时间序列模型在预测平均住院日的应用

• 作者: 玄春艳 亓爱杰 廉颖
• 来源期刊: 中国病案
• 关键词: 时间序列模型 平均住院日 精细化管理 绩效考核
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 信息利用
• 页码范围: 56-61
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2566.2022.03.021

摘要

目的 运用时间序列模型对科室平均住院日进行预测,制定考核指标进行绩效管理,以提高指标精细化管理水平.方法 选取某三甲综合医院感染科作为试点科室,以2014年1月1日-2017年12月31日共5523例出院患者的月度平均住院日建立ARIMA模型,使用2018年平均住院日检验模型,以月为周期,动态调整ARIMA模型,对2019年科室指标进行预测.结果 建立ARIMA模型,残差均为白噪声序列,预测值与实际值平均相对误差为9.61％,且预测值均在95％可信区间内.利用该模型对感染科制定考核指标进行绩效考核,2019年平均住院日较2018年下降0.35天,P=0.0109,有统计学意义.结论 时间序列模型对平均住院日的拟合预测效果较好,能为科室指标精细化管理提供有效的数据支持,方便医院管理层合理调整管理方式,提升管理水平.