我院诊疗人次和出院人次预测

1　资料来源资料来源于我院 1993— 2 0 0 0年各年工作报表。2　方法2 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 ,折扣系数α取 0 9时 ,估计标准误差为最小 ,因此利用折扣系数α=0 9和折扣指数r分别为 7、6、5、4、3、2、1、0进行加权 ,建立门诊诊疗人次数 yt 与时间xt 的关系计算表 ,见表1。表 1　门诊诊疗人次yt 与时间xt 的关系计算表时间xt诊疗人次/万人( yt)r αr x2 t αrxt αrx2 t αryt αrxtyt ^yt ( yt-^…     

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。     

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。     

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.     

医院门诊人次数预测

我院附属医院是一所集医疗、教学、科研为一体的综合性医院 ,是上当地区唯一的三级甲等医院。近年来 ,由于医疗水平、服务质量的提高 ,门诊人次数逐年增多。为了更好地对医院进行管理、规划 ,现就 1992年～ 1998年的门诊人次数进行分析 ,用最小二乘法预测 1999年～ 2 0 0 3年的门诊人数。 1　资料来源全部资料来源于我院附属医院信息科 1992年～ 1998年门诊人次数的统计报表 ,见表 1。表 1　附院 1992年～ 1998年门诊人次数万　年　　份 1992 1993 19941995 199619971998年　　次 12 3 4 5 67门诊人次 8.2 78.6715 .90 17.42 18.45 19.4619.…     

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…     

门诊人次统计预测

本文以时间数列的历史观察值作为依据 ,运用数学模型进行统计预测 ,使统计指标的预测值更准确地反映出季节变动规律以及发展趋势。方法和步骤1 用最小二乘法求出年预测值根据医院 1992～ 1996年门诊人次的历史资料 ,对下一年度 (1997)的门诊人次进行预测 (表 1)。表 1　 1992～ 1996年门诊人次及预测值年份时序ｔ门诊人次 ｙ ｔｙｔ21 992 1 1 0 642 3 1 0 642 3 11 993 2 1 1 680 3 2 3360 6 41 994 3 1 30 2 4 6 390 73891 995 4 1 32 755 531 0 2 0 1 61 996 5 1 4 32 2 971 61 4 5 2 5合计 1 5 62 9456 1 977932 55　　按最小二乘法原理…     

用最小二乘法预测医院出院人次

目的：建立线性回归模型,预测我院2013年、2014年出院人次。方法采用最小二乘法建立线性回归方程,并预测近2年出院人次。结果通过分析2003-2012年出院人次回归模型,线性关系显著（ P＜0．01）。出院人次直线回归方程为：Y＾＝0．13＋0．14 X。预测得2013年、2014年出院人次分别为1．67、1．81万人次。95％的置信区间分别为（1．62～1.72）和（1．79～1．83）万人次。结论用最小二乘法对出院人次进行预测,是统计理论在实际工作中的应用,可为医院工作计划和决策提供理论依据。     

用直线趋势法与季节比重法预测住院人次

目的 预测医院住院人数,做好床位和工作人员配置.方法 直线趋势法和季节比重法.结果 对2003-2010年住院人数的观测,发现人数变化比较符合直线趋势法,直线回归方程为=5 898＋347X.通过季节比重的计算,发现1月是低谷,3月～8月是高峰.结论 直线趋势法和季节比重法应用于住院病人的统计分析,对现在的工作和未来的规划都有意义.     

我院10年门诊人次构成变化分析

目的了解人们对医疗卫生服务需求的变化,为医院的管理和决策提供依据。方法利用医院工作报表所提供的数据进行整理分析。结果普通门诊占绝对优势,专家及专科呈上升趋势。结论应在着眼做好普通门诊工作的基础上加强专科和专家门诊的工作。     

利用趋势季节模型预测法统计门诊人次

本文应用趋势季节模型预测法，对我院门诊人次进行统计分析，以时间数列的历史观察实际值作为依据，运用数学模型进行统计预测，使统计指标的预测值更能准确地反映出季节变动规律以及发展趋势。     

我院门诊人次下降的原因及其对策

芜湖市是皖南重镇，商业发达，工业门类较为齐全，人口２００万，处于长江经济开发带上，是经国务院批准的沿江开放城市之一。就医疗卫生事业而言，仅市区就有医疗机构３６３个，其中二甲以上医院６家，含三甲医院１家；床位６９７５张，每千人拥有床位约３．３张；直线加...     

趋势季节模型在门诊人次预测中的应用

目的:探讨趋势季节模型预测法在预测门诊人次的实用意义和可行性.方法:以2000-2004年本院门诊人次数据为基础,运用趋势季节模型预测法预测2005年门诊人次,最后验证预测结果.结果:将实际值与预测值对比验证,1-3季度均在预测范围内,四季度因受特殊因素影响,稍有偏差,总体上预测值与实际值基本符合.结论:趋势季节模型预测法通过对时间序列各种变化因素的分解整理,能消除多因素影响,更准确地反映季节变动情况,使预测结果更有实用意义和参考价值.     

门诊人次与出院人数的相关分析

医院的门诊人次与住院人次是衡量医院业务状况的重要指标，门诊人次与住院人次的增加是医院发展所追求的目标。随着医疗市场竞争的加剧，各级医院纷纷推出各项改革举措，以期增加门诊和住院病人。通常门诊人次与住院人次之间，存在相应的比例关系，门诊量增加了，住院病人也相应地增加。出院人次与门诊量的哪部份最密切相关，关联程度如何？本文拟对此作一探讨。     

我院1990-1993年门诊诊疗人次和出院人数字节变动测算

本文通过我院1990～1993年门诊工作量和出院人数这两个医院统计核心指标进行季节变动测算，结果如下：     

2000～2004年我院门诊人次的动态分析

门诊人次是医院考核门诊工作量的关键指标.本文通过对门诊人次季节指数的变化进行分析,以探讨门诊量的动态规律性,以便于为医院今后加强门诊管理提供可靠的依据.     

ARIMA模型在门诊人次预测中的应用

目的 探讨ARlMA模型在门诊人次预测中的应用,阐述建模过程,建立预测模型,验证模型的适用性,为医院管理决策服务.方法 数据源于HIS集成统计与管理决策支持系统门诊报表,采集范围选自1999年～2005年逐月门诊人次数据,其中1999年～2004年各月数据用于建立时间序列模型,2005年数据用于验证所建立的模型,统计软件用SPSS13.0完成.结果 通过模型识别、参数估计、检验诊断、模型评价,建立ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12模型,具有较高地拟和精度,全年门诊人次相对误差是6.84%,各月相对误差在-3.15%～9.80%之间.实际值都在预测的95%上下限范围之内.讨论 本研究验证了ARIMA模型适用于门诊人次预测,同时在预测门诊人次时也要考虑到数据量、就医环境、患者满意度等因素.     

我院10年门诊人次构成变化分析

我院是本市唯一一家综合性三级医院 ,病床 5 2 0张 ,年门诊量 37万 ,收住病人 1万左右 ,负责全市主要的预防保健 ,治疗急救任务。但是 ,在我市人口快速增长的情况下 (我市 2 0 0 0年末人口 5 1 36万 ,比 1991年的 2 0 5 5万增长了 14 9 92 % ) ,我院 2 0 0 0年的门诊人次却比 1991年下降了 30 2 % ,病床使用率也下降了13 2个百分点。另外 ,随着社会的发展和人口年龄结构改变 ,人们对医疗卫生服务的需求也出现了新的变化。本文通过我院 10年门诊诊疗人次构成的动态变化 ,作出对比分析 ,更好了解本市主要的医疗卫生服务需求及发展趋势 ,为医…     

应用季节移动平均数法预测住院人次

目的介绍一种医院应用较广泛的预测方法——季节移动平均数法。并用此法预测我院2006年住院人次。方法依据本院2003—2005年住院人次,应用季节移动平均数法预测2006年各季度的住院人次,分析预测效果。结果2006年各季度的实际住院人次与预测结果存在误差较小。结论季节移动平均数法预测结果在医院管理应用中具有一定的客观性、准确性和说服力,这种方法具有应用广泛、方便、实用的特点。