兰州城区大气污染对呼吸系统疾病日住院人数的影响

为了探讨兰州城区大气污染对居民呼吸系统疾病日住院人数的影响,收集2004年1月1日—2007年10月31日兰州城区每日空气污染指数(API)、气象(日均气压、气温、气湿、风速和降水量)资料,以及同时段的居民呼吸系统疾病住院数据,选用广义相加模型(GAM)的Poisson回归,利用非参数平滑函数控制长期趋势、星期效应、气象因素的基础上,研究大气污染对居民呼吸系统疾病日住院人数的影响,并按性别、年龄和呼吸系统疾病类型进行分层分析。结果表明,研究当日API上升1个四分位间距(48个单位)时,当日总的呼吸系统疾病住院人数增加5.50%(95%CI 4.03%～6.99%),并且这种影响具有一定的滞后效应。男性在API上升滞后第1d RR值最高,为1.058 3(95%CI1.039 7～1.077 2),女性则在API上升当日RR值最高,除滞后第3 d和第4 d,其他滞后各天RR值均低于男性。API上升对16～64岁人群的影响只在当日和滞后第1 d有意义,对≤15岁者和≥65岁者有显著的滞后效应,以滞后第5 d和第4 d RR值最高,分别为1.063 6(95%CI 1.043 4～1.084 1)和1.047 6(95%CI 1.017 6～1.0786)。API上升当日肺炎和上呼吸道感染(URTI)患者日住院人数增幅最大,RR分别为1.059 5(1.040 7～1.078 7)和1.056 0(1.030 6～1.082 1),肺炎患者日住院人数滞后效应高于URTI。研究表明,大气污染可增加居民呼吸系统疾病住院人数,并对不同性别、年龄和呼吸系统疾病类型的影响存在差异。

住院人数趋势季节模型预测分析

住院人数是反应医院工作情况的重要指标之一,做好住院人数季节变动测定与预测,便于掌握住院人数季节变动的周期和规律,为医院制定工作计划和领导决策提供重要依据。对于医院管理中合理利用人力、物力和财力,减少工作中的盲目性,进一步提高医疗服务质量和工作效率具有现实意义。

门诊量、住院人数及手术人次的回归分析

目的:研究门诊人次、住院人数及手术量关系的密切程度,以期为优化卫生资源配置和提高运营效率提供参考。方法:采用SPSS19.0软件包对原始数据进行相关与回归分析。结果:门诊诊疗人次、住院人次及手术量均高度相关。对住院人次与门诊量作线性回归分析,P<0.05。得回归模型:Y=0.071X-1142.718(X门诊量、Y住院人数),说明每增加1门诊人次就对应有0.071个住院病人;以手术人次为因变量,门诊量和住院人数为自变量进行回归分析,只有住院人数进入回归方程,P<0.05,回归方程解释为:Y=0.190X-192.228(X住院人数,Y手术人次)。住院量每增加1人就多0.190个手术病人,也就是说每多收治100个住院病人可对应有19台次手术。结论:该院门诊人次与住院人数相关度高、住院人次与手术量关系密切,还应深化精益管理,持续改进医疗服务质量,完善医疗后勤保障,努力培育"问道武当、寻医太和"的文化品牌。

ARIMA模型对妊娠期糖尿病住院人数的预测

目的探讨自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)在妊娠期糖尿病住院病人预测中的应用,为妊娠期糖尿病(gestational diabetes mellitus,GDM)和母亲妊娠期糖尿病婴儿(infants of diabetes mothers,IDM)制定GDM和IDM健康管理工作提供依据。方法利用2013年1月1日-2017年12月31日湖北省妇幼保健院成人内科每月GDM住院患者数据,建立ARIMA模型预测GDM住院人数。结果通过参数和模型拟合优度检验以及残差白噪声序列检验,得到模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12,R2=0.439,BIC=3.999,Ljung-Box Q=15.714,P=0.473。预测2018年每月GDM住院人数实际值在预测值的95%可信区间内。结论ARIMA模型拟合效果较好,预测精度更高,可用于GDM住院人数的预测。

季节性移动平均法对儿科住院人数的预测

目的预测医院的住院人数。方法运用季节性移动平均法对济宁医学院附属医院１９９４～１９９６年儿科住院人数的资料进行分析。结果预测模型为Ｘｉ＝（１０２９８＋０４３６４×ｉ）ＫＬｉ，并预测了１９９７年１～６月的住院人数，预测值与实际值进行比较，平均绝对百分比误差为８１８％。结论此预测结果为拟定医院管理方案提供科学资料和理论依据。

基于多重回归模型的住院人数预测

目的寻长合适的预测方法预测住院人数。方法以上一年度的住院人数及本年平均开放床位增加数为自变量建立多重回归模型预测本年住院人数。结果建立的多重回归模型具有极高的拟合程度。结论用此种模型预测住院人数在置信度一定的前提下置信区间窄,具有科学性和实用性。

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:

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.

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。

某三甲医院门急诊诊次住院人数手术例数的回归分析

目的研究门急诊诊次、住院人数与手术量的相关关系,为医院管理和提高工作效率提供参考。方法对某院病案统计科病案信息管理系统2006年—2013年门诊工作量统计报表、住院工作综合报表原始数据进行相关分析。结果门急诊诊次、住院人数与手术例数均高度相关。对住院人数与门急诊诊次作线性回归分析,得回归方程:Y=3 440.623+0.040X;以手术例数为因变量,门急诊诊次和住院人数为自变量进行回归分析,只有住院人数进入回归方程,回归方程为:Y=1 000.173+0.183X。结论某院门急诊人次与住院人数高度相关,住院人数与手术例数关系密切,要优化门诊服务流程,不断拓展医疗市场,增加门急诊诊次,提高住院人数,促进手术例数增加。

住院人数与门急诊诊次的相关性分析

门急诊诊次与住院人数是医院工作效率的总量指标[1],门急诊诊次与住院人数的不断增长是医院发展长期追求的目标。随着医疗改革的不断深入,医疗市场的竞争加剧,各级医院纷纷推出各项改革措施,以期增加门急诊诊次与住院人数。

运用趋势季节模型预测某院住院人数

目的运用趋势季节变动分析法分析2012--2014年某院住院人数每月变动规律，预测2015年各月住院人数，为医院管理提供科学依据。方法用移动平均趋势剔除法求2012-2014年某院住院人数季节指数，结合直线回归方程计算2015年住院人数预测值。结果2月、6月、9月、10月为该院住院人数低谷期，其他各月为住院患者高峰期。拟合直线趋势方程为Y1=7011＋55．16t（Y1为各月长期趋势值，t为各月序号）。结论运用趋势季节模型预测某院住院人数较为合理。医院要根据住院人数季节规律合理安排卫生资源，借鉴2015年住院人数预测值做好工作计划。

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.

某医院住院人数长期趋势模型的建立和预测

目的用时间序列建立住院人数线性回归模型,预测2014、2015、2016、2017年的住院人数。方法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Y=13 067.28＋2 511.04X,方差分析结果 P=0.0025,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2014、2015、2016、2017年的住院人数点预测值分别为33 156.60、35 666.64、38 177.68、40 688.72;区间预测为27 314.59-38 996.61、29 825.63-41 507.65、32 336.67-44 018.69、34 847.71-46 529.73。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,使卫生资源得到合理应用。

某医院“十二五”门诊量、住院人数预测分析

本文应用趋势直线预测、平均发展速度分别对＂十一五＂门诊量、住院人数进行分析,预测＂十二五＂门诊量、住院人数,为该院制定发展战略计划提供参考依据.

肿瘤科住院人数的时间序列预测及动态分析

目的：掌握肿瘤科住院人数的季节变化规律，验证时间序列法在预测肿瘤科住院人数中的科学性和实用性，为及时、合理安排肿瘤病人入院，并得到及时的诊断和治疗提供科学依据。方法：以某院2002—2004年肿瘤科住院人数为依据。引用时间序列法从理论上预测2005年肿瘤科住院人数，并对3年来的肿瘤病人收治情况进行动态分析。结果：将预测值与实际完成值进行比较，结果与实际情况基本相符，显示出肿瘤科住院人数呈逐年上升趋势。结论：时间序列法预测肿瘤科住院人数结果准确、可靠，它弥补了其它预测方法的不足。说明使用时间序列法进行肿瘤科住院人数的预测，具有较强的科学性和适用性。