平均模型进行拟合,在模型检验适用的前提下对2010年的卫生总费用占GDP比重进行预测。结果发现,2010年我国卫生总费用占GDP比重为4.73%,仍低于世界卫生组织规定的最低标准（5%）。     

时间序列模型应用于新型冠状病毒肺炎疫情预测效果比较研究

目的比较常见时间序列模型应用于新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情预测的效果。方法收集2020年4月1日至9月30日美国、印度和巴西3个国家COVID-19每日确诊病例数,分别建立差分自回归移动平均(ARIMA)模型和循环神经网络(RNN)模型,使用平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)等指标,比较不同模型预测9月21-30日确诊病例的表现。结果应用ARIMA模型预测美国、印度和巴西疫情的MAPE分别为13.18%、9.18%和17.30%,RMSE分别为6542.32、8069.50和3954.59;应用RNN模型预测美国、印度和巴西疫情的MAPE分别为15.27%、7.23%和26.02%,RMSE分别为6877.71、6457.07和5950.88。结论ARIMA和RNN模型的COVID-19预测效果存在地区差异,ARIMA模型的预测效果在美国和巴西较优,而RNN模型的预测效果在印度较优。     

自回归数学模型对疟疾疫情预测的研究

在时间序列的分析与预报中,最广泛应用的线性回归模型是自回归模型,通过自相关来分析数据的结构和类型,如果数列是纯随机的,那么,其相继数值之间的自相关系数等于零,假如数据具有明显的时间变动和周期变化,就会有很高的自相关系数,从中找出规律,就可以应用自回归数学模型对今后的发展潜势作出预警和预报.本研究选用自回归模型的三阶参数建立了江苏省1990～2002年疟疾疫情预测方程,并对今后几年发病情况作外推预测,为卫生职能部门制定防治措施提供参考依据.     

新型冠状病毒肺炎疫情对北京市怀柔区水痘发病水平的影响分析

目的 分析新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情对北京市怀柔区2020年2-5月水痘发病水平的影响.方法 利用中国疾病预防控制信息系统资料,采用SPSS 22.0对怀柔区2013年1月-2019年12月水痘发病数据建立SARIMA模型,预测2020年2-5月怀柔区水痘...     

ARIMA模型在上海市崇明区病毒性肝炎预测中的应用效果研究

目的探讨ARIMA模型在病毒性肝炎预测方面的应用,为崇明区病毒性肝炎的防控措施提供参考依据。方法利用崇明区2002年1月—2014年12月病毒性肝炎发病数资料,通过Eviews8.0和SPSS21.0软件建立自回归求和移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA);并对2015年1-12月病毒性肝炎发病数进行比较及验证。结果建立了ARIMA(0,1,1)×(1,0,1)12模型,模型Q统计量为17.294(P0.05),模型实际值基本在预测值95%的可信区间范围内,证实了该模型的适用性。结论本ARIMA模型可用于崇明区病毒性肝炎发病的动态分析和短期预测。     

基于干预分析模型的COVID-19疫情对手足口病的影响

目的  利用苏州市某区近年来儿童手足口病(hand, foot and mouth disease, HFMD)发病数据建立预测模型,判断HFMD发病变化趋势,以及推测COVID-19疫情防控对HFMD的影响。方法  根据2009年1月―2019年12月的儿童HFMD监测数据库,利用季节性自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型建立HFMD数据预测模型,预测2020年1―10月的发病数,将实际值与预测值进行比较,确定HFMD发病的变化。在最佳SARIMA模型中加入干预变量,确定COVID-19疫情对儿童HFMD发病的影响。结果  与2019年同期儿童HFMD发病情况相比,2020年1―10月发病数均有下降。2020年1―10月儿童HFMD的发病实际趋势与预测趋势差别较大,发病实际值均低于预测值,2020年2―9月的偏离度均超过100%。在SARIMA模型中加入干预变量后分析显示,干预变量的系数为-135.4(P=0.010),说明儿童HFMD的发病例数平均每月减少135例。结论  苏州市某区在2020年1―10月的儿童HFMD发病数低于历史同期,推断COVID-19疫情发生以来,应急响应期间严格防控措施和常态化防控措施在有效控制COVID-19疫情的同时,也抑制了儿童HFMD的发生。     

新冠肺炎疫情对上海市级医院小儿肺炎住院患儿的影响研究

目的 探讨新冠肺炎疫情对上海市级医院小儿肺炎住院患儿的影响。方法 依托上海市级医院医疗质量评价与促进平台,回顾性收集2020年1月1日-12月31日上海市级医院收治的小儿肺炎住院患儿病案首页信息,并以2019年同期数据作为对照。所得数据采用SPSS 21.0软件进行统计分析。结果 2020年上海市级医院小儿肺炎住院人数为9 894例,明显少于2019年;次均总住院费用为12 428.46元,同比增加11.89%;次均抗菌药物费用为1 357.65元,同比增加24.16%;平均住院日为7.58 d,同比增加7.21%;31 d内重返住院率为5.21%,同比增加1.65个百分点;住院死亡率为0.14%,同比升高0.02个百分点。结论 新冠肺炎疫情对上海市级医院小儿肺炎住院治疗产生了显著影响,但也在一定程度上改变了儿科诊疗模式,促进了分级诊疗体系确立。