趋势季节模型在体检人数预测中的应用

随着我院健康体检业务量的逐年增加,对体检人数估计不足造成的医疗资源供需矛盾也逐渐突现.本文采用趋势季节模型对我院2007-2010年各季度体检人数资料进行分析,对2011年各季度体检人数进行预测,并与实际值进行对比验证,从中了解趋势季节模型预测法在预测体检人数工作中的可行性和准确性,为医疗资源的合理调配和利用提供决策依据.     

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。     

基于最优加权组合模型的体检人数预测研究

目的对福建省某医院体检人数进行预测,为医务人员和医疗设备的合理配置提供理论依据。方法针对单一系统云灰色模型和多项式回归模型存在的不足,建立了一种基于最优加权组合的体检人数预测模型。以福建省某医院2009—2016年各季度体检人数为基础,考虑各季度体检人数的分布特性,采用两个单一子模型对体检人数分季度进行预测;通过最优加权法得到各模型的权值系数,构建组合预测模型,并采用实际数据进行对比分析,预测未来几年内各季度的体检人数。结果该院2017—2019年各季度体检人数呈逐年上升的趋势,2017—2019年的年体检人数预测值分别为108 858、114 663和124 150人。结论最优加权组合预测模型比单一系统云灰色模型和多项式回归模型具有更高的预测精度,为医院体检人数预测提供了一种新的方法,也可为医院的科学决策提供参考。     

移动平均季节指数法在预测门诊量和出院人数中的运用

运用移动平均季度指数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。本文对某院近三年的门诊量及出院人数变化进行分析,预测2010年3个季度的门诊量及出院人数。     

应用趋势季节模型预测门诊和出院人数

随着医院管理的深化,以统计数据为依据的管理规划和决策在医院管理中的地位愈显突出,统计预测就是其中较为重要的一个.本文应用趋势季节模型预测法,根据2000～2004年5年的门诊人次和出院人数进行分析,对2005年4个季度的门诊人次、出院人数进行预测,为医院现代化管理提供依据.     

趋势季节模型在预测门诊就诊人数中的应用

根据十堰市妇幼保健院 1993～ 1997年门诊工作季度报表 ,建立趋势季节模型预测 1999年和 1998年 1～ 4季度门诊人数 ,现报告如下。1　资料与方法1.1　资料来源于全院 1993～ 1997年门诊工作季度报表。1.2　趋势季节模型 (预测方程 ) ;Xt=Yc× St式中 Xt为考虑季节影响因素的预测值 ;Yc 为不考虑季节影响因素的趋势值 (Yc=a+bt) ;St为各季节指数 (St=Y/ Yc)。2　结果2 .1　按年、季度统计门诊就诊人数 ,见表 1第 (1)～ (4 )栏 ,以季度序号 t为自变量 ,就诊人数 Y为因变量 ,求得直线回归方程。a= 1.6 86 46 ;b=0 .0 115 8;Yc=1.6 86 46 +…     

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.     

趋势季节法在医院感染预测中的应用

为探讨医院感染(简称NI)随季度变化的规律,描述各季在医院感染中的比例,根据聊城市中心人民医院1993～1996年NI人数的历史资料,运用季度变动趋势,对不同季度的医院感染人次进行了预测,预测结果与实际感染人次基本一致.现介绍如下.1 方法与结果l.l 趋势季节预测法是利用季节趋势的时间数列,建立一条以时间数列中的时间t作自变量,数列值y作因变量的直线趋势方程.利用表1资料求得相关系数r=-0.6078(P<0.01),建立回归方程为y_t=225.6-4.6t,由此求出每一时期的趋势值y_t(表1).季度与季节的概念不同,本文利用趋势季节预测法原理,预测医院各季度感染人数和趋势值.文中季度代替季节概念.     

运用移动平均比率法预测门诊人数

目的 建立一个简便模型公式预测医院门诊人数。方法 用季节预测法中的移动平均比率法计算趋势值与调整月指数，最后应用模型。结果 依据1997-2000年门诊人数预测出2001年各月的门诊人数。结论 该方法简便易行，预测效果好，能为医院管理人员计划决策提供一个重要依据。     

乌鲁木齐市某院住院人数长期趋势模型的建立与预测

目的 用时间序列建立住院人数线性回归模型,预测2010、2011、2012、2013年的住院人数. 方法 选取乌鲁木齐市某院2004-2009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.统计数据采用PEMS3.1统计软件进行统计学处理. 结果 回归模型为=3 892＋2 730X,方差分析结果P=0.003 8,按α=0.05水准,P＜0.05,可以认为住院人数与年次有直线回归关系.某院2010、2011、2012、2013年的住院人数点预测值分别为23 002、25 732、28 462、31 192;区间预测为18 102～27 901、19 677～31 786、21 217～35 706、22 737～39 646. 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.     

我院出院人数预测模型分析

目的 比较趋势外推法、指数平滑法、ARIMA三种方法预测医院出院人次发展规律的优劣.方法 根据医院2000年1月～2010年8月住院统计资料,利用SPSS13.0软件建立三次曲线方程模型、Winters指数平滑模型、ARIMA模型,并对其结果进行比较分析.结果 三次曲线方程模型、Winters指数平滑模型预测精度不高,季节ARIMA乘积模型预测效果最好,是适合预测出院人数比较理想的方法.结论 季节ARIMA乘积模型可用于医院出院人数预测.     

12月份分科出院人数统计预测方法探讨

目的探讨12月份分科出院人数统计预测的方法。方法根据我院2002年至2004年出院人数指标，采用线性回归预测方法、平均值法和双11月法，预测了12月份各临床科室出院人数趋势值，依据预测的出院人数值与实际值的绝对离差进行分析研究。结果三种方法预测结果显示，双11月法预测的12月份分科出院人数离散程度最小，说明该方法预测的趋势值代表性最好。结论双11月法避开了春节、黄金周和假日的影响，社会环境和医院工作环境变化的影响也最小，是回避科室床位增减影响的最有效的方法之一。     

唐山市大气污染对居民心血管疾病日门诊和日住院人数的影响

摘要:目的　探讨唐山市大气污染对居民心血管疾病日门诊和日住院人数的影响。方法　收集唐山市2013年1月和2013年12月气象条件、大气污染物浓度、人群心血管系统疾病日门诊和日住院人数等资料,采用相关和多元线性回归分析大气污染物浓度与人群心血管系统疾病日门诊和日住院人数之间的相关性。结果　唐山市2013年1月和12月主要大气污染物为PM2.5、PM10和SO2,这2个月的PM2.5、PM10和SO2的日均浓度分别为（170.3±106.5）μg/m3、（241.8±131.2）μg/m3和（172.0±48.5）μg/m3。心血管疾病日门诊人数与大气NO2、PM2.5和PM10浓度之间的Pearson相关系数分别为0.414、0.437和0.377;多元线性逐步回归分析显示,只有大气PM2.5浓度进入心血管疾病日门诊人数的回归方程（F＝6.847,P＝0.014）,标准回归系数为0.437（P＜0.014）。未发现大气污染物浓度与人群心血管系统疾病日住院人数之间存在相关性。结论　大气PM2.5浓度与人群心血管系统疾病日门诊人数之间存在正相关。     

趋势季节模型在腹泻症候群监测信息分析中的应用

目的 应用趋势季节模型对徐州市2006-2009年哨点医院腹泻症候群监测的数据进行拟合,探索适合社区全科医生对疾病或事件预警的方法.方法 利用时间序列的趋势季节模型对徐州市2006-2009年哨点医院腹泻症候群监测的数据进行建模.计算趋势方程,各季平均季节指数、季节指数的校正系数、各季调整季节指数,拟合2006-2009年各季节哨点医院腹泻症候群监测的数,并将拟合值与实际值比较,检验模型的拟合能力.计算季节预测误差指标,预测2010年全年和各季度检测数.结果 对所分析的徐州市2006-2009年哨点医院腹泻症候群监测的数据资料建立了直线回归模型t＝12 887.79﹢181.79t.各季度平均季节指数分别为98.77%、100.58%、100.43%、100.18%.季节指数的校正系数为1.000 1.各季度调整季节指数分别为98.78%、100.59%、100.44%、100.19%.对2006-2009年腹泻病症候群监测数拟合结果显示,精确度最高的2008年第3季度达99.54%,最差是2006年第1季度,为90.27%,拟合精度在90%以上.用趋势季节模型预测哨点医院2010年腹泻病症候群检测数,预测全年检测65 007例,1～4季度分别检测15 783、16 255、16 414、16 555例.结论 时间序列的趋势季节模型能较好的分析疾病或事件产生同时间的关系,并有较强的预测能力,从而为社区全科医生对疾病或事件产生的预警提供了有效的工具.     

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.     

医院出院人数的长期趋势及季节因素分析

目的分析我院1996—2006年出院人数长期趋势及季节因素。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我们可以明显地看出我院的出院人数呈逐年上升趋势;通过季节指数比较,可以看出每个季度各临床科室出院人数有着明显的季节变化。结论我院的现有规模已不适应医院的发展,需要建造新的病房大楼以适应不断增长的病人数。我们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。     

时间序列分解法在我国食物中毒发病人数预测中的应用

目的对ARIMA模型和时间序列分解预测方法在我国食物中毒发病人数预测中的效果进行比较,探讨优化模型,为更好地了解我国食物中毒发病人数提供预警和参考依据。方法收集2000-2013年我国食物中毒季度发病人数,用Excel 2003和SPSS 20.0拟合ARIMA模型和时间序列分解预测模型,用2013年的数据评价模型的预测效果,并对2014年各季度食物中毒发病人数进行预测。结果两种方法预测食物中毒发病人数的R2分别是0.355和0.919;MRD分别为34.350%和14.507%;MER分别为0.303和0.110;MSE分别为293505.000和43570.000;RMSE分别为541.761和208.736;MAE分别为413.500和149.500;预测的2014年各季度食物中毒发病人数依次为387、1020、1357、606。结论时间序列分解法预测效果优于ARIMA模型,可以用来预测我国食物中毒的发病人数,预测效果可靠。     

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。     

用趋势季节模型对出院人数进行统计预测

目的建立趋势季节模型,预测医院2013、2014年各季度出院人次。方法运用移动平均趋势剔除法配合最小二乘法建立线性模型,并对模型进行回归分析。结果趋势季节回归模型YC=3 742.5+592.9t,预测值=季平均预测值×各季的季节比率。结论趋势季节模型简便易行,预测效果好。可为医院制定工作计划和决策提供可靠的依据,实现卫生资源的优化配置。     

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。