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霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨
目的探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值.方法建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测.并对预测模型的预测精度进行评价.结果霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意.通过计算机反复试算,可获得佳的一组平滑常数(α,γ),使预测模型的预测误差小.本例预测平均绝对百分误差(MAPE)3.4438%<10%.预测精度较高.结论霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高,计算简便且具有递推性质.在医院管理中有应用价值.
关键词： 霍特双参数指数平滑模型 预测精度 预测误差 住院人数 卫生服务需求 -
温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用探讨
目的 探讨温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型在医院管理中的应用价值.方法 建立温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1～4季度门急诊诊次进行季节预测,并评价该预测模型的预测精度.结果 温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型对成都市卫生局所属医院2009年1～4季度门急诊诊次的定量预测结果满意.通过计算机反复迭代试算,获得了一组佳的平滑常数(α,β,y),使预测模型的预测误差小.该预测实例平均绝对百分误差(MAPE)为3.5703％＜10％,预测精度较高.结论 温特斯线性和季节性指数平滑法在医院管理中有实用价值.在建立预测模型时,结合计算机进行迭代运算,可建立佳预测模型,进一步提高预测精度.
关键词： 温特斯线性和季节性指数平滑法预测模型 平滑系数 预测精度 预测误差 门急诊诊次 -
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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差分-指数平滑预测模型在门诊人次预测中的应用
目的 探讨差分-指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值.方法 建立差分-指数平滑预测模型对某院2008年门诊诊次进行定量预测,并对预测模型的预测精度进行评价.结果 差分-指数平滑预测模型预测门诊诊次的结果满意.通过计算机反复试算,可获得佳的平滑常数(α),使预测模型的预测误差小.本例预测平均绝对百分误差(MAPE)4.4040%＜10%,预测精度较高.结论 差分-指数平滑预测模型预测精度较高,计算简便且具有递推性质,在医院管理中有应用价值.
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患者年龄与人工晶状体屈光度预测误差的关系
目的 探讨白内障患者年龄与人工晶状体(IOL)屈光度预测误差的关系.方法 前瞻性非随机队列研究.对拟行晶状体超声乳化术并植入单片式丙烯酸IOL的连续病例525例(525眼)的资料进行分析.按照年龄进行分组,其中≤59岁组75例(75眼),60～69岁组、70～79岁组和80～89岁组各150例(150眼).利用优化的SRK/T公式测算所需IOL的屈光度.于术后3个月用自动验光仪进行客观验光.比较各年龄组间平均预测误差和绝对预测误差.结果 各年龄组间,SRK/T公式预测的平均术前屈光度的误差差异无统计学意义(P=0.418).≤59岁年龄组,平均预测误差是-0.24 D.60～69岁年龄组为-0.17 D,70～79岁年龄组为-0.11 D,80～89岁年龄组为-0.11 D.各组间平均绝对预测误差差异无统计学意义(P=0.619).平均预测误差与年龄呈正相关(P=0.000).多元回归分析显示,在预测误差方面,眼轴长度、平均角膜曲率以及前房深度与年龄差异的预测因子无关.结论 年龄每增加10岁,预测误差减少约0.06 D的近视.提示在选择人工晶体屈光度时,应该考虑到患者的年龄.
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线性回归预测模型有效超前期的确定方法
线性回归预测模型是应用线性回归技术,根据历史数据建立回归方程,用此回归方程进行超前预测.然而,建立了一个线性回归模型能否用其做无限期的超前预测呢?显然,一个预测模型的预测精度随着超前期的增加而逐渐降低,即预测误差越来越大.当外推至某一期时,预测误差之大,使该模型继续作外推预测几乎不再有什么实际意义,此时的预测超前期的长度我们称之为有效超前期.下面讨论线性回归预测模型有效超前期的一种确定方法.
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儿童白内障手术人工晶状体度数计算准确性分析
目的 分析儿童眼人工晶状体度数计算的准确性.方法 回顾性研究37例(62只眼)行先天性白内障摘除加人工晶状体(IOL,intraocular lens)植入术患儿生物测量及屈光状态数据,应用SRKⅡ计算IOL度数.术后2个月行视网膜检影验光检测屈光状态.分析手术年龄,眼轴长度,IOL植入时机与IOL度数计算准确性关系.结果 全部平均绝对预测误差为(1.56±1.43)D.绝对预测误差低于1.0 D共32只眼,占总眼数52%.眼轴≤20 mm组绝对预测误差为(2.75±1.66)D,＞20 mm组为(1.06±0.93)D,2组间差异具有统计学意义(P＜0.01).年龄≤2岁组绝对预测误差为(2.38±1.65)D,＞2岁为(1.04±0.99)D,2组间差别具有统计学意义(P＜0.01).Ⅰ期IOL植入组绝对预测误差为(1.37±1.35)D,Ⅱ期IOL植入为(2.03±1.56)D,2组间差异无统计学意义(P=0.22).结论 全组植入的IOL度数安全有效.眼轴≤20 mm及年龄≤2岁患儿绝对预测误差明显增加.该研究证明,专门为儿童眼设计IOL计算公式是有必要的.
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霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中应用的探讨
目的 探讨霍特双参数指数平滑预测模型在医院管理中的应用价值. 方法 建立霍特双参数指数平滑预测模型对成都市2006年住院人数进行定量预测,并对预测模型的预测精度进行评价. 结果 霍特双参数指数平滑预测模型预测住院人数的结果满意.通过计算机反复试算,可获得佳的一组平滑常数(α,γ),使预测模型的预测误差小.本例预测平均绝对百分误差(MAPE)3.443 8%＜10%,预测精度较高. 结论 霍特双参数指数平滑预测模型预测精度较高,计算简便且具有递推性质,在医院管理中有应用价值.
关键词： 霍特双参数指数平滑模型 预测精度 预测误差 住院人数 卫生服务需求 -
用偏倚缩减法对线性回归模型有效预测的探讨
线性回归模型是应用回归技术,根据随机序列历史数据建立回归方程,用此回归方程进行超前预测的数学工具.一个预测模型的预测精度随着超前期的增加而逐渐减低,预测误差越来越大[3].另一方面,回归方程的系数由变量的自相关函数确定,因此自相关函数的估算精度直接影响着线性回归模型的预测精度.本文用偏倚缩减法[1,2]对自相关函数进行估算,提高自相关函数估算精度[1],从而提高线性回归模型的有效预测.
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浅议现代医院统计预测方法的选择
医院统计管理理论研究和实践中，人们经常要应用到预测方法。但是，有一部分人员往往只是简单地应用或硬套某种预测方法的计算公式，却忽略了对应用条件的研究与预测结果的评判。例如，有少数同志在应用线性回归预测时就往往忽略了应用的前提条件，习惯于在未进行相关检验之前就进行预测，这就给医院管理理论研究和实际工作带来了灾难性的后果。随着医院管理现代化的发展，管理预测的方法愈来愈多，有关人员又在管理实践中研制了大量的新方法。但是，如何选择适宜的预测方法?这是一个十分复杂的问题。为此，本文在预测实践的基础上，对现代医院统计预测方法选择依据(影响因素)、影响预测结果可靠性的原因、预测误差的判定方法等问题作一探讨。
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线性回归预测模型有效超前期的确定方法
线性回归预测模型是应用线性回归技术,根据历史数据建立回归方程,用此回归方程进行超前预测.然而,建立了一个线性回归模型能否用其做无限期的超前预测呢?显然,一个预测模型的预测精度随着超前期的增加而逐渐降低,即预测误差越来越大.当外推至某一期时,预测误差之大,使该模型继续作外推预测几乎不再有什么实际意义,此时的预测超前期的长度我们称之为有效超前期.下面讨论线性回归预测模型有效超前期的一种确定方法.
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心率变异性自回归模型分析中确定佳阶数的方法研究
基于自回归(AR)模型的心率变异性(HRV)分析技术广泛用于自主神经系统功能状态评价,其中AR模型阶数的选择对于HRV分析结果的准确性有重要的影响,本文研究了AR模型佳阶数的确定方法.从46名健康成年受试者自然呼吸下的心电信号中提取心跳间期时间序列,用终预测误差小准则来计算AR模型佳阶数,用Burg算法求解AR模型系数,并对残差序列进行白化检测来验证AR模型阶数的合理性.将该方法获得的HRV频域参数(包括总功率、低频功率、高频功率、低高频功率比以及标准化低频功率)与Kubios-HRV分析软件计算得到的结果作对照分析.结果表明通过该方法获得的HRV的5个频域参数均与Kubios-HRV分析软件的结果高度相关(相关系数r大于0.95),除总功率指标外,均无显著差异,对应的Bland-Altman图也有大于95％的点分布在一致性界限内.优化的基于AR模型的HRV分析算法能获得准确的HRV分析结果,与常用的HRV分析软件Kubios-HRV的结果有很好的一致性.
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使用 Lenstar 和传统超声在白内障术后预测误差的比较
目的：比较使用Lenstar和常规超声测算IOL度数在白内障术后的屈光预测误差（predictionerror，PE）。
方法：回顾性分析2013-03/06于我院接受白内障手术的年龄相关性白内障患者的单眼数据。术前分别使用A超和角膜曲率计以及Lenstar测量眼生物参数，并使用SRK/T公式进行IOL度数的计算。所有纳入患者接受白内障摘除联合IOL植入术，术中IOL植入囊袋内。术后3mo进行检影验光。比较两种检查方法测量的眼轴及角膜平均曲率，统计分析患者术前及术后视力的变化，术后PE及PE绝对值（absolutevalueofPE，APE），对PE、APE与眼轴及曲率行相关性分析。
结果：术前Lenstar测量眼轴为24．68±1．70mm，A超为24.42±1．65mm，两者间有统计学差异（t＝-12．688，P＜0.001），同时具有显著相关（r＝0．992，P＜0．001），两者95％LoA范围为-0．18～0．69mm。术前Lenstar测量角膜平均曲率为44．22±1．03D，曲率计测量值平均为44．19±1．04D，两种方法间无统计学差异（t＝-1．241，P＝0．217），两种方法间相关性具有统计学意义（r＝0．963，P＜0．001），95％LoA为-0．52～0．58D。术后LenstarPE为0．05±0.23D，常规超声测量PE为-0．35±0．76D，两者间有统计学差异（t＝-5．494，P＜0．001）。使用Lenstar和常规超声APE分别为0．18±0．14D和0．56±0．62D，两种方法间有统计学差异（t＝6．379，P＜0．001）。
结论：Lenstar可进行精确的眼部生物参数测量，术后PE较常规超声明显降低，可用于白内障手术IOL度数的精确计算。
