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目的
探讨时间序列模型在上海市肿瘤患者医院感染发病率预测中的应用，为医院感染的早期预警和防控提供参考。
方法基于2013年至2018年上海市某三级甲等肿瘤专科医院住院患者的医院感染发病率数据，应用SPSS 22.0统计软件构建自回归求和移动平均(autoregressive integrated moving average，ARIMA)模型和指数平滑模型，通过比较两种模型的拟合精度，确定最优拟合模型。以2019年1月至6月的医院感染发病率数据作为验证数据集，评价模型的预测效果。
结果2013年至2018年共监测379 477例住院患者，其中3 170例发生医院感染，总感染率为0.84%。霍尔特-温特相加法模型为拟合最优模型(R2＝0.82)。应用霍尔特-温特相加法模型预测2019年1月至6月的医院感染发病率，预测值和实际值动态趋势较一致，平均相对误差为15.22%。
结论霍尔特-温特相加法模型能较好地拟合和预测肿瘤患者医院感染的发生趋势，可为肿瘤专科医院感染的监测预警提供依据。