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如何让中医药助力急性心肌梗死的诊疗
随着经济的迅速发展、生活方式的转变以及人口老龄化的加剧,我国的急性心肌梗死(AMI)的发病率和死亡率呈逐年增长趋势,心血管疾病已经成为我国疾病死因第一位.根据马尔科夫模型预测,未来20年间中国将新增2100万急性冠脉事件,发生700万例心源性死亡.近年来,随着美国胆固醇教育计划的广泛开展和AMI治疗指南的积极推广,美国AMI的患病率和死亡率都出现了逐年下降的良好趋势.与美国相比,我国各级医院再灌注治疗的比例不高,发病至再灌注治疗时间更是与之有较大的差距.AMI发病率的增加给个人、家庭和社会都带来沉重的负担,控制AMI发病率,提高AMI的救治水平,成为心血管领域的一个重要课题.
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急性心肌梗死中西医结合诊疗专家共识
1背景
急性心肌梗死(acute myocardial infarction,AMI)是危害人类健康的重大疾病,在发达国家被称为“头号杀手”,是世界范围的主要死亡原因。近年来,随着美国“胆固醇教育计划”的广泛开展和 AMI治疗指南的积极推广,美国 AMI 的患病率和死亡率得到有效的控制,呈现逐年下降趋势[1,2]。我国近年来,随着经济的迅速发展、生活方式的转变以及人口老龄化的加剧,AMI的发病率和死亡率呈逐年增长趋势,心血管病成为我国疾病死因第一位[3]。根据马尔科夫模型预测,未来20年间中国将新增2100万急性冠脉事件,发生700万例心源性死亡[4]。与美国相比,我国各级医院再灌注治疗的比例不高,发病至再灌注治疗时间更是与之有较大的差距[5]。AMI发病率的增加给个人、家庭和社会带来沉重的负担,控制 AMI发病率,提高 AMI的救治水平,成为心血管领域的一个重要课题。 -
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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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].