基于SARIMA模型的某省三级医院骨折住院患者量预测分析

目的 建立骨折住院患者量的预测模型,探索骨折住院患者量的季节变动规律及未来趋势,以合理安排资源、提高医疗工作效率。方法 收集山西省汾阳医院2017年6月至2022年3月骨折住院患者的临床资料,应用R 3.5.2软件进行时间序列分析和季节性自回归移动平均（SARIMA）模型的建模拟合,并用其对住院患者量进行定量预测和验证。结果 共纳入2 563例患者,平均年龄53.43岁,男、女之间的年龄分布差异有统计学意义（t=-17.798,P<0.001）。分月记录骨折住院患者量,时间序列分析提示住院患者量每年有2个高峰期,即5月和8月。使用2018年1月至2021年7月的训练集数据建立SARIMA(0, 0, 1)(1, 0, 0)12模型（白噪声检验,P=0.806）,对2021年8月至2022年3月的预测集数据进行短期预测,RMSE=0.24,MAPE=149.61,预测值与实际值的相对误差范围在1.81%～8.60%。结论 SARIMA模型拟合骨折住院患者量变化趋势较佳,可为医院或专业科室管理者提供决策依据,同时也可为骨折防治措施的制定提供参考。     

问题导入式教学法在人体解剖学教学中的应用探讨

人体解剖学是一门重要的医学基础课,由于该门课程名词术语太多、内容繁杂枯燥并且难记,将问题导入式教学法运用到人体解剖学教学,不仅能培养学生的学习兴趣,引导学生积极主动地学习解剖学知识,而且提高解决实际问题能力,锻炼学生的沟通能力,提高了教学效果。     

中老年跌倒住院患者治疗效果影响因素分析及预测模型建立

目的 了解中老年跌倒住院患者治疗效果的影响因素并建立列线图预测模型，为及时合理有效地对中老年跌倒住院患者进行医疗处置提供参考依据。方法 收集山西省汾阳医院2017年1月—2022年1月1 500例中老年跌倒住院患者的病历资料，应用多因素非条件logistic回归模型分析中老年跌倒住院患者治疗效果的影响因素，并应用R 4.2.0软件建立列线图预测模型，通过受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)评价模型的区分度，采用Hosmer-Lemeshow检验和Calibration校准曲线评价模型的拟合度。结果 1 500例中老年跌倒住院患者中，出院时治愈1 017例，治愈率为67.8%；多因素非条件logistic回归分析结果显示，入院途径为急诊、躯干跌伤、跌伤性质为其他和校正年龄的Charlson共病指数(aCCI)≥6分中老年跌倒住院患者的治疗效果较差，上肢和下肢跌伤、跌伤严重程度为中度和重度中老年跌倒住院患者的治疗效果较好；据此建立的列线图预测模型的AUC=0.732(95%CI=0.705～0.759)，预测模型的拟合度良好(χ²=12.692,P=0.123...