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基于季节性ARIMA和GM(1,1)模型的四级手术及微创手术例次预测研究

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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。

王伟平、徐彦杰、王洪涛、杨晓宇

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天津医科大学肿瘤医院/国家肿瘤临床医学研究中心·天津市肿瘤防治重点实验室·天津市恶性肿瘤临床医学研究中心,天津 300060

季节性ARIMA GM(1,1) 四级手术 微创手术 预测研究

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2024

10.3969/j.issn.1671-8348.2024.06.025

重庆医学
重庆市卫生信息中心,重庆市医学会

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CSTPCD
影响因子：1.797
ISSN：1671-8348
年,卷(期)：2024.53(6)
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