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基于时间序列模型对上海市某医院医院感染发病率的预测研究

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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.

陈丽、杨玉妹、丁飚

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上海交通大学医学院附属第六人民医院,上海 200233

医院感染 预测 指数平滑模型 ARIMA模型 时间序列分析

上海交通大学医学院院感科研课题市六医院医疗服务能级提升工程医政管理优化项目

Jyyg221520220105

2024

10.11726/j.issn.1001-7658.2024.02.023

中国消毒学杂志
军事医学科学院疾病预防控制所,中华预防医学会

中国消毒学杂志

CSTPCD
影响因子：0.754
ISSN：1001-7658
年,卷(期)：2024.41(2)
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