中国卫生资源需求预测研究

目的预测中国十三五期间卫生资源需求,以期为中国卫生计生事业十三五规划提供参考依据。方法通过《2016年中国卫生和计划生育统计年鉴》收集数据资料,运用GM(1,1)模型预测中国十三五期间卫生资源需求。结果根据预测的结果,2020年中国医疗卫生机构、床位数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数、注册护士数、卫生总费用将分别达到1 052 363个、1 064.20万张、14 191 758人、3 796 298人、5 255 376人、85 958.71亿元,医护比将达到1∶1.38。结论 GM(1,1)模型可用于对中国卫生资源的预测;政府应当加大对执业(助理)医师的培养力度,并加快教育教学制度改革,培养更多高学历护理人员。     

基于优势组合模型的“十三五”期间全国卫生总费用预测研究

目的通过对"十三五"期间我国卫生总费用趋势的描述和分析,探究预测分析的优势组合模型,并对2019-2020年卫生总费用的变化趋势进行预测,为卫生政策的调整提供科学的依据。方法构建ARIMA模型、GM(1,1)模型、BP神经网络模型,比较拟合度并组成优势组合模型,对卫生总费用进行分析和预测。结果 GM(1,1)模型和ARIMA模型的组合模型拟合度最高,预测显示"十三五"期间我国卫生总费用逐年持续上升,预测2019-2020年我国卫生总费用为69259.02亿元、79285.36亿元。结论 "十三五"期间我国卫生总费用在国内生产总值的占比能够达到预期,通过深化医疗卫生改革,加大政府卫生投入,拓宽社会卫生筹资,使个人卫生支出和疾病负担继续下降。     

基于GM(1,1)预测模型的"十四五"期间中国医疗资源与服务需求发展预测研究

目的 对我国医疗资源与服务需求发展进行科学、合理预测,根据"十二五""十三五"发展经验,为我国"十四五"期间卫生规划的制订提供参考依据.方法 根据2011-2019年我国医疗卫生资源与服务需求情况建立灰色GM(1,1)预测模型,用该模型对我国2020-2025年医疗卫生资源与服务需求进行预测.结果 到2025年,我国的...     

2011-2020年甘肃省护理人才队伍的预测与需求分析

目的:预测和分析甘肃省2011 - 2020年注册护士数和社会需求,为制定护理人才队伍培养与发展规划提供依据.方法:用灰色系统GM(1,1)预测甘肃省每千人口注册护士数.结果:预测到2020年甘肃省每千人口注册护士数仅为1.213,远不能满足社会和人民群众的健康需求.结论:应优化招生层次,提高教育质量,重视继续教育,改善创业环境,积极引进人才,以改善注册护士队伍的数量、结构、层次和质量.     

“十三五”期间我国卫生总费用预测

目的预测"十三五"期间我国卫生总费用增长情况以及个人卫生支出占卫生总费用的比重。方法采用ARIMA模型和GM(1,1)模型,根据我国2000-2015年各年卫生总费用数据建立模型,并预测"十三五"期间卫生总费用。结果所建立的模型能够很好地拟合历史数据,GM(1,1)模型由于受"十二五"期间卫生总费用增长速度快的原因,预测结果有高估趋势。结论 "十三五"期间,卫生总费用继续增长,按照当前的增长速度,到2020年,个人卫生支出占卫生总费用的比重有望下降到25%以下,卫生总费用占GDP的比重将达到7%。     

基于组合模型的我国城乡卫生技术人员数量趋势预测

目的了解当前我国卫生人力资源城乡分布现状;对我国城乡未来五年每千人口卫生技术人员数进行预测。方法应用ARIMA模型、GM(1,1)模型以及由两个模型得到的加权平均组合模型对未来五年(2017-2021年)我国城乡每千人口卫生技术人员的数量进行预测,比较预测精度。结果 2017-2021年我国每千人口卫生技术人员数预测值分别为11.16,11.73,12.33,12.96,13.61(城市地区);4.25,4.43,4.61,4.80,5.00(农村地区)。结论加权平均组合模型更适合每千人口卫生技术人员数的预测,我国卫生人力资源城乡分布不平衡状况逐年加剧,急需有效措施加以改善。     

ARIMA模型与灰色系统GM(1,1)模型在长沙市艾滋病发病率预测中的效果比较

目的利用ARIMA模型和GM(1,1)模型对长沙市艾滋病发病率进行模拟预测并对预测效果进行比较。方法收集长沙市2006—2016年艾滋病的发病资料,分别建立自回归滑动平均模型(ARIMA)及灰色系统GM(1,1)模型,进行回代拟合,并预测2017和2018年艾滋病的发病率,同时比较2种模型的拟合与预测效果。结果 ARIMA(1,1,1)模型预测出2017和2018年长沙市艾滋病发病率分别为6.19/10万、8.19/10万;GM(1,1)模型预测出2017年和2018年长沙市艾滋病发病率为6.39/10万和8.16/10万。结论 ARIMA模型及GM(1,1)模型的拟合结果均与长沙市艾滋病发病趋势相同,ARIMA模型对2006—2016年长沙市艾滋病发病率的预测效果较GM(1,1)模型好,预测准确度P高于GM(1,1)模型,平均绝对误差MAE小于GM(1,1)模型     

天津市病床资源总量预测及分析

目的:分别从供给与需求角度研究到2015年我市床位发展水平,为确定我市2015年的床位资源配置目标提供参考。方法:应用常规GM(1,1)模型和新陈代谢模型预测2015年天津市医院床位供需水平。结果:新陈代谢模型预测精度更高,预计到2015年天津市供给床位数将达到54132张,需求床位数达到64096张,预测平均相对误差为0.37%和0.25%,供需比为0.84。结论:与《天津市"十二五"卫生资源调整规划意见》比较验证模型预测的合理性,提出"十二五"期间天津市病床资源总量建设的政策建议。     

“十三五”时期我国卫生总费用占国内生产总值比重预测

目的通过分析1978-2015年我国卫生总费用占国内生产总值比重趋势,预测"十三五"时期指标走向,为卫生部门决策提供依据。方法采用ARIMA(0,1,1)模型和GM(1,1)模型进行预测。结果 ARIMA(0,1,1)和GM(1,1)模型预测结果均显示"十三五"时期卫生总费用占国内生产总值比重呈持续上升趋势,ARIMA模型预测值分别为6.3129%、6.4002%、6.4880%、6.5753%、6.6626%,GM(1,1)模型的预测值分别为5.6498%、5.7454%、5.8427%、5.9416%、6.0421%。从模型拟合效果比较来看,ARIMA模型更佳。结论 "十三五"时期,我国卫生总费用占国内生产总值的比重将达到预期目标。     

基于灰色GM(1,1)模型与ARIMA模型的四川省卫生人力资源预测探讨

目的运用灰色GM(1,1)模型与ARIMA模型对四川省卫生人力资源进行预测,为相关部门制定政策提供参考。方法采用EXCEL建立数据库,运用Matlab编程拟合灰色GM(1,1)模型、SPSS22.0拟合ARIMA模型,对四川省1990-2020年卫生人力资源进行了预测。结果拟合的灰色GM(1,1)模型误差绝对值(%)、平均误差值(%)均高于ARIMA(1,1,1)模型。结论 ARIMA(1,1,1)预测结果优于灰色GM(1,1)模型,模型拟合需要考虑数据特征等因素。     

ARIMA与GM(1,1)模型对我国肺结核年发病人数预测情况的比较

目的通过ARIMA乘积季节模型和GM(1,1)模型拟合我国肺结核的发病人数,比较两种模型的拟合效果。方法运用我国2011-2016年的肺结核发病人数,分别构建ARIMA乘积季节模型和GM(1,1)模型,然后利用所得到的模型进行预测。采用平均绝对百分误差(MAPE)来评价模型的拟合效果。结果 GM(1,1)模型和ARIMA乘积季节预测模型所得到的MAPE分别为1.45%、1.70%。用GM(1,1)模型预测2017-2018年我国肺结核的发病人数分别为1042909、988915人。结论 GM(1,1)拟合效果优于ARIMA乘积季节模型,预测表明2017-2018年我国肺结核年发病人数将呈现出减少的趋势,但是肺结核发病人数仍然较多。     

GM(1,1)模型与灰色-回归耦合模型在卫生技术人员预测中的应用

[目的]探寻合适的预测模型预测山东省卫生技术人员数量,为卫生人力的科学规划提供参考依据。[方法]建立GM(1,1)模型以及灰色-回归耦合模型,通过比较平均相对误差选择精度最佳的模型,并对2021-2025年山东省卫生技术人员的相对数量进行预测。[结果]应用灰色-回归耦合模型预测2025年山东省的每千人口卫生技术人员数、注册护士数分别为9.45人、4.40人,平均相对误差分别为2.12%、3.26%;应用GM(1,1)模型预测2025年山东省的每千人口执业(助理)医师数为4.19人,平均相对误差为2.67%,预测精度较高。[结论]不同数据的适用性不同,应基于原始资料的特点选择最优预测模型。山东省的卫生技术人员相对数将继续增长,卫生人才结构需进一步优化。     

基于GM(1，1)灰色预测模型的中国医疗卫生资源预测分析

目的 分析2011—2019年我国医疗卫生资源现状,预测2020—2024年我国医疗卫生资源的变化趋势。方法 基于2011—2019年卫生资源相关数据构建灰色GM(1,1)预测模型,对我国2020—2024年卫生人力、卫生物力、卫生财力等医疗卫生资源配置进行预测分析。结果 2020—2024年医疗卫生资源总体呈增长趋势,到2024年医疗机构床位数量增长至1 204.47万张,年均增长率为6.26%;执业(助理)医师和注册护士数量分别到达501.66万人和663.03万人,医护比为1:1.32;卫生总费用增至122 480.83亿元,年均增长率为13.04%,其中政府、社会、和个人卫生支出占比分别为25.4%、52.1%、24.4%,年均增长率分别为11.11%、16.54%、10.19%。结论 医疗机构床位配置进一步提升、卫生筹资水平逐步提高,但医疗机构数量发展缓慢、医护结构倒置、注册护士仍不足,亟需采取有效措施合理配置卫生资源,精准对接人民差异化、多层次的健康需求。     

基于灰色GM(1,1)模型的安徽省“十四五”期间医疗卫生资源配置预测研究

[目的]对安徽2009-2020年省医疗卫生资源相关数据进行分析,并预测2021-2025年安徽省卫生资源配置情况,为安徽省“十四五”期间优化卫生资源配置提供参考。[方法]查阅安徽省统计年鉴,调取2009-2020年医疗卫生资源相关数据,构建灰色GM(1,1)预测模型,对安徽省2021-2025年卫生人力、卫生物力、卫生财力等医疗卫生资源配置情况进行预测。[结果]2021-2025年安徽省医疗卫生资源总体呈增长趋势,到2025年医疗卫生技术人员、执业(助理)医师和注册护士数量分别达到50.14万人、19.40万人和27.66万人;卫生总费用将增至3537.74万元,年均增长率7.82%;医疗卫生机构数将增至29,885个,年均增长率1.89%,医疗机构床位数将增至503,949张,年均增长率为5.72%。[结论]“十四五”期间,安徽省卫生资源总量将不断增加,卫生人力资源呈现不断上升的趋势,卫生筹资水平不断提高,但是仍存在执业(助理)医师、注册护士数量不足、床位配置仍需优化以及医疗机构数量发展缓慢等问题。     

基于GM(1,1)模型的全国中医药医疗资源与服务需求发展预测

[目的]对十三五期间全国中医药医疗资源与服务需求发展进行预测,为有效实现我国中医药"十三五"规划提供数据参考。[方法]运用MATLAB 2018编程建立灰色预测模型GM(1,1)进行预测。[结果]十三五规划期间我国中医药医疗资源与服务需求均保持涨幅状态,但增长率相比"十二五"规划期间呈递减趋势。基于预测结果,2020年中医医院床位数将达1268850张,机构数5296个,分别高于国家《中医药"十三五"规划》中113. 6万张、4867个的指标预期值。出院人数为3785. 6万人,总诊疗人次124902. 7万人次,低于《中医药"十三五"规划》中4326. 52万出院人数及13. 49亿诊疗人次的指标预期值。[结论]通过MATLAB2018建立的GM(1,1)预测方程均实现C 0. 35,P=1,拟合效果好;我国中医药医疗资源投入总量有效,但利用效率偏低导致有效服务产出不足成为"十三五"期间制约中医药事业发展的关键因素。应加强资源统筹规划力度,注重中医药资源投入与产出效率协同发展;加大中医药人才队伍建设的财政投入水平,优化中医药服务能力建设;通过强化政策引导,刺激中医药在基层和社区卫生医疗、康复、保健、护理等领域中的潜在服务需求以提高有效服务产出。     

基于灰色系统GM(1,1)模型的湖北省卫生人力资源需求预测研究

[目的]对湖北省卫生人力资源需求进行预测,为区域卫生规划提供科学参考和依据。[方法]运用灰色系统GM(1,1)模型,预测湖北省2018-2020年卫生人力资源需求,并与湖北省"十三五"规划发展指标进行比较分析。[结果]运用灰色系统GM(1,1)模型拟合的方程等级均为1级(P>0.95),拟合精度较好。模型拟合结果与2008-2017年的实际值比较卫生人员总数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数、注册护士数、管理人员数的平均误差值分别为1.17%、1.57%、1.72%、2.07%、2.22%;预测2020年湖北省每千常住人口卫生总人员数、卫生技术人员数、执业(助理)医师数、注册护士数,管理人员数分别为10.17人、8.22人、2.94人、3.69人、0.37人,医护比为1∶1.45。[结论]灰色系统GM(1,1)模型适用于卫生人力资源需求的预测,2020年湖北省每千人执业(助理)医师数、注册护士数和医护比等预测值均符合规划要求。     

基于ARIMA和GM(1,1)模型的天津市卫生技术人员数量预测研究

目的 预测天津市2019～2025年卫生技术人员配置数量,为制定卫生人力资源政策提供数据支持.方法 利用1978～2018年天津市卫生技术人员数量建立ARIMA(2,2,0)和GM(1,1)模型,对2019～2025年的卫生技术人员配置数量进行预测.结果 ARIMA(2,2,0)模型和GM(1,1)模型显示,2019～...     

GM(1,1)灰色模型和ARIMA模型在上海市手足口病发病率预测应用中的比较研究

目的分别采用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和灰色模型GM(1,1)(grey model,GM(1,1))对上海市手足口病的发病率进行预测,并比较两者的预测效果。方法采用2005-2008年上海市手足口病的月发病率和年发病率分别建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,并使用2009年的实际年发病率验证两种模型拟合和预测效果。选取相对误差最小的模型预测2011-2012年的发病率。结果 针对手足口病发病率建立的GM(1,1)模型和ARIMA模型,2005-2008年的拟合平均误差率分别为11.06%和10.54%;对2009年进行预测,预测值与实测值的相对误差分别为69.30%和6.51%。采用ARIMA模型对2011年和2012年的年发病率预测为255.32/10万和294.59/10万。结论 ARIMA模型对上海市手足口病的预测效果要优于灰色模型GM(1,1),对解决时间序列类型的发病率等资料有很好的实用价值,预测结果对该病的防治具有科学意义。     

三种时间序列模型在盐城市肾综合征出血热发病预测应用中的比较研究

目的比较GM(1,1)灰色模型、求和自回归滑动平均ARIMA模型和神经网络GRNN模型预测盐城市肾综合症出血热(HFRS)发病率的效果,探索最优预测模型。方法利用2005-2015年盐城市HFRS发病率建立GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型,比较模型的拟合效果。根据2016年HFRS发病率比较各模型的预测效果,确定最优模型,并预测2017-2018年HFRS发病率。结果 GM(1,1)模型、GM(1,1)-GRNN模型、ARIMA模型和ARIMA-GRNN模型拟合值相对误差分别为13.364%、2.033%、21.150%和16.519%,预测值相对误差分别为16.350%、10.773%、10.820%和0.018%。采用最优模型ARIMA-GRNN模型预测2017和2018年盐城市HFRS发病率分别为0.859/10~5和0.853/10~5。结论从模型整体拟合预测效果综合考虑,利用ARIMA-GRNN组合模型预测盐城市HFRS发病情况能够取得更好的效果,预测结果可对该病的防控提供数据支撑。     

ARIMA模型与GM(1,1)模型在痢疾发病数预测中的比较研究

目的 分别应用求和自回归滑动平均模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)和灰色模型(gray forecast model)GM(1,1)对湖北省痢疾发病数进行预测,比较两种方法的预测效果,为选择更适宜的方法提供依据。方法 分别应用2001－2015年月发病数及年发病数建立ARIMA模型和GM(1,1)模型,用平均误差率(mean error rate,MER)和决定系数(coefficient of determination,R²)评价拟合效果,并采用2016年实际发病数验证预测效果,选择准确性更高的模型对2017－2018年发病数进行预测。结果 建立的ARIMA模型为SARIMA(1,0,0)(0,1,1)₁₂,GM(1,1)模型为(t+1)=-274 126.038e^{-0.067 467t}+293 275.08,两模型的平均误差率(mean error rate,MER)分别为3.55%和14.78%;决定系数(R²)分别为0.993和0.960,2016年实际发病数与两模型预测发病数的残差分别为635和3 240;相对误差分别为16.54%和84.38%,综合考虑各项评价指标采用ARIMA模型对2017－2018年发病数进行预测分别为4 286和4 011。结论 通过拟合及预测评价指标的比较ARIMA模型均优于GM(1,1)模型,可得ARIMA模型对湖北省痢疾发病数的预测比GM(1,1)模型有较明显的优势,能更准确的处理时间序列类型的资料,此预测结果准确具有实用价值,可为卫生防治工作提供依据。