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.     

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。     

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.     

医院住院人数的预测与分析

及时、准确地预测住院人数,可为医院管理提供科学依据,有助于医院人员、床位、药品等调配工作。为此我们对我院附属医院内科、外科、儿科三大科室1994年1月～1996年12月的住院人数资料进行分析,运用季节性移动平均法预测了1997年各月的住院人数,并制定了相应对策,现报告如下:     

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。     

医院住院成本预测

目的分析和预见各种因素对医院成本形成过程的影响程度,加强经济核算.方法应用SPSS、SAS统计软件包对手术人数、院内感染率、病床使用率、平均住院日和鼻咽癌、肝癌、肺癌、女性乳腺癌、食管癌出院人数等因素,分别用最小二乘法和岭估计法对参数进行估计.结果建立了以人均住院成本为因变量的多重线性回归模型.结论岭估计法能克服最小二乘法的缺点,选取适当的k值,消除了自变量间存在的共线性,回归系数估计趋向稳定.     

运用最小二乘法对入院人数进行趋势预测

目的预测医院入院人数。方法运用最小二乘法进行预测。结果入院人数预测模型为：P=7404＋2252Xt，得到区间预测值。结论应用折扣最小二乘法对入院人数进行趋势预测，为领导制定各项计划提供理论依据。     

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.     

某院近5年女性住院患者乳腺及生殖系统肿瘤情况

目的 探讨女性住院患者乳腺及生殖系统肿瘤情况。方法 收集某院2001-2005年女性住院患者病案首页资料及统计报表，对女性住院患者的肿瘤构成、乳腺及生殖系统肿瘤情况进行描述性分析。结果 乳腺和生殖系统肿瘤为危害女性健康的主要肿瘤。子宫、卵巢和乳腺是妇科良性肿瘤的多发部位；乳腺、宫颈和卵巢是妇科恶性肿瘤的多发部位。良、恶性肿瘤最早发病年龄小，年龄跨越度大。结论 乳腺和生殖系统肿瘤给女性的生命和健康带来了严重威胁，应对广大妇女扩大健康教育，控制危险因素，进行自我检查和定期体检，做到早发现、早诊断、早治疗。     

一元线性回归算法在生物化学分析仪上的应用研究

目的：实现一种应用于生物化学分析仪的定量分析方法。方法：利用一元一次线性回归模型,结合标准曲线来计算待测样本的浓度值。结果：经过验证和临床测试,该算法可满足性能要求,且有效可行。结论：该方法能很好地满足临床应用,并能扩展到工业检测、食品安全等领域。     

基于测量模型结构方程模型GLS与WLS比较

目的 探讨结构方程模型的广义最小二乘法(GLS)和加权最小二乘法(WLS)2种参数估计方法在不同特征数据中的性能差异。方法 设定包含15个显变量、3个潜变量但未包含内生显变量、内生潜变量的真模型和误设模型,运用SAS 9.1软件的IML模块生成模拟数据,通过CALIS过程进行模型拟合,采用两类错误频率对GLS法和WLS法的性能进行评价。结果 分布特征为正态分布、指数分布和二项分布的数据,在采用相关矩阵和协方差矩阵时,GLS和WLS的两类错误频率均随相关系数或样本含量的增加呈下降趋势;在数据特征相同的条件下,2种矩阵分析均表现为GLS两类错误频率之和小于WLS法;GLS在r=0.3且n≥750即显变量个数的50倍时,或在r=0.5且n≥300即显变量个数的20倍时3种分布的两类错误频率之和均<0.05;WLS相关矩阵分析的结果相对于协方差矩阵分析而言稳定性较差,其协方差矩阵分析表现为不论相关系数如何,只要n≥750即两类错误频率之和<0.05。结论 GLS法和WLS法对参数的估计均为无偏的和渐进有效的,数据条件和矩阵的不同会影响其参数估计结果,在应用过程中应根据实际情况合理选择。     

灰色GM（1,1）模型在门急诊、出院人次预测中的应用

目的 探讨灰色预测方法在医院管理中的应用,对医院门急诊量、出院人次进行预测,有助于管理者掌握医院门急诊量、出院人次的变动趋势及规律,为医院在管理、决策中的合理应用提供量化的理论依据方法 选用某医院2000-2010年门急诊人次、出院人次统计年报数据,基于灰色系统理论的建模方法建立GM（1,1）预测模型,采用Excel表进行计算,预测2011-2013年医院门急诊量、出院人次结果 根据后验差比值C和小误差概率P值的计算及预测精度等级判定,所建预测模型拟合精度高,结果较理想,可用于外推预测.预测评价结果显示：2011-2013年门急诊人次预测值为256 267、27 666、300 852人次,评价等级为合格之上（C=0.33＜0.35,P=1＞0.9）;出院人次预测值为17 739、19 044、20 445人次,评价等级为优秀（C=0.29＜0.35,P=1）.医院门急诊人次、出院人次的年增长率分别为为8.35%、7.36%.通过预测医院门急诊量、出院人次有缓慢上升趋势,且趋于平稳,是一种呈稳步上升发展态势结论 灰色预测有一定优点,不要求统计变量具有正态分布,而是在杂乱无章的、有限的、离散的数据中找出规律,按系统发展趋势预测分析,提高了预测和分析的精确度.通过预测结果相互印证,理论值接近实际值,此方法在医院管理中有实用性.     

产前胎儿体重评估模型的建立与分析

目的利用临床常规指标建立胎儿体重预测模型。方法选取长垣县人民医院893例临产妇为研究对象,观察其体重指数（BMI）、孕期增重、孕妇腹围、宫高,分娩前1周内B超测量胎儿双顶径（BPD）、头围（HC）、腹围（Ac）、股骨长度（FL）,分娩后0．5h内称重新生儿体重,分别进行Pearson相关分析、线性回归分析。结果①新生儿体重与孕期增重（R=0．534）、宫高（R=0．589）、孕妇腹围（0．413）、胎儿BPD（R=0．459）、AC（R=0．643）和FL（R=0．602）呈正相关（p〈0．（11）。②多元线性回归分析得出新生儿体重预测多指标模型：新生儿体重（g）=61．94PL＋41．832孕期增重＋48．589胎儿AC＋43．435宫高-5124．661。③独立变量线性回归得单一指标的新生儿体重预测模型：胎儿FL法：新生儿体重（g）=164．667FL（mm）-8828．406。孕期增重法：新生儿体重（g）=101．839孕期增重（kg）＋1555．537。胎儿Ac法：新生儿体重（g）=168．825AC（cIn）-2457．808。宫高法：新生儿体重（g）=169．402宫高（cm）-2605．743。,④多指标法预测体重与新生儿实际体重的相关系数（R=0．865）大于胎儿FL法（R=0．829）、孕期增重法（0．731）、胎儿Ac法（R=0．812）和宫高法（R=0．746）,多指标法预测体重的平均绝对误差（241．32g）和相对误差（7．52％）小于胎儿FL法（259．34g,8．25％）、孕期增重法（262．32g,8．39％）、胎儿Ac法（254．96g,8．07％）和宫高法（271．58g,8．62％）。结论以孕期增重、宫高、胎儿Ac、FL综合指标建立的模型较单一指标更能准确预测新生儿体重。     

ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病趋势预测中的应用

目的 研究ARIMA-SVM组合模型在肺结核发病趋势预测中的应用。方法 使用海南省2005—2021年肺结核发病数据,以2005—2020年发病数作为训练集,2021年发病数为验证集,建立ARIMA模型、SVM模型与ARIMA-SVM组合模型,并对三种模型拟合和预测效果进行分析与评价。结果 ARIMA-SVM组合模型数据拟合RMSE、MAPE分别为41.38、1.98%,模型预测RMSE、MAPE分别为45.18、4.84%,拟合和预测效果均优于ARIMA模型与SVM模型。结论ARIMA-SVM组合模型预测效果优于单一模型,更适合我国肺结核发病趋势预测,为我国传染病预测预警提供了新思路。     

某职工医院2001—2010年住院病人疾病谱变化趋势

目的 掌握某职工医院住院病人疾病分布变化趋势特点,为针对职业人群核心病种制定相应预防控制措施提供科学依据。方法 采用整群抽样方法,对2001—2010年某职工医院所有住院病人病案资料共82 178例进行分析。结果 呼吸系统疾病所占比例最高,为12 226例（14.88%）,消化系统疾病与损伤和中毒次之,分别为10 801例（13.14%）、10 230例（12.45%）,循环系统疾病9 787例（11.91%）,职业病7105例次（8.65%）,肿瘤6 506例（7.92%）;10年来呼吸系统疾病上升至第1位,2010年比2001年增长了6.89%;10年间前5位单病种依次为原发性高血压、肺炎、胆石病、急性上呼吸道感染、跌倒/坠落;经Spearman秩相关分析,2001—2010年心脏病住院患者比例与年度间存在线性正相关（r_s=0.673,P=0.033<0.05）,平均增长速度为10.12%;10年间急性上呼吸道感染、机械力伤害及胃肠结肠炎患者比例随年份呈下降趋势,平均下降速度分别为4.67%、6.25%、3.15%。结论 呼吸、消化、损伤和中毒三大系统疾病应为防治的重点;高血压、肺炎、胆石症、心脏病是严重影响该职业人群健康的核心病种。     

构建医院监管长效机制的思考与探索

从分析医院监管中存在的问题入手，介绍了湖北省宏观、中观、微观结合与监、管、建并举的思路和实施医疗信息公示、医院管理评审、临床重点学科建设3项制度的做法，指出要着眼医院监管文化建设，构建医院监管长效机制。     

基于R语言的ARIMA模型对医院早产趋势的预测分析

目的 构建医院早产时间序列的自回归移动平均模型(ARIMA),预测医院早产变化趋势,为合理配置医疗资源、政策制订提供科学依据。 方法 收集深圳市妇幼保健院2016年逐日早产例数,运用R语言进行时间序列分析,构建ARIMA预测模型,并对预测效果进行评价。 结果 2016年深圳市妇幼保健院早产1 738例,其最佳预测模型为ARIMA(3,1,1),该模型最小赤池信息量准则为1 680.67,模型残差序列Ljung-Box检验=0.16,差异无统计学意义(P=0.689),提示残差为白噪声序列,模型拟合良好。模型预测平均相对误差为9.2%,实际值均在预测值95%可信区间内。 结论 ARIMA(3,1,1)模型能较好地模拟深圳市妇幼保健院早产变化趋势,具有良好的预测效果。     

苯那普利抗高血压治疗患者血压长期变化趋势分析

目的 介绍混合线性模型方法在降压治疗中对血压长期变化趋势分析的应用。方法利用在上海市南市区开展的一项以社区为基础的苯那普利上市后3年流行病学监测数据,分析不同年龄、性别的原发性高血压患者用药3年中血压水平的变化趋势。用作拟合的是患者每3个月1次的血压重复测量值。结果 对收缩压和舒张压拟合的较适模型为曲线线性模型。而对脉压进行了分段拟合,即用药后前9个月为曲线线性模型,9个月后为线性模型。服用苯那普利期间,患者的血压水平表现出长期稳定的降压效果。不同年龄和性别的患者在血压水平、降压速度和加速度方面存在一定的变异。患者年龄越大,表现出收缩压越高、舒张压越低、脉压越大。抗高血压治疗表现出最初的血压水平越高,降压速度越快,降压幅度越大。结论 混合线性模型方法在应用于纵向数据的分析时,尤其是在处理缺失数据方面,具有很大的灵活性,能更充分地利用可得信息。