摘要
目的 构建季节性自回归移动平均(ARIMA)和GM(1,1)模型充分分析医院四级手术及微创手术两项指标的变化趋势,为提升公立医院绩效考核成绩提供参考.方法 利用某肿瘤专科医院2016年1月至2023年6月手术例次月度数据,分别构建季节性ARIMA和GM(1,1)模型,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)评价拟合效果,并基于优势模型预测2023年7—12月四级手术及微创手术例次.结果 该院2016年1月四级手术与微创手术分别为593、60例次,2023年6月分别为2350、1102例次,分别增长1757、1042例次.通过ARIMA(0,1,2)(3,1,0)12和GM(1,1)模型对四级手术例次进行预测,MAE分别为215.90和288.97,RMSE分别为346.02和411.56;通过ARIMA(0,1,2)(2,1,0)12和GM(1,1)模型对微创手术例次进行预测,MAE分别为68.86和127.40,RMSE分别为117.35和180.29,季节性ARIMA模型的预测效果更好.使用季节性ARIMA和GM(1,1)模型对2023年7—12月的四季手术与微创手术例次进行预测,季节性ARIMA模型的预测误差绝对值为0.47％～5.81％,GM(1,1)模型为4.01％～77.68％.结论 季节性ARI-MA模型可更好地预测手术例次趋势,医院可建立持续监测机制并构建预测模型,全面掌握四级手术与微创手术变化趋势,促进公立医院绩效考核成绩提升.
基金项目
国家抗肿瘤药物临床应用监测网肿瘤规范化诊疗中青年研究基金(2021)(DSS-YSF2022-01)
国家卫生健康委医院管理研究所医疗质量循证管理持续改进研究项目(YLZLXZ22G048)
天津市医学重点学科(专科)建设项目(TJYXZDXK-009A)
天津医科大学医院管理创新研究项目(2021YG07)
天津医科大学医院管理创新研究项目(2023YG08)
维普
万方数据