ARIMA模型在临床红细胞需求预测中的应用

目的利用临床红细胞用量的数据建立ARIMA模型,预测未来临床红细胞需求量,为采供血机构制定采集及招募计划提供科学依据。方法收集2006~2016年重庆市血液中心每月临床红细胞用量数据,利用SPSS软件对2006年1月~2016年6月的临床红细胞用量数据建立ARIMA模型,经模型识别、参数估计与检验,确定最优模型;运用该模型预测2016年7~12月红细胞临床需求量,验证预测效果。结果最优模型为ARIMA(3,1,0)(0,1,1)12,残差的自相关函数和偏自相关函数基本都在95%CI内,同时Ljung-Box Q统计量为19.274,P>0.05,无统计学意义,提示残差为白噪声。2016年7~12月临床红细胞预测值均在95%CI内,模型拟合值与实际值曲线趋势大致相同,平均相对误差为2.55%,预测精度较高,结果可靠。结论ARIMA模型能较好地拟合重庆市血液中心临床红细胞需求量变化趋势,适用于临床红细胞需求量的短期预测,有助于了解未来临床红细胞需求,为血液采集、招募及库存管理提供依据,突破采供血区域政策的限制,实现全市范围内血液资源的有效整合与合理调配。

临床红细胞需求量的时间序列分析及预测

目的·利用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,简称ARIMA模型)建立临床红细胞需求预测模型,为制定血液采集及献血者招募计划提供科学依据。方法·收集2006年1月-2016年6月重庆市血液中心的临床红细胞出库数据,利用SPSS软件建立ABO血型的ARIMA模型。运用建立的模型预测2016年7月-12月ABO各血型红细胞的临床需求量,并与实际值比较以验证预测效果。结果·成功建立ABO血型各自的最优模型,A型为ARIMA(3,1,0)(1,1,0)12、B型为ARIMA(3,1,0)(0,1,1)12、O型为ARIMA(3,1,0)(1,0,1)12及AB型为ARIMA(3,1,0)(0,1,1)12。各模型的Ljung-Box Q统计量均无统计学意义,残差序列均为白噪声,拟合效果良好;且各模型于2006年1月-2016年6月的拟合值与实际值间动态趋势大致相同,2016年7月-12月的临床需求量实际值均在预测值的95%CI内,平均相对误差均在10%以内。结论·ARIMA模型预测精度较高,能较好地拟合临床红细胞需求量的变化趋势,适用于临床红细胞各血型需求量的短期预测。

临床用血需求的ARIMA模型预测

目的:探讨ARIMA模型预测临床用血量的可行性,为科学预测临床用血量及制定采血招募计划提供数据支持。方法:利用SPSS对重庆市万州中心血站2006年1月-2016年6月每月悬浮红细胞临床用量建立ARIMA模型,经模型识别、参数估计与检验,确定最优模型;运用该模型预测2016年7-12月每月悬浮红细胞临床用量,并与实际值比较,验证预测效果。结果:最优模型为ARIMA(3,1,0)(0,1,1,12,残差序列的ACF和PACF落在95%CI内,Ljung-Box统计量差异无统计学意义(P>0.05),说明残差序列呈白噪声,模型通过检验。该模型的预测值均在95%CI内,并且预测值与实际值比较,动态趋势基本一致,平均相对误差为4.27%,预测精度较高。结论:ARIMA(3,1,0)(0,1,1,12模型能较好地拟合临床用血量在时间序列上的变化趋势,可用于临床用血量的预测。

基于时间序列分析的单采血小板临床需求预测模型研究

目的探讨自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测临床血小板需求量的可行性,为科学制定采血招募计划提供依据。方法对重庆市中心血站2006年1月至2016年6月每月单采血小板临床用量建立ARIMA模型,运用最优模型预测2016年7至12月每月单采血小板临床用量,以验证预测效果。结果单采血小板临床用量的最优模型为ARIMA(0,1,1)(1,0,1)12,模型残差序列自相关函数和偏自相关函数基本落在95%的置信区间内,并且Ljung-Box Q统计结果表明残差不存在相关关系(P>0.05),说明残差序列呈白噪声,模型通过检验。模型的实际值和预测值均在95%的置信区间内,且预测值与同期单采血小板临床用量的实际值比较,曲线变化趋势基本一致,平均相对误差为7.5%,预测精度较高。结论最优模型ARIMA(0,1,1)(1,0,1)12能较好地拟合单采血小板临床用量在时间序列上的变化趋势。

基于ARIMA乘积季节模型的红细胞临床用量预测

目的:构建红细胞临床用量的ARIMA乘积季节预测模型,为科学制定采供血计划提供参考。方法:利用重庆市血液中心2006年1月至2018年12月的红细胞临床月用量数据,构建红细胞临床月用量ARIMA乘积季节预测模型,并对其进行识别、检验与优化,选择最优模型;再以2019年1~6月的临床月用量数据评估模型的预测效果。结果:获得的最优预测模型ARIMA(3,1,0)(0,1,1)12可较好地拟合预测红细胞临床月用量,经检验,其残差序列的ACF与PACF基本都落入95%CI内,Ljung-Box Q=14.749,P=0.396,提示模型残差呈白噪声。2019年1~6月红细胞临床实际用量基本落入预测结果95%CI内,且预测结果与同期红细胞临床实际用量基本吻合,平均相对误差为6.15%。结论:模型ARIMA(3,1,0)(0,1,1)12可用于预测红细胞临床用量的变化规律,为无偿献血招募、采供血及血液动态库存管理提供一定的依据。

基于时间序列分析的悬浮红细胞临床需求预测模型研究

目的基于时间序列分析探讨悬浮红细胞临床需求预测模型,为血液资源采集和储备提供科学依据。方法对重庆市万州中心血站2006年1月至2016年6月每月悬浮红细胞ABO各血型用量及总用量建立差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型,运用最优模型预测2016年7月至12月每月悬浮红细胞ABO血型用量及总用量,验证预测效果。结果各最优模型均通过残差序列自相关函数、偏自相关函数以及Ljung-Box Q检验,且各模型的预测值与同期悬浮红细胞用量的实际值变化趋势吻合度较高,平均相对误差较小,预测精度较高。结论最优模型均能较好地拟合悬浮红细胞临床用量在时间序列上的变化趋势,可用于悬浮红细胞临床用量预测。

取消互助献血的法伦理思考

互助献血作为一种特殊无偿献血形式在缓解临床用血紧张、解决稀有血型和偏型性血液短缺方面发挥了重要的作用。然而,近年来不法分子利用互助献血的法律漏洞变相卖血日渐猖獗。通过分析发现,互助献血行为异化的主要原因:一是因临床用血供需矛盾突出;二是因我国互助献血概念的外延拓展过宽。就目前而言,取消互助献血又存在着伦理困境和法律障碍。鉴于此,需要适时修订《献血法》并完善法律规范,将互助献血的外延拓展回归至恰当范围;明确政府在无偿献血宣传中规划、组织、协调及经费投入等主体责任,完善顶层设计,建立长效机制,以保障临床用血的有效供给。

实现我国罕见病药品可及性的困境与对策研究

实现罕见病药品的可及性是保障我国罕见病患者生命健康权利的重要途径。目前我国罕见病药品还缺乏统一管理制度,文章从罕见病药品信息制度、药品保障制度和药品费用分担制度分析了我国罕见病药品实现可及性的现实困境。建议政府适时地采取恰当措施确保正义社会不损害罕见病患者维护健康的正当权益,建立罕见病药品的信息制度,增强药品的可获得性;建立罕见病药品的保障制度,促进药品的可供应性;完善多层次医疗保障体系,提高罕见病药品的可负担性。