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医保政策对住院人次的影响分析
十余年来，医院规模不断扩大，住院人次的连年攀升，迅速提升了医疗服务能力的同时，不可避免的加剧了医院间竞争，甚至形成过度医疗，带来巨大的经济浪费。基于全民医保即将实现的大背景下，研究门诊统筹、起付线及支付指标等医保费用支付政策对住院人次影响，从而提出合理调整相关医保政策，确保合理诊疗的建议。
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季节移动平均数法在住院人次预测中的应用
目的 用季节移动平均数法预测医院住院人次.方法 依据某院2006年-2008年住院人次,应用季节移动平均数法预测2009年1-4季度住院人次,并评价预测效果.结果 使用季节移动平均数法所得2009年各季度住院人次的预测值较为精确,误差较小.结论 季节移动平均数法简便易行,预测效果好,可为医院管理决策提供依据.
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趋势季节模型在住院人次预测中的应用
目的 通过对某医院住院人次进行短期预测,为医院管理提供科学依据.方法 采用趋势季节模型对2009年-2013年某医院住院人次进行建模,计算趋势方程,通过季节指数校正系数,得出各季度平均季节指数,对2014年各季度住院人次进行预测.结果 以各年季平均住院人次建立直线回归方程(y)c=4753.625+157.125t.季节指数的校正系数为1.0011,各季度平均季节指数分别为88.50％、105.19％、106.28％、100.03％.住院人次预测值为22 785,实际住院22 228人次,各季度住院依次为4590人次、5695人次、6109人次、5834人次,预测值与实际值相对误差分别为9.83％、5.22％、0.9％、2.33％,均小于10.00％.结论 本模型预测效果较好,所预测数据能作为医院管理的参考依据.
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应用指数曲线模型对新生儿住院人次的预测
目的 预测新生儿住院人次,为医院管理决策提供依据.方法 对1996年～2006年新生儿住院人次建立指数曲线模型并预测下一年的新生儿住院人次.结果 新生儿住院人次呈上升趋势,预测值与实际值比较,平均相对误差为9.926%.结论 指数曲线模型较好地模拟了新生儿住院人次在时间序列上的变动趋势,可以为医院规划新生儿病区提供可靠的决策依据.
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基于趋势外推与ARIMA预测我国医院诊疗及住院人次
目的 探索我国医院诊疗与入院人次预测建模方案并比较其差异.方法 借助SPSS、SAS软件,以曲线拟合和ARIMA法建立模型进行拟合与预测.结果 我国医院诊疗与入院人次数据均符合二次曲线变化,拟合与预测效果好;ARIMA法对二阶差分后平稳序列建模未见更优性能,其拟合性能与数据段选取无明显联系.结论 数据预分析和方法适配很有必要;ARIMA法在时间序列分析领域有普适代表性,适于随机长期序列建模;传统曲线拟合法对于趋势平滑数据具有优良性能.
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中国肺癌患者住院人次增长现况及其主要影响因素分析
[目的]分析我国肺癌住院人次增长趋势及其主要影响因素变化,为肺癌的预防控制提供科学依据.[方法]查阅＜中国统计年鉴＞和＜中国卫生统计年鉴＞中的有关数据,结合专家访谈结果,利用生产函数、曲线拟合等方法,对肺癌患病趋势和主要影响因素的变化进行生态学研究.[结果]我国肺癌住院人次数呈指数增长趋势.2001年后,环境污染对肺癌患者产生的危害大于烟草的危害.[结论]环境污染致肺癌的相对作用明显上升,渐为主导,烟草对于肺癌产生的滞后效应提示,控烟工作仍然任重道远.
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影响住院人次的路径分析
目的 研究影响住院人次各因素间的网络关系.方法 对某医院1998-2002年住院人次及有关指标采用路径分析方法.结果 应用路径分析能计算出各影响因素对住院人次的作用路径形式及其路径系数大小.结论 该模型具有较强的因果机理,可以为医院管理的早期干预提供依据.
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某医院患者住院时间规律分析
目的 分析医院住院病人的季节变动规律.方法 利用时间序列数据季节指数法对2008-2012年住院病人数据进行分析,计算出5年的季节比率并用回归方程进行预测.结果 住院人次以年为周期,随着季节的变化而呈周期性变化,每年的3月、5～6月为入院高峰期;1～2月、8～9月、11～12月为住院低谷期.结论 医院应根据病人住院的季节变动规律,合理配置有效资源,更好地提高医院社会效益和经济效益.
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医院住院人次和门诊诊疗人次的预测
目的 预测医院住院人次和门诊诊疗人次.方法 运用小二乘法和指数平滑法进行预测.方法 出院人次预测模型为:t=2 417+510Xt,门诊人次预测公式:t+1=αYt+(1-α) t,得到预测年的点预测和区间预测值.结论 充分地发挥医学统计的预测分析作用,考虑医院发展的其它因素,为医院管理、制订计划提供可靠的理论依据.
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用直线趋势法与季节比重法预测住院人次
目的 预测医院住院人数,做好床位和工作人员配置.方法 直线趋势法和季节比重法.结果 对2003-2010年住院人数的观测,发现人数变化比较符合直线趋势法,直线回归方程为=5 898+347X.通过季节比重的计算,发现1月是低谷,3月～8月是高峰.结论 直线趋势法和季节比重法应用于住院病人的统计分析,对现在的工作和未来的规划都有意义.
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应用季节移动平均数法预测住院人次
目的 介绍一种医院应用较广泛的预测方法--季节移动平均数法.并用此法预测我院2006年住院人次.方法 依据本院2003-2005年住院人次,应用季节移动平均数法预测2006年各季度的住院人次,分析预测效果.结果 2006年各季度的实际住院人次与预测结果存在误差较小.结论 季节移动平均数法预测结果在医院管理应用中具有一定的客观性、准确性和说服力,这种方法具有应用广泛、方便、实用的特点.
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某医院患者住院规律分析
目的 分析某医院住院病人的季节变动规律.方法 利用时间序列数据季节指数法对2012—2016年住院病人数据进行分析,计算5年的季节比率并用回归方程进行预测.结果 住院人次以年为周期,随着季节的变化而呈周期性变化,每年的3月、4月、11月、12月为入院高峰期;2月、6月、8月、9月、10月为住院低谷期.结论 掌握了住院量变化规律,医院应根据病人住院的季节变动规律,合理配置资源,为病人提供优质诊疗,更好地提高医院社会效益和经济效益.
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应用回归模型预测住院人次
目的 预测我院2009年住院人次,为医院管理层决策提供依据. 方法 根据2000-2008年资料,用小二乘法确定回归模型,并计算标准估计误差,修正预测模型. 结果 在95%的把握程度下,我院2009年的住院人次在18 357到25 095之间. 结论 住院人次逐年增加,医院可结合疾病谱和床位使用率,加强技术力量,调配床位,合理利用医院的人、财、物.
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用统计方法对我院住院人次和门诊诊疗人次进行预测
目的 预测我院住院人次和门诊诊疗人次.方法 运用小二乘法和指数平滑法进行预测.结果 出院人次预测模型为:Y^t=7.183+1.276Xt,门诊人次预测公式为:Y^t+1=αYt+(1-α)Y^t,得到预测年的点预测值和区间预测值.结论 充分发挥统计的预测分析作用,为领导制定各项计划提供理论依据.
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某院患者住院时间规律分析
目的 分析医院住院人次的季节变动规律.方法 利用时间序列数据季节指数分析法对2007一2011年246 992患者的入出院时间规律进行了分析,计算5年的季节比率并用回归方程进行预测.方法 住院人次在各月份呈周期性变化,住院人数还将逐年上升.每年3月份及7月份至12月份为住院的高峰期;1月、2月、4月至6月是住院的低谷期.结论 建议医院根据这一规律合理配置人力、物力,以提高医院的整体效益.
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某院住院人次时间分布分析
目的：：探讨某院住院人次的季节变动规律，为医院优化资源配置提供参考依据。方法：对某院2006~2015年住院人次使用时间序列数据季节比率分析法进行分析。结果：住院人次以年为周期，随着季节的变化而呈周期性变化，每年的3~4月、8~9月、11~12月为住院高峰期；1~2月、5~7月、10月为住院低谷期。结论：医院应根据病人住院的季节变动规律，合理配置有效资源，促进医院发展。
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某院5年（2009~2013）住院人次季节变动规律与趋势分析
目的：：用某院2009~2013年的数据资料，找出住院人次变化规律，进行分析和预测，以便领导科学管理。方法：利用住院相关医疗指标统计表，采用时间序列数据季节指数分析法和季节型趋势预测技术；利用 Excel 对数据进行处理。结果：某院住院人次存在季节性变动和长期增长趋势规律。结论：用这一规律对未来进行预测，可以为领导进行近期管理和远期规划提供科学依据。
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乡镇卫生院医疗服务能力趋势变化与问题探讨——基于2009-2015年山东省乡镇卫生院医疗服务量的比较
[目的]调查分析2009-2015年山东省乡镇卫生院医疗服务量变化趋势,探讨存在问题,为提高乡镇卫生院的服务能力提供参考依据.[方法]对山东省17市所辖所有乡镇卫生院进行问卷调查,共回收有效问卷1577份.统计分析2009-2015年山东省乡镇卫生院的门诊量、入院人数、转诊情况、二级及以下手术和住院分娩的数量变化趋势.[结果] 2009-2013年乡镇卫生院门急诊和住院服务量呈现明显的上涨趋势,2013-2015年基本持平.2015年,乡镇卫生院的门急诊人次和住院人数分别比2009年增长了41.39％和25.91％;接收上级医院下转患者29,123人,比2009年增长33.57％;向上级医院转出患者144,823人,比2009年增长22.65％.上转患者是下转患者数量的5倍.乡镇卫生院开展二级及以下手术222,269台(次),比2009年增长4.45％;正常分娩量44,434人,比2009年下降了66.96％.[结论]乡镇卫生院的门诊和住院服务量近几年未见明显增长,上级医院下转患者仍处于“量效双低”状态,基层首诊、双向转诊目标短期内难以实现.乡镇卫生院开展二级及以下手术、正常分娩的服务能力明显弱化,外科、妇产科等专科医疗能力亟待提升.
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ARMA模型在某三甲医院住院人次预测中的应用
目的：构建时间序列分析ARMA模型，通过模型的识别、模型的定阶、模型的参数估计拟合适合我院住院人次的模型。方法依据我院2005~2013年住院人次，应用ARMA模型预测2014年1~4季度住院人次，并评价预测效果。结果 ARMA模型构建理想，能够较好的拟合时间序列，对我院住院人次预测比较准确，可为医院的管理决策提供可靠信息。
