某医院住院患者量预测及应用探讨

于红典,夏保京,谢 鹏

(1.重庆医科大学管理学院 400016;2.成都医学院附属第一医院 610500)

统计是医院管理者进行科学管理的重要工具之一,不仅可以及时反映出医院发展中存在的问题,还可以利用科学方法对医院发展趋势进行科学的估计和推算,为制定医院工作计划和决策管理提供依据[1]。统计方法的合理选择、对统计结果科学的解释和利用是医院统计过程中必须注意解决的问题。住院患者数量是衡量一个医院发展的重要指标[1],本文利用最小二乘法对某医院2005～2008年住院患者数据进行分析,构建该医院住院患者量变化的回归方程,并对该医院2009年住院患者数量、分布情况进行预测。

1 资料与方法

1.1 资料来源 数据来源于某三甲医院“军卫一号”数据系统2005年1月至2008年12月共计16个季度住院患者统计信息表,数据准确可靠。

1.2 方法及结果

1.2.1 最小二乘法计算预测值[2-4]最小二乘法是目前医院用于预测患者应用较多的预测方法之一,其实质是依据动态数列的观察值与趋势值的离差平方和为最小值的基本原理,拟合一种趋势模型通过数学模型,配合一条较为理想的趋势线:＾Y=a X+b(＾Y为趋势值,a为回归系数,b为截距),进而测定各期的趋势值,形成一条较为理想的趋势线。其计算步骤如下:第1步,求趋势方程。将各季度按照2005年至2008年的各季度进行时间 t取值(表1第3列)。利用 Excel 2007软件中[数据]-[数据分析]-[回归]功能,输入相应的观测值Y和编号,按95%的置信区间求得住院患者的趋势方程为:＾Y=230.2X+2 041.15(r2=0.962,P＜0.05,t0.05/2,14=2.145)。第2步,计算季节比率。根据趋势方程计算出各季度相应的趋势值(表1第4列),实际的观测值Y除以趋势值＾Y得到各季度季节比率(表1第6列)。第3步,计算季节指数。将上述季节比率按季度进行平均得季节指数(表2第7列),各季度季节指数除于平均季节指数进行调整的调整后季节指数(表1第8列)。第4步,预测住院患者量。各季度季节指数乘以所在年度对应的趋势值,可得各季度对应的预测值(表1第9列)。第5步,预测结果误差分析。平均绝对偏差(MAD)、平均平方误差(MSE)、平均预测误差(MFE)和平均绝对百分误差(MAPE)是 4种常用的衡量预测误差的指标,结果依次为133.5、26 059、-1.5、3.638 7%。通过误差分析可以看出该模型对医院住院患者预测的拟合度较高,能反映出该院住院患者的变化规律[4]。计算公式及结果如下第6步,对2009年住院患者数量进行预测。利用经过检验的回归模型:＾Y=230.2X+2 041.15计算2009年住院患者趋势值,并利用第3步计算所得的季节指数对住院患者的预测值进行调整,得出该医院2009年各季度的住院患者数量,结果见表2。

表1 最小二乘法计算某三级医院2005～2008年住院患者季节指数、预测值结果

表2 2009年各季度住院患者预测值

2.2 医院实际住院患者容量 医院的实际工作负荷能力受到医院硬件设施及医护人员的数量等多方面因素影响。该医院住院部现有实际床位560张,按照医院住院患者的预测值2009年各季度的病床周转率分别为:102.24%、112.98%、119.41%、115.33%,预测的住院患者量超过医院现有病床承受能力。

3 讨 论

从回归模型可以看出,该医院2005～2008年住院患者量增长较快,医院的发展迅速,其中第1季度与第4季度季节指数小于1,属住院患者较少时期;第2、第3季度季节指数大于1,患者相对集中。医院管理者应根据医院住院患者的变化规律,合理地在第1、4季度的患者低谷期安排医务人员外出培训、深入社区和基层医院进行健康教育、体检等活动;第2、3季度的住院患者相对集中,提前做好后勤供应的准备工作,同时这2个季度医院设备和医护人员工作量较重,提前做好动员,加强医疗质量的监控,以提高人力资源的效率和医院的社会经济效益。

同时,对比该院2009年各季度的预测值与医院现有床位数的住院患者收治容量可以看出,统计方法预测各季度的住院患者量超出了医院现有的承受能力,这提示医院的硬件设施已经成为制约医院发展的重要因素。

最小二乘法虽然可以较好地预测该院住院患者发展的规律及分布状况,但是下达科室年度工作任务、制定年度发展规划还必须与医院的实际情况相符合,根据医院的实际情况进行适当的调整,以保证统计预测在医院发展中始终为医院发展所用,促进医院的发展。

[1]苏景萍,张德全.关于提高统计信息质量的探讨[J].中国卫生统计,2006,23(5):470.

[2]肖玉侠,张 颖.用线性趋势季节模型预测住院人次[J].中国卫生统计,2008,25(3):323.

[3]孙玉英.应用季节趋势模型对儿童呼吸系统住院患者的分析[J].中国卫生统计,2007,24(3):327.

[4]刘渝林,陈碧琼.统计学教程[M].重庆:重庆大学出版社,2007:223.