某医院住院人数长期趋势模型的建立和预测

目的用时间序列建立住院人数线性回归模型,预测2014、2015、2016、2017年的住院人数。方法用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析。结果回归模型Y=13 067.28+2 511.04X,方差分析结果 P=0.0025,按?=0.05水准,P0.05,可以认为住院人数与年次有直线回归关系。某院2014、2015、2016、2017年的住院人数点预测值分别为33 156.60、35 666.64、38 177.68、40 688.72;区间预测为27 314.59~38 996.61、29 825.63~41 507.65、32 336.67~44 018.69、34 847.71~46 529.73。结论通过预测住院人数为医院的工作计划和决策提供依据,使卫生资源得到合理应用。     

某院住院人数长期趋势模型的建立和分析

目的用时间序列建立住院人数线性回归模型,预测2005年的住院人数。方法选取某院1998—2004年住院人数,用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析。结果回归模型为Y^=16032+2103X,用t检验显示该方程有统计学意义。对该院2005年住院人数进行点预测和区间预测,用2005年实际住院人数进行检验,证明该模型具有良好的实用价值。结论通过预测住院人数为医院的工作计划和决策提供依据,使卫生资源实行优化配置。     

用最小二乘法预测医院住院人数

目的 建立线性回归模型,预测某医院2007-2010年住院人数.方法 采用最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析.结果 某医院2007-2010年住院人数预测值分别为17150、18260、19370和20480.预测区间分别为14750～19550、15860～20660、16970～21770、18080～22880.结论 最小二乘法是从事物变化的因果关系出发来进行预测的一种方法,通过预测住院人数,能为医院的工作计划和决策提供理论依据,使卫生资源合理应用.     

某医院出院人数趋势预测

目的 建立线性回归模型,预测某医院出院人数,为医院决策提供的理论依据.方法 采用最小二乘法建立线性模型,并预测近两年出院人数.结果 某医院2001-2011年出院人数Y与时间X（年度序号）呈线性关系,直线回归方程为Y=3 715＋520.5X.预测的2012年出院人数为9 962人,95%概率的波动区间为8 348～11 575人;预测2013年出院人数为10482人,95%概率的波动区间为8 803～12 162人.结论 最小二乘法是从事物变化的因果关系出发对未来发展趋势进行预测的一种方法.本文通过出院人数的预测,为制订2012-2016年五年规划和年度工作计划提供了科学的理论依据.     

趋势季节模型在住院人数预测中的应用

目的对某院2008--2012年的住院人数进行分析,并预测2013年的住院人数。方法采用趋势季节模型法预测住院人数。结果该院住院人数呈增长趋势。趋势变动预测方程为y=1136．38＋7．73X。2013年各季度的预测值分别是1268、1330、1324、1319人。结论通过预测住院人数为医院制定工作计划,同时为领导决策提供可靠的依据,实现卫生资源的优化配置。     

应用季节趋势模型分析恶性肿瘤患者的发展动态

目的了解2005～2010年阳江市某大型综合医院恶性肿瘤住院患者发病年份、年龄及疾病分类的构成,并预测2011～2012年度该院恶性肿瘤患者人数,为医院的优质管理决策提供科学依据。方法整理该院2005～2010年《医院疾病分类年报表》资料,进行统计描述和季节趋势预测。结果 2005～2010年我院性肿瘤患者住院人数占全院住院总人数的6.75%,预计2011～2012年恶性肿瘤住院患者分别为例、例,且逐年有明显增加趋势。结论该院恶性肿瘤住院人数在同期总住院人数中占有相当大的比重,且有逐年增加的趋势。医院管理者应合理分配卫生资源,加强加快肿瘤科的建设,创造更有效的社会效益及经济效益。     

全国孕产妇死亡率不同模型的拟合效果比较

目的:探究分析灰色模型GM(1,1)、ARIMA及线性回归模型在孕产妇死亡率(MMR)中的拟合应用并比较模型的适用性及精确性,为妇幼保健工作提供科学依据。方法:以1991~2012年全国MMR为原始资料,运用SAS分析软件,分别采用灰色模型GM(1,1)、ARIMA及线性回归进行拟合比较分析并预测2013年MMR,比较预测效果。结果:灰色模型GM(1,1)和线性回归模型均通过模型检验建模成功,灰色模型GM(1,1)P=1.00,C=0.137 89,线性回归模型F=236.57,P<0.000 1;2013年MMR预测显示:线性回归模误差较大,误差的方差(MPE)为10.08,平均相对误差绝对值(MAPE)为13.69%。结论:ARIMA不适合拟合MMR,灰色模型GM(1,1)和线性回归模型均可用于MMR的拟合,但预测某一年份时需慎重。     

某院门诊人数与住院人数的预测及相关分析

目的 对某院的门诊人数与住院人数进行预测及相关分析,为医院的现代化管理,促进医院的发展提供科学依据.方法应用趋势季节模型预测法.结果对门诊人数及住院人数直线趋势方程的回归系数b进行显著性检验和方差分析,P值均＜0.01,回归系数b有显著意义.预测2010年各季度门诊量分别为59 664、68 476、69 552、71 839人,预测2010年各季度住院量分别为3 141、3 342、3 354、3 882人.住院人数与门诊人数呈正相关关系.结论 2010年各季度门诊人数及住院人数实际值与预测值的符合程度达95%左右.该法预测效果好.     

某院门诊病人的预测与分析

目的预测医院门诊病人工作量，为制定医院工作计划提供科学的决策依据。方法选用某院2001—2010年门诊人次，用最小二乘法建立线性模型，对模型进行回归分析。结果回归模型为y=32．6＋4．0t（万人）。t检验、显示该方程有统计学意义。结论预测门诊人次，有利于合理安排就诊流程，为广大群众提供高质量的门诊服务。     

应用最小二乘法预测我院出院人次

目的 预测我院2010年住院人次,为医院管理者决策提供理论依据.方法 应用最小二乘法建立线性回归模型.结果 出院病人数逐年增长,回归直线方程为=7 412.4＋699.4t.在95%的置信度下,我院2010年出院人次的预测区间为9 528～12 290人次.结论 应用最小二乘法预测医院工作量,方法简便、实用,在医院管理中发挥着重要的作用.     

医院住院收入分析及预测

目的通过对我院2010年和2011年的住院收入进行因素分析,探讨各因素变动对住院收入的影响程度,并利用回归模型预测2012年住院收入,为医院制定决策提供依据。方法应用多因素指数分析法对2010年至2011年住院收入进行分析,用时间变量回归模型预测住院收入长期趋势。结果医院的住院收入受出院人次、平均住院日、出院者人均费用3个因素影响。住院收入2011年比2010年增加66.2万元,其中:因出院人次减少而减少30.3万元,平均住院日下降而减少41.5万元,出院者人均费用增长而增加138万元。预测回归模型为Xt=-13.389+146.367t,预测2012年的住院收入为1450万元。结论医院的住院经济效益,必须靠病人数的增加而增长,只有加大医疗设备投入,提高医疗技术和服务水平,增加疗效,加强成本核算,严格控制单位医疗费用的增长,才能吸引更多的患者住院就医。     

自回归模型在医院年门诊量预测中的应用

目的：预测某院未来门诊量,为医院管理和决策提供科学依据。方法通过某院1993—2012年的年报表,应用 Parais-Winsten 法,运用 SPSS13.0统计软件,对某院2013年的年门诊量进行预测。结果建立自回归模型,预测出某院2013年门诊量的点预测值和区间预测值。结论该模型拟合程度较好,其预测值可以为该院门诊管理提供依据,以提高门诊服务质量。     

基于Joinpoint回归模型的住院量实证分析

目的对医院住院量进行Joinpoint回归分析的实证研究。方法应用SAS 9.3软件确定数据分析方法,应用Joinpoint回归分析软件建立Joinpoint回归预测模型。结果该院住院患者人次数据为非正态分布W=0.69,P0.01,呈现指数趋势,应用非线性回归模型;Joinpoint回归分段点为1989年、1995年、2001年、2007年和2013年,5个分段点的假设检验(P0.05)具有统计学意义;根据Joinpoint回归方程预测2016-2020年住院量为189119,201119,213881,227452,241885。结论 Joinpoint回归分析可用于医院管理数据的分析与预测,且拟合效果较好;医院需进一步优化服务流程,应对住院患者人数的变化。     

南宁市危重症孕产妇转运平台建设效果评价

目的 探讨危重症孕产妇转运平台在降低危重症孕产妇死亡率中的作用与效果.方法 回顾性收集南宁市6个产科急救中心和六县一区共13个县级产科急救中心2010至2014年的孕产妇活产数、高危数、死亡数等数据,就危重症孕产妇转运平台建立运行后,对高危孕产妇救治及死亡情况进行研究分析.结果 各年份的死亡孕产妇例数相比,差异无统计学意义(χ2=5.325,P=0.256).2014年的高危孕产妇高于2010年、2011年、2012年、2013年(χ2值分别为122.056、433.176、43.802、33.479,均P<0.05);2014年危重孕产妇例数高于2010年、2011年、2012年(χ2值分别为11.727、16.524、24.672,均P<0.05);2014年危重孕产妇和高危之间比例高于2010年、2011年、2012年(χ2值分别为8.329、9.211、21.709,均P<0.05);但2014年死亡孕产妇与危重之间的比例要低于2010年、2011年、2012年、2013年(χ2值分别为10.887、11.581、4.053、4.034,均P<0.05).2010-2014年各级医院危重症孕产妇构成比例基本相同,差异无统计学意义(均P>0.05).一级医院2014年危重孕产妇转诊率较2010年明显升高,差异有统计学意义(χ2=4.352,P=0.037);二级医院2014年危重孕产妇转诊率较2010年和2011年明显升高,差异有统计学意义(χ2值分别为23.358、20.530,均P<0.05).一级医院转诊所花费的时间从2010年的84min下降至2014年约48min,各年份间危重孕产妇转运平均时间比较,差异有统计学意义(F=22.578,P<0.05),且2014年转诊时间均明显短于2010年、2011年、2012年、2013年(t值分别为7.945、6.946、4.443、2.873,均P<0.05).二级医院转诊所花费的时间从2010年的76min下降至2014年的约42min,各年份间危重孕产妇转运平均时间比较,差异有统计学意义(F=130.734,P=0.000),且2014年转诊时间均明显短于2010年、2011年、2012年、2013年(t值分别为19.626、16.460、9.357、6.595,均P<0.05).2010-2014年南宁市孕产妇共死亡人数111例,直接原因导致的死亡人数为53例,占总死亡人数的47.75%;间接原因导致的死亡人数为58例,占总死亡人数的52.25%.统计学分析显示,2013年直接产科原因致死的孕产妇所占死亡人数比例显著低于2010年(χ2=3.978,P<0.05).结论 危重症孕产妇三级转诊平台的有效运行和不断改进,是提高危重症孕产妇救治成功率和降低孕产妇死亡率的有效保障.     

用最小二乘法预测医院出院人次

目的：建立线性回归模型,预测我院2013年、2014年出院人次。方法采用最小二乘法建立线性回归方程,并预测近2年出院人次。结果通过分析2003-2012年出院人次回归模型,线性关系显著（ P＜0．01）。出院人次直线回归方程为：Y＾＝0．13＋0．14 X。预测得2013年、2014年出院人次分别为1．67、1．81万人次。95％的置信区间分别为（1．62～1.72）和（1．79～1．83）万人次。结论用最小二乘法对出院人次进行预测,是统计理论在实际工作中的应用,可为医院工作计划和决策提供理论依据。     

荆门市丙型肝炎流行趋势灰色模型预测

目的验证灰色模型GM（1,1）对丙型肝炎（丙肝）发病趋势预测的效果。方法用灰色模型GM（1,1）对荆门市2001-2011年的丙肝发病数进行拟合,用后验差比值C和小概率P判定模型预测精度,进行2012、2013年丙肝发病外推预测。结果后验差比值C=0.18,小概率误差P=1.00,模型预测精度为优秀。模型预测荆门市2012、2013年丙肝发病数分别为305、386例。结论灰色模型GM（1,1）可用于丙肝发病趋势的预测。     

ARIMA模型预测南宁市细菌性痢疾的发病趋势

目的 运用自回归移动平均(ARIMA)模型对南宁市2011 -2013年的细菌性痢疾发病趋势进行预测,探索细菌性痢疾的流行规律.方法 以南宁市2004-2010年的细菌性痢疾月发病率数据为基础,用SPSS13.0建立ARIMA预测模型,以2004-2010年的数据验证模型的预测精度.结果 ARIMA(1,0,1)(0,0,0)12模型可以用于拟合南宁市细菌性痢疾的发病情况.南宁市2011 -2013年细菌性痢疾的发病与2010年相比,没有明显的变化,发病呈平稳流行的趋势.结论 ARIMA模型可用于细菌性痢疾发病趋势的短期预测.     

荆门市脑出血发病与气象因子相关性分析及预测

目的 探讨气象因子对脑出血发病的影响及其相关性,并建立基于气象因子的脑出血发病的预报模型,为预防和控制脑出血发病提供参考依据.方法 收集2008-2010年荆门市脑出血逐日病例数和同期气象资料,应用SPSS 13.0软件,分析气象因子与脑出血发病的相关性,构建多元线性回归和前馈型神经网络(BP神经网络)模型预测脑出血发病人数,并对模型进行评价.结果 气象因子与脑出血发病密切相关.线性回归模型为y=18.248-0.873x1(x1为气温,r=0.708,F=18.13,P＜0.01),BP神经网络模型结构为7-6-1,2种模型预测的平均误差率分别为16.15％和8.08％,非线性相关系数分别为0.795和0.907.结论 荆门市脑出血发病与气温呈显著负相关,BP神经网络模型有较好的预测效果.     

三峡库区湖北宜昌段细菌性痢疾发病风险的GM(1,1)模型预测分析

目的 预测三峡库区湖北宜昌段细菌性痢疾发病趋势,为制定针对性的预防控制措施提供依据.方法 根据三峡库区湖北宜昌段1997-2010年细菌性痢疾发病率,建立GM(1,1)模型,进行中长期预测研究.结果 预测模型精度检验C=0.2376,P=1.0,外推预测理想.预测结果显示,2011-2013年三峡库区湖北宜昌段细菌性痢...     

影响患者住院天数超长的因素分析

目的研究影响某院患者住院天数超长的因素,为缩短患者住院的天数,提高医院管理水平提供依据。方法通过提取某院2012年11月至2013年10月住院天数超过90天的患者的病历资料,共220例,应用多元线性回归模型方法,对住院天数超长的影响因素进行分析。结果性别、手术情况、转科情况、病例分型、入院病情和院感等变量,在回归方程拟合过程中被剔除,最终引入回归方程的是年龄、付款方式和病种3个自变量。模型的决定系数R。=0．071,方差分析F=5．487,P〈0．01,说明以上变量所拟合的方程有统计学意义,各自变量对住院天数的贡献依次为病种〉年龄〉付款方式。结论病种、年龄和付款方式是患者住院天数超长的影响因素,加强安全教育,减少损伤事故的发生,提高医疗质量的管理水平,缩短患者住院的天数,可减少患者的负担。