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医院季度收入预测的比较研究 被引量：1
1
作者 庞振陆 袁依 +2 位作者 崔庆霞 马桂峰 李望晨 《中国卫生资源》 北大核心 2022年第5期577-580,587,共5页
目的 探讨具有季度波动和长期趋势特征事物预测问题的方法论,为卫生领域同类预测问题提供定量决策方法论依据。方法 以某所医院季度收入预测作为实证算例载体,分别用乘积季节SARIMA法、X11-ARIMA法、X11-曲线函数外推法建立简单组合模... 目的 探讨具有季度波动和长期趋势特征事物预测问题的方法论,为卫生领域同类预测问题提供定量决策方法论依据。方法 以某所医院季度收入预测作为实证算例载体,分别用乘积季节SARIMA法、X11-ARIMA法、X11-曲线函数外推法建立简单组合模型以及二次加权组合模型。结果 乘积季节SARIMA模型、X11-ARIMA模型、X11-二次多项式的平均相对误差分别为1.28%、0.96%、1.11%。对以上简单组合模型继续进行深度加权组合,预测误差为0.70%,模型预测性能更优。结论 SARIMA模型、X11-ARIMA模型、X11-二次多项式以及二次组合模型对于局部周期性波动、全局稳定性趋势的时序数据资料拟合效果不错;对于卫生管理领域预测问题有适用性,鉴于多种匹配方法原理不同、信息利用差异大,基于多种方法的二次组合模型取得更优性能。 展开更多
关键词 医院收入revenue of hospital 简单模型simple model 二次加权组合模型quadratic weighted combination model 预测prediction 比较comparative
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中国重症床位资源配置现状及预测 被引量：2
2
作者 郑佳慧 王书平 +1 位作者 邹云锋 赵美英 《中国卫生资源》 CSCD 北大核心 2023年第3期257-263,共7页
目的预测2022—2030年我国重症床位资源配置情况,为合理配置重症床位资源提供参考依据。方法运用灰色系统GM(1,1)模型、趋势外推法对重症床位数进行预测,结合现场访谈分析重症床位配置情况。结果2022—2030年我国重症床位资源呈平稳增... 目的预测2022—2030年我国重症床位资源配置情况,为合理配置重症床位资源提供参考依据。方法运用灰色系统GM(1,1)模型、趋势外推法对重症床位数进行预测,结合现场访谈分析重症床位配置情况。结果2022—2030年我国重症床位资源呈平稳增长趋势。2030年医疗卫生机构重症床位数将达到132643张;省级、市级、县级三级医院重症床位数占比将达到3.36%、3.07%、3.15%。结论政府须增加省级、市级三级医院重症床位的配置,根据实际情况合理配置县级重症床位数量和规模,重点关注偏远地区以及重症床位资源人均拥有量或拥有重症床位县域占比较低地区的重症资源配置与需求情况。 展开更多
关键词 重症床位intensive care bed 预测prediction GM(1 1)模型GM(1 1)model 资源配置resource allocation
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我国社区卫生人力资源预测 被引量：2
3
作者 焦奥南 邵译莹 +1 位作者 莫颖宁 张诗梦 《中国卫生资源》 北大核心 2022年第5期644-649,共6页
目的 分析我国社区卫生人力资源发展趋势,以期为健康中国建设提供参考。方法 通过MATLAB R 2018 A建立灰色遗传算法优化(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络组合模型,预测2021—2023年我国社区卫生人力资源,并比较各单... 目的 分析我国社区卫生人力资源发展趋势,以期为健康中国建设提供参考。方法 通过MATLAB R 2018 A建立灰色遗传算法优化(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络组合模型,预测2021—2023年我国社区卫生人力资源,并比较各单预测模型与组合模型预测精度。结果 组合预测模型精度较好,卫生人员和卫生技术人员网络模型的均方误差(mean squared error,MSE) 和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE) 的值分别为0.020 6、0.216 2%和0.019 5、0.167 4%,优于单模型预测。模型预测结果合理,我国社区卫生人员数和卫生技术人员数均保持增长趋势,2023年可分别达到71.403 8万人和60.029 0万人。结论 灰色-GA-BP神经网络组合预测模型适合我国社区卫生人力资源预测,随着医疗服务需求量的增加和新型冠状病毒肺炎疫情防控的常态化,社区卫生人力资源发展规模将逐渐提升,应注重各类卫生人才培训,保障社区卫生人员的切身利益,提升社区医疗服务能力。 展开更多
关键词 遗传算法优化神经网络genetic algorithm-back propagation neural network GA-BP neural network 人力资源human resource 社区卫生community health 预测predict
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上海市全科医生供需整合预测模型构建及响应策略模拟 被引量：1
4
作者 孙梅 陈雨牵 +4 位作者 程洁洁 邹佳彤 尹纯礼 倪艳华 吕军 《中国卫生资源》 北大核心 2021年第1期42-47,共6页
目的构建上海全科医生供需整合的预测模型,进行政策的情景模拟,为解决上海全科医生供需失衡问题提供建议与策略。方法基于供给和需求的预测结果,计算上海全科医生的供需缺口,对增加供给和合理引导需求后全科医生的供需情况进行情景分析... 目的构建上海全科医生供需整合的预测模型,进行政策的情景模拟,为解决上海全科医生供需失衡问题提供建议与策略。方法基于供给和需求的预测结果,计算上海全科医生的供需缺口,对增加供给和合理引导需求后全科医生的供需情况进行情景分析。结果根据供需整合预测结果,扩大全科规范化培训招生规模后,当需求参数保持不变时,2030年上海全科医生供需差值将达到578人,每万常住人口的全科医生供需差值将达到0.2人;扩大全科规范化培训招生规模后,当需求参数基于既往趋势变化时,2030年上海全科医生供需差值将达到2929人,每万常住人口的全科医生供需差值为1.1人。上海全科医生供需面临的风险主要为供不应求,通过增加全科医生的培养数量与扩大区域外招聘规模,可以缓解部分供需缺口;高龄化、首诊在社区等人口与政策的变化会增加全科医生的需求,从而扩大供需缺口。结论基于供需整合视角进行全科医生数量预测能够为更加系统、前瞻性地解决供需失衡问题提供综合、有力的证据支持。供需整合的系统动力学模型可以为模拟响应策略提供技术支持,其预测结果可以为上海全科医生的规划提供决策参考。 展开更多
关键词 全科医生general practitioner 供需整合supply-demand integration 预测模型prediction model 情景分析scenario analysis 响应策略response strategy 系统动力学system dynamics
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上海市全科医生供给预测模型构建及应用 被引量：5
5
作者 陈雨牵 程洁洁 +4 位作者 邹佳彤 尹纯礼 倪艳华 吕军 孙梅 《中国卫生资源》 北大核心 2021年第1期37-41,共5页
目的系统分析全科医生供给的影响因素,构建系统动力学模型,预测上海全科医生的供给数量,为上海全科医生的发展规划提供决策支撑。方法在人力资源生命周期理论和供给理论的指导下,通过查阅文献资料和专家咨询分析全科医生供给的影响因素... 目的系统分析全科医生供给的影响因素,构建系统动力学模型,预测上海全科医生的供给数量,为上海全科医生的发展规划提供决策支撑。方法在人力资源生命周期理论和供给理论的指导下,通过查阅文献资料和专家咨询分析全科医生供给的影响因素,选取指标构建上海全科医生供给预测模型,并进行仿真预测。结果假设按照现有的培训和招聘规模,2030年上海全科医生的供给总量将达到13515人,每万常住人口的全科医生供给数将达到5.5人。结论对全科医生的供给预测应综合考虑各发展阶段全科医(学)生流入、流出的影响。基于系统动力学的供给预测模型能够为全科医生数量规划提供技术支持。应定期监测全科医生供给的影响因素,前瞻性地做好供给预测。 展开更多
关键词 全科医生general practitioner 供给预测supply prediction 影响因素influence factor 系统动力学system dynamics
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2020—2025年广东省医疗机构床位需求预测 被引量：5
6
作者 何易洲 陈昭悦 +3 位作者 夏英华 曹蓉 何群 张永慧 《中国卫生资源》 北大核心 2021年第2期203-207,共5页
目的预测2020—2025年广东省医疗机构的床位需求总量。方法基于卫生服务需求法与Holt双参数指数平滑模型,结合年龄别人口数据预测床位需求。结果2025年,广东省住院人数为2425.11万人,床位需求数为70.04万张,每千常住人口床位需求数为5.6... 目的预测2020—2025年广东省医疗机构的床位需求总量。方法基于卫生服务需求法与Holt双参数指数平滑模型,结合年龄别人口数据预测床位需求。结果2025年,广东省住院人数为2425.11万人,床位需求数为70.04万张,每千常住人口床位需求数为5.63张、每千常住人口拥有床位数5.55张,供需比例为98.58%。预测模型的平均百分误差为1.63%(标准差=±1.90%,均方根误差=20.63)。结论结合人口的年龄结构进行预测结果更稳定、误差更小。2020年,广东省的床位配置量基本能满足床位需求,供需较为平衡。但2024年床位需求将超过床位配置总量。未来,广东省应加大床位资源的投入力度,提高基层卫生机构的床位利用率,全面落实分级诊疗制度。 展开更多
关键词 医疗机构medical institution 床位配置bed allocation 需求预测demand prediction 卫生服务需求法health service demand method Holt指数平滑法Holt exponential smoothing method 广东省Guangdong Province
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基于不同算法预测模型在阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征中的比较
7
作者 刘康 刘稳 +3 位作者 周鹏 耿诗 神平 赵蕾 《中国耳鼻咽喉头颈外科》 CSCD 2023年第7期467-470,共4页
目的 基于不同算法对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者进行建模,比较四种模型的受试者工作曲线下面积(AUC)、准确率、灵敏度与特异性,以建立自动筛选和诊断OSAHS的机器学习预测模型。方法 回顾性分析2019年10月~2022年10月于... 目的 基于不同算法对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者进行建模,比较四种模型的受试者工作曲线下面积(AUC)、准确率、灵敏度与特异性,以建立自动筛选和诊断OSAHS的机器学习预测模型。方法 回顾性分析2019年10月~2022年10月于徐州医科大学附属医院行多导睡眠监测的277例患者,以人口学信息、病史、ESS作为预测变量,采用单因素分析筛选出具有明显差异的变量,然后分别建立轻量级梯度提升机(LightGBM)模型、逻辑回归(LR)模型、极限梯度提升(XGBoost)模型及支持向量机(SVM)模型,采用AUC评价模型性能。结果 LR预测的准确率为0.91,AUC为0.97;XGBoost的预测准确率为0.94,AUC为0.97;LightGBM的预测准确率为0.93,AUC为0.98;SVM的准确率为0.89,AUC为0.95。结论 LR、SVM、XGBoost、LightGBM对OSAHS预测效果均较好,LightGBM的效果最佳。 展开更多
关键词 机器学习(Machine Learning) 睡眠呼吸暂停 阻塞性(Sleep Apnea Obstructive) 预测模型(predictive models) 轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine)
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先天性巨细胞病毒感染与耳聋 被引量：2
8
作者 侯建英 王爱香 +2 位作者 李志芳 张伟萍 孙磊娜 《国际耳鼻咽喉头颈外科杂志》 2007年第6期348-350,共3页
先天性巨细胞病毒(cytomegalovirus,CMV)感染可引起多种后遗症,其中感音神经性聋(sensorineural hearing loss,SNHL)最为常见。对先天性 CMV 感染患儿进行听力筛查非常重要,尤其是生后2周内进行 CMV 筛查,对早期干预及预后有着不可估量... 先天性巨细胞病毒(cytomegalovirus,CMV)感染可引起多种后遗症,其中感音神经性聋(sensorineural hearing loss,SNHL)最为常见。对先天性 CMV 感染患儿进行听力筛查非常重要,尤其是生后2周内进行 CMV 筛查,对早期干预及预后有着不可估量的价值。 展开更多
关键词 听觉丧失 感音神经性(Hearing Loss Sensorineural) 巨细胞病毒(Cytomegalovirus) 预测(predictive) 新生儿筛查(Neonatal Screening)
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