摘要
目的 探索可用于预测医院感染发病趋势的最佳时间序列模型,为进一步防控工作提供指导.方法 以上海市某医院2015年1月—2020年12月医院感染发病率数据为基础,采用时间序列方法建立模型,比较指数平滑模型和自回归滑动平均混合模型(ARIMA)的拟合精度,确定最优预测模型,并预测2021年1-12月医院感染发病率,同时对预测效果进行评价.结果 2015-2020年共监测住院患者631 195例,发生医院感染4 200例,总发病率为0.67%.本次研究最终确定Winters可加性指数平滑模型为最优模型(平稳R2=0.762,MAPE=13.430).应用Winters可加性指数平滑模型预测2021年1-12月医院感染发病率,实际发病率均在预测值的95%CI范围内.结论 Winters可加性指数平滑模型能较好预测该院医院感染发病情况,可用于医院感染的短期预测和早期预警,并为医院决策提供一定的数据支持.
基金项目
上海交通大学医学院院感科研课题(Jyyg2215)
市六医院医疗服务能级提升工程医政管理优化项目(20220105)
维普
万方数据