门诊病人预测与分析

目的通过我院2002年1月至2005年6月每季度的实际门诊量变化趋势,预测2005年三、四季度和2006年全年各季度的门诊量。方法用趋势季节模型建立预测方程。结果趋势预测方程:y^t=9768.7+129.3t,预测值=季节变化指数×y^t。结论医院门诊量呈缓慢上升趋势,且趋于平稳,各季度变化有明显季节规律。通过预测模型预测门诊量,为制订门诊工作计划和提高管理水平提供了科学依据。     

趋势季节模型对医院门诊量的预测

目的用趋势季节模型对医院门诊量进行预测。方法运用Excel软件的统计函数作时间序列的季节分析。结果2005年14季度的门诊量分别为184547、214436、210754、208062。结论预测的2、3季度门诊量高于1、4季度门诊量,遵循往年的规律。     

医院门诊量的长期趋势及季节变动分析

目的 了解医院2003-2009年门诊量趋势走向,用趋势季节模型预测医院门诊人次并进行季节分析,为医院在门诊的人力、物力等资源配置上提供科学依据方法 根据医院2003-2009年的门诊量求得直线回归方程的趋势值,再计算各季度的季节指数拟合直线趋势方程,以95%的置信度进行检验得到最后预测值.用季节比率来反映各主要科室门诊量在不同季节的变化规律结果预测模型为：Y=7 239.6t＋172 459,（r=0.967,F=373.824,P〈0.05）.各主要科室门诊量在不同的季节均有变动结论 门诊量变动呈上升趋势,各主要科室的门诊量变动有一定的季节规律,医院应根据季节的不同合理的安排各门诊科室的人力和物力.     

移动平均趋势剔除法在科室管理中的应用

目的运用某院儿科门诊量的季节变动规律,对该院儿科门诊量作出趋势预测,为医院领导和科室负责人掌握工作动态,制定工作计划提供依据;还可以运用此方法对医院的其他指标进行相关分析。方法用移动平均趋势剔除法对2004--2008年儿科门诊量求出季节指数,结合直线回归方程算出2009年预测值。结果儿科门诊量高峰期为第2季度的4月、5月、6月和第3季度的7月,低谷期为2月份。结论医院领导和管理者依据科室门诊量的变动规律,充分做好工作预案,合理安排科室工作,构建和谐工作环境。     

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。     

2013—2022年某精神病专科医院门诊量变化趋势分析

目的 通过对医院门诊量的统计，分析其动态变化规律，为制定医院发展规划和合理配置资源提供参考依据。方法 收集某精神病二级专科医院2013—2022年门诊工作量，采用季节指数分析法、移动平均趋势剔除法对月度、季度、年度门诊量进行统计分析。结果 门诊人次呈逐年增长趋势，2022年门诊量35 815人次，比2013年的15 831人次增长了126.23%;月度季节指数以12月最高，达到116.77%,2月最低，为74.42%;季度季节指数以第4季度最高，达到105.36%,第1季度最低，为95.4%。结论 医院门诊量呈逐年上升趋势，有明显的周期性和规律性，为医院管理、决策提供科学依据。     

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.     

X－11方法在某医院肾脏病科门诊量预测中的应用

目的：探讨X－11方法在某医院肾脏病科门诊量统计预测中的应用。方法收集某院2012—2014年各季度门诊量,利用SAS 9．1．3软件的X11过程,运用X－11方法对数据进行分析,分离季节因子,探索趋势拟合值与时间之间的关系,拟合回归方程,预测2015年一至四季度的门诊量。结果发现趋势拟合值与时间之间存在曲线关系,预测模型为Tt ＝15600＋50001＋e4．94－0．82t ,2015年一至四季度的门诊量分别为20471、21636、21329、18933。结论 X－11方法能够将季节因素分离,发现不同时间数据序列的趋势,因此预测结果值得应用。     

2012-2018年某三甲综合医院门诊量动态分析

目的：优化医疗资源配置,提高医院管理效能,通过对医院门诊量动态分析,掌握门诊量变化趋势及规律。方法：采用时间序列分析法和季节指数法,分析2012-2018年某三甲综合医院门诊量的年度、季度、月度变化情况。结果：医院门诊量呈逐年上升趋势,平均增长速度为6.33%,门诊量有季节变化规律,第一季度季节指数低于100%,仅有88.52%,第三季度最高（108.89%）,全年中2月季节指数最低（74.88%）,7月最高（114.12%）。结论：医院门诊量有明显的线性增长趋势,并且有季节性和周期性变化规律,医院应根据此增长趋势及变化规律合理配置资源,改善医院管理。     

2007～2011年门诊量季节变动调查分析

目的分析门诊量季节变化规律,为医院今后门诊工作及制度决策、计划提供科学依据。方法用季节指数法,分析门诊月份、季度波动特点及规律。结果医院门诊量的季节变动以一年为一个周期,随季节变化而引起周期性的变动,变动幅度大致相同。结论根据门诊季节变化规律合理配置人员,可提高门诊服务质量。     

2013—2021年某三甲医院门诊量变动趋势分析

目的 通过对医院门诊量的统计,分析其动态变化规律,为医院决策和医疗资源配置提供参考依据。方法 收集某地区大型三甲综合医院2013—2021年的门诊患者量,采用季节指数对月度、季度门诊量进行动态分析。结果 门诊人次呈逐年增长趋势,月度季节指数以12月最高,达到115.91%,2月最低,为78.40%;季度季节指数以第四季度最高,达到104.99%,第一季度最低,为93.53%。结论 医院门诊患者人次随月份和季节变化存在明显的周期性和规律性,医院应根据门诊人次变化规律,优化卫生资源配置,提高医疗服务效率。     

指数曲线趋势法与季节变动法预测医院门诊量比较

目的比较指数曲线趋势法和季节变动法预测门诊量的效果,以便选择更合适的方法预测门诊量。方法以指数曲线趋势作为理论依据,并将其整合成易于复制移植的Excel数据模型,用其结果-9季节变动法进行效果对比。结果指数曲线趋势法预测结果优于季节变动法。结论医院门诊量增长趋势为逐期等比时,用指数曲线趋势预测法效果更佳。     

利用趋势季节模型预测犬伤门诊人次数

本文应用趋势季节模型预测方法,从理论上预测１９９７年度犬伤门诊人次数,为进一步做好狂犬病预防工作提供依据。一、材料与方法资料来源于我市狂犬病预防门诊１９９１～１９９６年就诊登记本。预测方程采用趋势季节模型,Ｘ∧ｔ＝Ｙ∧ｔ×Ｓｔ（１）。式中Ｘ∧ｔ为时间预测门诊人次数,Ｙ∧ｔ为时间预测值,Ｓｔ为季节指数。二、结果１．１９９１～１９９６年我市犬伤预防门诊各季度就诊人次数（见表１）。２．以季度序号ｔ为自变量,观察值（就诊人次数）ｙ为因变量,求得直线回归方程,得ａ＝２．５０６１,ｂ＝０．２１９０,Ｙｃ＝２…     

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。     

北京市某大型综合医院门诊量变化动态分析及预测

目的了解某院门诊量变动趋势及规律,以期为医院的卫生资源配置和管理决策提供科学的依据。方法采用移动平均季节指数法对2011-2015年门诊量进行分析并建立预测模型。结果该院2012年门诊量稍有下降,其余各年门诊量均呈逐年上涨趋势,并且一年中门诊量变化随季节表现出明显的规律性变化。每年12月份为高峰期,2月份为低谷期;季节指数以第三季度最高(107.1%),第一季度最低(87.2%)。结论移动平均季节指数法构建的模型能较好地用于门诊量的预测,医院应根据门诊量变化规律合理安排门诊人力资源及调配医疗物资,提升现代医院门诊综合服务能力及效率。     

2015年-2019年某三甲儿童医院门诊量季节变化趋势分析

目的：分析某三甲儿童医院2015年-2019年门诊人次变化特征,为提高医院管理效能,优化服务流程,合理配置医疗资源提供科学依据。方法：对医院门诊量按时间序列分析法和季节指数法进行统计,分析门诊量年度、季度、月度的变化情况。结果：医院门诊量近5年逐年升高,平均发展速度为108.22%,季节指数显示2月份和12月份分别为每年的最低谷（80.15%）和最高峰（118.63%）,一季度和四季度分别是全年的最低（93.69%）和最高（107.09%）。结论：医院门诊量有明显的季节性和周期性特点,每年在一季度出现低谷,四季度迎来高峰,暑期为次高峰。医院管理者应根据此特点合理配置医疗资源,人员错峰休假、弹性排班,高峰期做好实时监测和应急方案,低峰期拓展服务形式,更好地满足患者就诊需求。     

门诊量预测在医院管理中的应用

目的了解2005~2007年门诊量趋势走向,为医院进行管理、规划提供科学依据。方法根据医院5年的门诊量变化趋势,依照折扣最小二乘法原理选择线性模型y=a+bx进行拟合,建立方程组来进行动态外推预测。结果预测模型为:Y=265.6021+21.6917X,估计标准差S(y)=17.44千人次。结论门诊量变动呈上升趋势。若要使门诊量达到预期目的,必须从主观上找窍门,挖掘潜力,依靠全院职工的共同努力。     

我院2001—2005年门诊量季节变动规律分析

目的为了使门诊工作管理更加科学合理，实现以病人为中心的服务理念，让病人得到满意的就诊。方法就我院2001--2005年门诊量变化规律，采用最小平方模型、季节变动模型对门诊量进行统计预测。结果我院门诊量有明显的季节波动，并且有明显的周期性和反复性。结论根据门诊量的这一季节变动规律为领导制定工作计划、合理安排人员提供科学依据。     

应用移动平均季节指数法预测门诊量和出院人数

目的通过对门诊量和出院人数的预测，为医院现代化管理提供依据。方法应用移动平均季节指数法预测门诊量和出院人数。结果预测结果与实际情况相符。结论移动平均季节指数法，是利用移动平均法分解时间序列4类变动因子，既消除长期趋势变动又消除循环变动和不规则变动的影响，比较精确地反映季节变动情况的季节指数，在此基础上再进行预测。     

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.