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中国人口面临三大高峰
1月6日,中国人口总量达到13亿(不含香港、澳门特别行政区和台湾省),约占世界总人口的21%,相当于亚洲总人口的1/3,比世界上现有的所有发达国家和地区人口总量还多1亿.据联合国1998年预测,到21世纪30年代,中国人口总量将达到15亿,到21世纪40年代将达到峰值.
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试论医院文化建设的理念和实践
未来学家预测,21世纪将是一个文化冲击的世纪.医院文化作为医院管理的一种理论和方法,其本质是文化管理,它是一种高层次的管理.随着医院对经营管理的重视,医院文化建设已成为众多医院管理的战略之一.医院由于其行业特性,在医院文化建设中有其独特的理念内容,它的实践也应在其理念指导下,才能得以成功.
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SARS下半年还会卷土重来吗?
近乎"绝学"的五运六气学说五运六气学说(运气学说)源自2000年前的中医经典<内经>,它是在综合总结古代天文学、气象学、物候学的基础上,运用干支推算方法来预测气候变化和疾病流行的一种理论.五运即以木、火、土、金、水的属性来论述宇宙运动和变化;六气即指风、寒、暑、湿、躁、火六种气候及时令节气.五运六气的总旨是说有五种气象因素和与它相应的季节,因其变化可产生六种气候类型,又可把一年按期气候类型分为六种气象季节,认为疾病的流行主要是因六气的太过或不及所致,即气候环境对人体健康具有影响,故当用五运六气学说推出六十年中任何一年、一个月的气候情况之后,其六气致病的病源和疾病流行的情况也就明确了,据此即可制定该时对该病的防治措施.
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基于ARIMA模型的呼吸系统疾病门诊量分析
目的 构建呼吸系统疾病门诊量的自回归移动平均求和(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型并预测门诊量.方法 根据2005年1月至2016年1 2月医院门诊呼吸系统疾病人次数据,采用R软件建立ARIMA模型.通过自相关函数和偏自相关函数初步识别模型,极大似然法拟合模型,残差图、残差自相关函数图、Ljung-Box检验诊断模型,样本内比较和样本外比较选择优ARIMA模型.并以此模型评价模型预测能力及对201 7年门诊呼吸系统患病人次进行预测.结果 建立了ARIMA(2,1,3)(1,1,1)12乘积季节模型,门诊人次预测值与实际观察值相近,且真实值都位于预测区间内,绝对误差和相对误差的范围分别为1.67 ～ 12.78和1.9％ ～ 19.98％,平均为8.47和11.65％,预测2 017年各月平均日门诊人次在82.20 ～ 101.25之间波动.结论 ARIMA模型可以较好地拟合呼吸系统疾病门诊人次并用于预测.
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利用ARIMA模型预测超声科工作量变化的应用研究
目的 分析某县市级医院超声科工作量变化规律,为制定科学策略,优化资源配置提供依据.方法 统计该院超声科近5年工作量,导入SPSS24.0软件进行时间序列建模研究分析.结果 超声科工作量呈逐年上升趋势,月工作量存在规律性波动,单日工作量周一至周日呈逐日递减趋势,且变化存在季节波动性.以ARIMA(1,1,0)(0,1,0)12模型预测数据和月工作量实际数据非常吻合,平均绝对误差百分比2.94％,大绝对误差10.92％.ARIMA(1,0,0)(0,1,1)7模型预测数据与日工作量实际数据平均绝对误差百分比5.87％,大绝对误差27.85％.结论 采用ARIMA模型预测医院超声科工作量操作简单,模型拟合和预测效果理想,可以很好地预测超声科工作量的变化,为医疗服务资源的提前合理安排提供依据.
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医疗市场细分理论的应用--谈医院业务战略的若干发展趋势
市场细分理论对于投资办院具有重大的实践指导意义.对于老的医院而言,可以预测各个医疗细分市场的演变和发展趋势,并结合自身在各个细分市场的地位和实力,制订自身在不同细分市场的战略方针;对于新建设的医院而言,可以预测市场容量设定医院建设规模以及投资回收计划,确定自身的正确定位,并可以制订有针对性的经营规划.不论如何,对于不同细分市场的特性的了解及规律的掌握,必将有助于投资、经营的成功,必将有利于自身的战略决策.
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医院财务管理工作探讨
医院财务管理是对医院财务收支活动进行控制和调节,是医院管理的重要组成部分,是发展医院事业的重要保证.本文从加强财务管理职能、提高医院资金使用率、建立内控制度、开展成本核算.及时做好预测和财务分析等几个方面,就如何做好医院财务管理工作进行了探讨.
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城市贫困者的社区救援之路
在中国的每一个城市,都有在温饱线以下艰难生存的人群.他们将吃饭费用缩减到低,不买新的衣服.孩子的教育费用是他们的一大负担.但无法预测和估计的,也是他们担心的,则是医疗费用.民政部门 2002年开展的全国范围城市低保人群调查显示:64.9%的低保家庭有一个或者一个以上患有大病或者慢性病的成员,而他们中间仅仅有2.4%的人有能力走进医院,超过50%的家庭根本无力救治.
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结核病疫情发展预测模型的建立及评价
目的建立中国结核病疫情发展预测模型.方法根据中国结核病流行病学规律,针对Aruma模型的局限性,建立联立递推方程模型.利用所建模型对北京市1979-2000年的疫情发展过程进行模拟,并与实际进行比较以评价模型的拟合优度.结果从活动性肺结核、涂阳肺结核新登记人数、人群结核感染率以及全国结核病流行病学抽样调查结果4个方面,模型的模拟结果与实际拟合良好.模型中可控制因素的灵敏度分析结果提示,只有提高了结防机构对肺结核病人特别是涂阳肺结核病人的管理比例后,DOTS策略才能发挥显著降低结核病疫情的作用.结论结核病疫情发展预测模型能良好反映结核病流行实际过程,适合对结核病干预措施、控制策略的评价以及疫情发展预测.
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肺结核患者服药依从性预警体系探索分析
目的 探索建立结核病患者服药依从性预警体系.方法 采用整群抽样的方法抽取广西壮族自治区2个肺结核防治规划执行单位作为调查点,选取调查点2014-2015年新登记的肺结核患者作为调查对象,共纳入611例.应用前瞻性巢式病例对照研究,收集患者身体因素、治疗因素、社会因素、心理因素等数据,应用logistic回归筛选有意义的因素作为预警指标,应用对应分析建立预警系统.结果 611例调查对象中,509例依从性好,占83.31％;102例依从性差,占16.69％.logistic回归筛选出5个心理主观指标分别为:(1)认为治疗一段时间症状好转后可以停药[认为“是”者依从性好的患者占75.22％(85/113),认为“否”者依从性好的患者占85.45％(323/378);OR值为1.87,95％CI值为1.09～3.19].(2)认为如服药应每天有人提醒[认为“是”者依从性好的患者占94.00％(47/50),认为“否”者依从性好的患者占80.18％(360/449);OR值为0.18,95％CI值为0.05～0.63].(3)感到做任何事情都很困难[认为“较轻”者依从性好的患者占84.12％(482/573),认为“较重”者依从性好的患者占71.05％(27/38);OR值为1.88,95％CI值为0.88～4.04].(4)无缘无故地突然感到害怕[认为“较轻”者依从性好的患者占84.01％(499/594),认为“较重”者依从性好的患者占58.82％(10/17);OR值为4.43,95％CI值为1.52～12.91].(5)感到熟悉的东西变得陌生或不像是真的[认为“较轻”者依从性好的患者占84.06％(501/596),认为“较重”者依从性好的患者占53.33％(8/15);OR值为4.11,95％CI值为1.41～11.97].利用这些指标构建的预警体系,内部预警正确率为70.50％,外部预警正确率为72.64％.结论 该预警体系简单有效,为完善结核病依从性预测提供了新思路.
关键词： 结核 肺 药物治疗依从性 预测 Logistic模型 -
应用灰色模型对我国结核病死亡率进行趋势分析及预测
目的 分析近年来全国结核病死亡变化趋势并做出预测,为制定合理有效的结核病防治策略提供参考.方法 通过全国疾病监测系统死因监测(DSP)获得的全国2005-2012年结核病死亡率分别为6.58、5.14、4.65、4.15、4.05、3.87、3.39和2.29,2005年调整后的DSP系统,包括全国31个省(自治区、直辖市)(不含港澳台地区)的161个监测点.其中城市监测点64个,农村监测点97个.DSP系统总监测人口8153万,约占全国人口的6％,死因分类参照国际疾病分类标准第10版(ICD-10).通过世界卫生组织(WHO)全球结核病报告(2012版)获得的全国1990 2010年每隔5年的结核病死亡率分别为19.00、13.00、8.70、5.70和3.80.建立GM(1,1)灰色模型,采用MATLAB 7.0分别处理两种来源的结核病死亡率历史数据,获得全国结核病死亡率趋势模型,经拟合检验确认效果后进行外推,得到未来年份的结核病死亡率预测数据.结果 通过GM(1,1)趋势模型、以两种数据来源的数据为依据进行预测,2015、2020、2025年结核病死亡率分别为2.44/10万、1.62/10万、1.07/10万和2.55/1万、1.71/10万、1.14/10万.作为对比,通过时间序列模型(指数平滑法)以两种数据来源的数据为依据进行预测,2015、2020、2025年结核病死亡率分别为2.27/10万、1.40/10万、0.86/10万和2.54/10万、1.70/10万、1.14/10万.结论 利用灰色模型GM(1,1)对我国结核病历史死亡率的拟合效果较好,结果显示在整体外部环境和影响因素不变的情况下,我国结核病死亡率呈稳步下降趋势,有希望完成联合国结核病防治千年发展目标.
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新陈代谢灰色模型对广东省肺结核报告发病率的预测分析
目的 利用新陈代谢灰色模型预测广东省结核病发病趋势,为制定结核病的防控措施提供依据.方法 根据广东省2001-2011年肺结核报告发病率数据分别建立常规灰色模型[grey model(1,1),简称GM(1,1)]和新陈代谢灰色模型[简称新陈代谢GM(1,1)模型].通过短序列与长序列预测结果,比较两种预测精度和准确性,选择优的模型进行外推预测.模型的预测精度以后验差比值C和小误差概率P表示,精度等级越小越好,精度一级好,四级不合格.结果 不同维度的新陈代谢GM(1,1)模型的误差小于相应维度的常规GM(1,1)模型,短序列预测的误差小于长序列.5维新陈代谢GM(1,1)模型精度检验指标均为一级,后验差比值C和小误差概率P分别为0.14和1.结论 新陈代谢GM(1,1)模型是处理此类数据较为理想的模型,5维新陈代谢GM(1,1)模型对于广东省肺结核报告发病率的预测具有一定优势.
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初治涂阳肺结核治愈后近期复发预测模型
目的 建立初治涂阳肺结核治愈后近期复发的预测模型.方法 采用前瞻性追踪研究方法,对2005年1月1日-2006年12月31日广州市初治涂阳肺结核治愈停药的3 293例患者进行2年随访研究,从临床因素、社会因素探讨影响初治涂阳肺结核治愈后复发的相关因素,建立近期复发的logistic回归模型.结果 初治涂阳肺结核治愈后细菌学复发率为4.6%.近期复发预测模型:logit P=-9.546+0.586X1+1.959X6+1.449X10+1.118X15+1.027X16+1.525X18+0.674X22+2.042X23,经评价预测效果较好.结论 预测模型的建立为减少肺结核复发提供了科学循证依据,能为结核病疫情控制给予针对性指导.
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初治涂阳肺结核患者化疗2个月末痰涂片结果分析
涂阳肺结核患者化疗2个月末痰涂片痰菌阴转率是结核病控制中评定疗效的主要指标,它反映痰菌阴转速度,为化疗管理和预测化疗结果提供依据.本文通过对我区开展项目9年(1996年11月20日-2005年11月20日)来收治的初治涂阳肺结核病例的临床资料进行分析,以探讨治疗2个月末痰菌不阴转的原因.
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基于ESI和InCites的首都医科大学潜力学科预测与分析
对首都医科大学ESI学科现状进行分析,通过计算学科潜力值的方法,预测首都医科大学未来有潜力进入ESI的学科,详细分析比较有潜力的4个学科,其发文年代、期刊、作者贡献、合作以及竞争机构情况,后提出对于学校发展潜力学科的建议.
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全国28个省区结核病疫情发展的模拟与预测研究
目的:对我国未来的结核病疫情进行预测,为政府制定结核病控制策略以及决定防病投资方向和支持力度提供科学依据.
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借鉴国际结核病防治立法经验,推进我国结核病防治立法
结核病是一种严重威胁人类生命健康的慢性传染病之一,我国是世界上22个结核病高负担国家之一,有预测表明,在今后10年,如不能全面有效地实施现代结核病控制策略,全国将新增结核病患者2 000～3 000万人,给国家和人民带来沉重的负担,严重制约我国经济和社会的发展.
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正确认识和处理抗结核药品的不良反应
结核病的化学疗法是目前控制结核病流行的主要方法,有效抗结核药物的应用发挥了巨大作用,但抗结核药物与其他药物一样,其治疗作用和不良反应构成了药物作用的两重性,在解除结核病人痛苦,切断结核菌传播的同时有可能产生与用药目的不相符,给患者带来另外的痛苦,甚至危及生命的不良反应.不良反应是客观存在,有的是难以预测的.
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利用ARIMA模型对2007-2011年四川口岸出境人员中HBsAg阳性疫情分析和预测
目的 应用差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA),分析和预测四川口岸出境人员中乙肝表面抗原(HBsAg)阳性疫情,为制定防治对策和措施提供科学依据.方法 利用2007年-2011年四川国际旅行卫生保健中心出境人员HBsAg逐月监测数据,使用SAS9.1统计软件,建立ARIMA模型.结果 ARIMA(0,1,1)(0,1,1)12模型较好地拟合了既往时间段上的阳性检出率序列,各参数估计均有统计学意义,用该模型进行回代预测,预测检出率与实际检出率吻合程度较高.结论 ARIMA模型可用于四川口岸出境人员HBsAg阳性检出率的动态分析和短期预测.
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天津港国际航行船舶携带医学媒介生物风险分析及预测模型的建立
[目的]通过对天津港2006年全年租2007年上半年所有入境船舶资料进行分析,找出导致船舶携带医学媒介生物的危险因素,并建立数学模型,指导在入境船舶上对医学媒介生物的检查,有效防止媒介生物传人我国.[方法]利用多种单因素和多因素分析方法对资料进行分析,应用风险分析的理论建立数学模型.[结果]研究发现起航港是否疫区、船舶国籍、船舶装载货物类型、航舶到港时间、船舶类型、船舶吨位、船舶船龄7个危险因素,并据此建立了数学模型.[结论]本研究建立的国际航行船舶医学媒介生物风险预测模型具有较强的预测能力,分析结果准确可靠,能较好地指导入境船舶媒介生物检疫查验工作.
