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预测住院病人人数对合理安排后期的工作具有重要意义。本文通过对内江市牌楼社区卫生服务中心(以下简称社区)五年历史数据的分析,预测2014年社区住院病人人数。
数据收集
本文收集了内江市牌楼社区卫生服务中心2009~2013年按各季住院人数资料(见图1)。可以看出医院在五年中住院人数呈现逐年上升的总趋势。
方法
社区住院人数统计数据是一时间序列。在时间数列中影响人数(Y)变动的的要素主要为长期趋势(T)、季节变动(S)、循环变动(C)和不规则变动(I)。其中关键的因素是T和S。为分析这些因素对住院人数变动的影响,建立乘法模型:Y=T*S*C*I。
季节比率预测法利用乘法模型把趋势变动和季节变动先分离后结合,对社区住院人数进行预测。根据预测结果建立监测预警系统,有效组织医疗力量,从而分散社区医疗服务压力保障医疗安全(见表1)。
如图2所示:实际住院人数数据分布呈现逐步上升的趋势。从拟合折线图看,按五年平均数预测和按三年平均数预测拟合度都不理想。按直线方程预测值拟合度更高。在此基础上, 利用最小二乘法计算建立直线回归方程Yc=31.62+1.066X。预测2014年各季度住院病人人数。
根据回归直线方程预测(见表2):
意义
此方法只分析了社区住院病人人数变动规律,用以预测2014年社区住院人数变动及指导社区卫生工作。在医院的医保费用管理、成本费用管理中也可以加以推广应用。在年初制定绩效考核指标中,趋势预测也有实际的指导意义。
数据收集
本文收集了内江市牌楼社区卫生服务中心2009~2013年按各季住院人数资料(见图1)。可以看出医院在五年中住院人数呈现逐年上升的总趋势。
方法
社区住院人数统计数据是一时间序列。在时间数列中影响人数(Y)变动的的要素主要为长期趋势(T)、季节变动(S)、循环变动(C)和不规则变动(I)。其中关键的因素是T和S。为分析这些因素对住院人数变动的影响,建立乘法模型:Y=T*S*C*I。
季节比率预测法利用乘法模型把趋势变动和季节变动先分离后结合,对社区住院人数进行预测。根据预测结果建立监测预警系统,有效组织医疗力量,从而分散社区医疗服务压力保障医疗安全(见表1)。
如图2所示:实际住院人数数据分布呈现逐步上升的趋势。从拟合折线图看,按五年平均数预测和按三年平均数预测拟合度都不理想。按直线方程预测值拟合度更高。在此基础上, 利用最小二乘法计算建立直线回归方程Yc=31.62+1.066X。预测2014年各季度住院病人人数。
根据回归直线方程预测(见表2):
意义
此方法只分析了社区住院病人人数变动规律,用以预测2014年社区住院人数变动及指导社区卫生工作。在医院的医保费用管理、成本费用管理中也可以加以推广应用。在年初制定绩效考核指标中,趋势预测也有实际的指导意义。