医院精细化管理:门诊量预测模型的建立

• 作者: 丁磊 李环廷 牛珉 程红 蒋光峰
• 来源期刊: 中国卫生统计
• 关键词: 医院精细化管理 回归 时间序列分析 预测
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 959-960,963
• 页数: 3页
• 字数: 2473字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨门诊量预测建模方法,为医院运营精细化管理提供参考依据.方法 基于山东省某省级综合性医院2013-2016年各月门诊量等数据,探讨回归、指数平滑及ARIMA等三类多个模型,根据决定系数(R2)、贝叶斯信息准则(BIC)及Ljung-BoxQ统计量确定相应类别最优模型;通过比较三类最优模型的平均相对预测误差(MRFE),选择误差最小者为最终最优模型.结果 最优回归预测模型表示为:月门诊量=月法定工作日天数×12643.946+78959.827,R2为0.20,MRFE为10.0％;最优指数平滑模型为Winters加法指数平滑模型,水平常数α、趋势常数λ及季节常数6分别为0.300、4.177 ×10-5及6.397×10-5,R2、BIC及Ljung-BoxQ分别为0.952、18.913及17.096,MRFE为3.0％;最优ARIMA模型为ARIMA(1,1,0)(0,1,0)12,R2、BIC及Ljung-BoxQ分别为0.775、19.751及21.028,MRFE为7.4％.结论 综合探讨门诊量预测建模方法并确定最优预测模型是推进医院精细化管理的有效措施.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋光峰		35	152	8.0	11.0
2	李环廷		50	170	8.0	11.0
3	程红		2	9	1.0	2.0
4	牛珉		11	59	4.0	7.0
5	丁磊		10	30	4.0	5.0