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SARIMA模型在医院住院人次预测中的应用
住院量是评价一个医院医疗工作的重要指标,直接或间接地反映出一个医院的规模、医疗质量及医疗水平[1].因此,了解住院量的变化情况,对于合理安排资源,提高医疗工作效率意义重大.要了解住院量的情况,就要对其进行预测.目前预测的模型及方法主要有线性回归模型、神经网络模型、灰色预测模型、马尔科夫链模型以及时间序列模型等[2].针对住院量数据的特殊性,本文选用季节自回归滑动平均模型(seasonal auto regressive integrated moving average model,SARIMA模型),分析2000-2011年住院量的历史数据,探讨其发生发展的规律并预测未来半年医院住院量的情况,为医院规划自身发展提供科学的依据.
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试论价值链模型在医院质量管理中的运用
价值链概念是迈克尔·波特在其所著的<竞争优势>中首次提出的:"每一个企业都是在设计、生产、销售、发送和辅助其产品的过程中进行种种活动的集合体.
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应用灰色预测模型GM(1,1)预测医院住院人次
住院部是医院对外服务的重要窗口,可以直接影响医院的声誉和形象[1].同时,住院量也是评价一所医院医疗工作的重要指标之一,直接或间接地反映出该医院的规模、医疗质量及医疗水平.因此,了解医院住院量的变化情况,对于合理安排医疗资源,提高医疗工作效率意义重大.要想更好地了解医院住院量的变化情况,好是能掌握其变化趋势,这就需要通过运用统计学知识,借助软件对其进行模拟预测.目前,预测的模型及方法有很多种,主要有线性回归模型、神经网络模型、灰色预测模型、马尔科夫链模型以及时间序列模型等[2].