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.     

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.     

利用直线回归方程预测医院门急诊人数、出院人数、住院手术人数

目的：预测某医院2013年门急诊工作量、出院人数、住院手术量。方法运用直线回归方程进行预测。结果该院门急诊人次预测模型为y＾1＝534939＋88502．6t，出院人次预测模型为y＾2＝34885．9＋5703．1t，住院手术人次预测模型为y＾3＝10786．5＋962．1t，预测2013年门急诊工作量为1065955人次、出院病人68704人次、住院手术量为16559人次，并给出了其区间预测值。结论通过对门急诊工作量、出院人次、住院手术量3项指标的预测，为实现2013年工作计划提供了理论依据。     

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.     

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。     

鄂尔多斯市中心医院门诊工作量预测

目的建立回归模型，预测我院2009--2012年门诊就诊人数。方法采用间接最小二乘法建立曲线模型，并对模型进行回归分析。结果我院2009--2012年的预测人数分别为61．70万、69．05万、77．26万和86．46万。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，而我们通过判断，使用间接最小二乘法更具有说服力，通过预测门诊人数，能为医院的工作计划和决策提供理论依据，使卫生资源更合理的使用。     

用最小平方趋势季节乘法模型对儿童医院出院病人进行预测分析

目的预测医院住院病人工作量，为医院管理决策提供科学依据。方法利用我院统计室2004-2008年的年度统计报表资料，采用最小平方趋势季节乘法模型，建立月度预测模型，对未来出院人次进行预测。结果出院人数报告期与基期相比，增长了80．3％，所求得的趋势直线方程为：T=1936．3＋12．6t。预测2009年出院人次增长12．1％。结论用最小平方法建立月度预测模型，对未来出院人次进行预测，为医院领导制定工作计划及决策管理提供数据依据。     

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.     

基于模拟现场的医师大会纠纷病例点评模式

目的：探讨通过医师大会采用模拟纠纷现场的形式,进行纠纷病例分析点评对于医疗安全的促进作用。方法从2013年开始通过医师大会对纠纷病例进行系统的分析点评,观察2011—2015年门诊医疗纠纷发生率（当年门诊医疗纠纷发生人次／当年门诊人次）和住院医疗纠纷发生率（当年住院医疗纠纷发生人次／当年出院人次）的差异。结果2011—2015年门诊医疗纠纷发生率分别为0．032‰、0．034‰、0．020‰、0．014‰、0．015‰;住院医疗纠纷发生率分别为2．64‰、2．23‰、1．71‰、0．93‰、0．94‰。经过统计学分析,2014年和2015年住院医疗纠纷发生率明显下降。结论通过医师大会进行纠纷病例分析点评对于医疗安全具有很好的促进作用。     

应用折扣最小二乘法对我院诊疗人次和出院人次进行预测

预测是根据预测对象发展变化的规律 ,估计和判断未来发展趋势的一种活动 ,通过预测能有效地促进卫生事业有计划、按比例、协调地迅速发展 ,为此 ,对我院 1993～ 2 0 0 0年的门诊诊疗人次和出院人次进行统计 ,现应用统计方法对 2 0 0 1年门诊诊疗人次及出院人次进行预测。资料来源全部资料来源于我院 1993～ 2 0 0 0年各年工作报表 ,资料可靠、完整、真实、正确。方　　法1 对门诊诊疗人次进行预测 ,从 1993～ 2 0 0 0年的诊疗人次来看 ,除 1996年的偏低以外 ,其余各年都趋于上升趋势 ,对此我们采用折扣最小二乘法加以预测 ,通过比较 ,折扣系…     

2008-2010年绍兴市细菌性痢疾季节性特征分析及疫情预测

目的：了解绍兴市2008—2012年细菌性痢疾的流行病学特征,建立中期预测模型,为有效采取防治措施提供科学依据。方法：采用圆形分布法,比较和分析发病率不同的各时期细菌性痢疾发病高峰日和高峰期的情况,构建自回归移动平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型,预测2013年的发病率,并建立警戒值和预警值。结果：2008—2012年绍兴市细菌性痢疾高峰日期分别为8月24日、7月25日、8月25日、8月16日、7月26日,高峰期分别持续了151、176、164、180和175天。ARIMA（1,0,0）（0,1,1）12为构建的最优模型,模型拟合的预测值与实际值变动趋势一致,相对误差率为6．14％。利用模型预测2013年前6月发病率的预测值、警戒值、预警值分别为1．46／10万、1．95／10万、2．62／10万。结论：深入分析流行特征、准确预测发病率对早期制订预防措施,有效防止疫情爆发意义重大。     

简易季节时间序列资料分析方法在疾病预测中的应用

本文用许汝福等[1]导出的季节时间序列资料分析方法──简易时间序列季节周期回归模型,对我市1991～1994年的乙型肝炎疫情报告资料进行分析,现将结果报告如下。方法一、季节周期回归模型设季节时间序列资料为Yij,i＝1,2,…,n为年度,j=1,2,3,4为季度,则式中b1i反映趋势变动,b2j反映季节变动,b3sin（）＋b4cos（）反映季节周期变动。二、季节资料的简易计算公式计算过程一、建立数学模型表1为肥城市1991～1994年各季度乙型肝炎的发病率（1／10万）。表11991～1994年各季度乙型肝炎发病率（1／10万）于是,回归方程为：二、预测…     

基于卫生服务需求的医院卫生技术人员需求预测

[摘要]目的 对某省级公立三甲医院卫生人力资源未来需求情况进行预测,为该医院科学的卫生技术人员配置提供量化参考。方法 分别采用一元线性回归模型和灰色预测模型对医院2014—2016年门（急）诊人次、实际占用总床日数进行预测,按照医生日均负荷工作量测算出医疗岗位人员应配置人数,其他卫生技术岗位人员则按照与医疗岗位人员的比例关系进行配置。结果 建立线性回归模型预测出未来三年医院年实际占用总床日数分别为588258、622587、656917;建立灰色预测模型GM（1,1）预测出未来三年医院年门（急）诊人次分别为865445、973280、1094550。2014—2016年所需医疗岗位人员数量分别为820人、807人、825人,护理岗位人员数量分别为1025人、1049人、1114人;药学岗位人员数分别为115人、121人、148人;医技岗位人员数分别为164人、145人、132人。结论 该医院可参考该预测结果配置卫生人力资源,优化卫生技术人员的结构和数量。     

基于组合预测模型对门诊量的预测

目的充分利用单个预测模型的有用信息,建立精度更高的组合预测模型。方法用1993--2002年某院门诊量实际数据建立3个单项预测模型,按“误差平方和最小”原则,将自回归预测模型、折扣最小二乘法模型和GM（1,1）模型优化组合成一新模型;然后分别用这4种模型对2003-2008年的门诊量进行预测,并对预测结果进行分析比较。结果折扣最小二乘法模型、GM（1,1）模型、自回归预测模型和组合预测模型的误差平方和分别为97．1885、57．4453、57．9136和49．5918。结论组合预测模型优于单个预测模型。     

应用灰色模型GM（1，1）预测乙肝发病趋势

目的预测南宁市乙肝发病趋势,为制定针对性的预防控制措施提供依据。方法根据南宁市2004—2010年乙肝的发病率建立灰色预测GM（1,1）模型并进行外推5年预测。结果南宁市乙肝发病率（／10万）的灰色预测模型为：Y（r＋1）=534.34e～-472.29。拟合检验显示本模型拟合精度合格（C=0．494,P=0．857）,精度等级为2级,能够较好地预测乙肝发病趋势。预测结果显示,2011-2015年南宁市乙肝年发病率分别为114．68／10万,127．62／10万,142．04／10万,158．07／10万,175．93／10万。结论未来几年南宁市乙肝发病率仍然呈现上升趋势。     

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。     

GRNN组合预测模型对辽宁省及部分地区肾综合征出血热发病率的预测研究

目的探讨广义回归神经网络（GRNN）组合预测模型在肾综合征出血热（HFRS）发病率预测上的优势及应用前景。方法利用1990—2001年辽宁省、丹东市、沈阳市和朝阳市HFRS发病率分别建立GM（1，1）灰色预测模型和求和自回归滑动平均（ARIMA）模型，把2个模型的预测值作为GRNN的输入，实测值作为网络的输出，对样本进行训练和预测，并对3个模型的预测效果进行比较。结果针对辽宁省HFRS发病率建立的GM（1，1）模型、ARIMA模型和GRNN组合预测模型的平均误差率（MER）分别为13．5143％、25．0814％和5．5755％；R^2分别为0．8961、0．6997和0．9837。针对丹东市HFRS发病率建立模型的MER分别为19．7329％、20．6275％和14．0789％；R^2分别为0．8112、0．7628和0．8750。针对沈阳市HFRS发病率建立模型的MER分别为15．1421％、18．0584％和14．3592％；R。分别为0．8757、0．7889和0．8585。针对朝阳市HFRS发病率建立模型的MER分别为51．5090％、28．6593％和28．5927％；R^2分别为0．7863、0．8291和0．7753。GRNN组合预测模型对于辽宁省和丹东市的HFRS发病率预测效果好于2个单一模型；针对沈阳市所建立的HFRS发病率预测模型，GRNN组合预测模型和GM（1，1）模型相当，ARIMA模型最差。朝阳市的HFRS发病率预测模型不适合用上述方法建立。结论GRNN组合预测模型充分体现了它在小样本预测中的优势，预测效果优于GM（1，1）模型和ARIMA模型，对解决时间序列类型的HFRS发病率等资料有很好的实用价值。     

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。