时间序列预测模型用于新冠肺炎疫情对住院业务的影响分析

佛山市第一人民医院(528000)

许泽杰 刘冬生

【提 要】 目的 分析新冠肺炎疫情对医院住院业务量的影响，为合理安排人力、物力资源提供参考依据。方法 根据2015-2019年各季度的基础数据，采用趋势季节模型和移动平均数法预测2020年第一、二季度的出院人次，再与实际出院人次比较。结果 2020年以来收治新冠肺炎病例出院29人次，2020年一-二季度全院出院人次比预测值下降38.18%，受新冠肺炎疫情影响最小的前五位科室依次是肝脏外科、胸外科、神经内科、胆道外科和肿瘤中心，出院人次与预测值相比，增幅在-15.04%～-28.06%之间，受影响最大的前五位科室分别是皮肤科、感染科、特需医疗、眼科和内分泌科，出院人次与预测值相比，增幅在-72.44%～-49.92%之间。结论 新冠肺炎疫情对住院业务量的影响较大，其中以收治恶性肿瘤、脑血管病、急症等疾病为主的科室受影响较小，疑难危重病人占比较低、以择期手术为主的科室受影响较大。

2020年1月，中外研究人员发现一种从未在人类中出现的β冠状病毒属病毒，并将其命名为2019新型冠状病毒(2019 novel coronavirus，2019-nCoV)，其传播能力强，波及范围广。自新型冠状病毒肺炎爆发以来，迅速蔓延至全国多个省市及世界多个国家，对人类生命健康造成威胁[1]。自1月下旬开始，佛山市出现了新型冠状病毒肺炎病例，某院作为佛山市主要的新冠肺炎定点收治医院，开始收治新冠肺炎病人。新冠肺炎疫情期间医院的业务量受到较大影响，分析新冠肺炎疫情对不同科室业务量的影响，有利于合理安排人力、物力，节约成本、提高运营效率。

资料与方法

1.资料来源

资料来源于某院2015年以来的每个季度的统计报表，以出院人数作为反映住院业务量的指标，数据来源真实可靠。所选科室样本不包括出院人数过少的科室和新成立不久的科室，所选择的科室2020年一、二季度出院人次占全院总出院人次的93.5%。

2.研究方法

以趋势季节模型预测全院及各科2020年一、二季度的出院人次，采用移动平均剔除法求剔除趋势值，对于线性回归方程无统计学意义的科室则改用移动平均数法预测，再将2020年一、二季度实际的出院人次与预测值进行比较，以增幅大小作为衡量新冠肺炎疫情对科室住院业务量影响的标准。所用的统计软件为excel和SPSS 13.0。

结 果

1.新冠肺炎病例情况

自2020年1月以来，新冠肺炎病例出院人次总共29人次，最早一例于2020年1月20日入院，最后一例于6月12日出院。之后再无新增病例。2003年非典肺炎流行期间，总共收治了54例非典肺炎病人，期间门诊和住院业务量都呈平稳增长趋势，增幅6%～8%，未受到影响。

2.全院2020年一、二季度出院人次预测结果

拟合线性回归方程yi=a+bt，得yi=22981.04+287.115t，回归模型检验F=18.563，P<0.001，并计算趋势预测值，列于表1第(5)列。

预测误差Sy，x=[∑(y-yt)2/(n-2)]1/2≈1718，预测值的95%可信区间为X±t0.05n-2×Sy，x。

校正SI的计算结果见表2。

计算出2020年一、二季度的比率预测值后，与实际值比较，计算增幅及两个季度合计增幅，结果2020年一-二季度出院人次比预测值减少38.18%，详见表3。

3.2020年一、二季度各科出院人次预测结果及与实际出院人次的比较

用上述方法分别对各科出院人次做趋势季节模型预测计算，对于线性回归方程无统计学意义的科室则改用移动平均数法预测，再将实际出院人次与预测结果比较，计算增幅，以增幅大小作为衡量新冠肺炎对住院业务量影响大小的标准，取前五位和后五位的科室，结果见表4。

从表4可见，住院业务受新冠肺炎疫情影响最大的前五位科室依次是皮肤科、感染科、特需医疗、眼科、内分泌科，受疫情影响最小的前五位科室依次是肝脏外科、胸外科、神经内科、胆道外科和肿瘤中心。

表1 2015-2019年全院每季度出院人次及移动平均趋势值、剔除趋势值表

表2 出院人次季节比率计算表(%)

表4 各科出院人次预测计算结果与实际值比较

讨 论

1.新冠肺炎对医院业务量的影响高于非典型肺炎

由于新冠肺炎病毒的传播速度快、传播范围广，国家采取了强有力的防疫措施，“宅在家、少出门”成为疫情初期的普遍共识，使我国的疫情快速得到控制，但同时也对各行各业产生较大的影响。尽管全院仅仅收治了新冠肺炎患者29人次，少于2003年的非典型肺炎患者数量，但对医院业务量的影响较大，而非典型肺炎流行期间医院业务量保持平稳增长。首先，自新冠肺炎疫情暴发以来，不出门、少出门、出门戴口罩以及大力宣传提倡手卫生，使得一些传染病如上呼吸道感染、流感等失去了传播机会，外伤患者也大幅减少；其次，一些非急症、轻病患者不去医院就医，或推迟就医，导致医院业务量下降；再次，新冠肺炎定点收治医院所受影响又比非定点医院要大。

2.CD率(疑难危重病人占比)越低的科室，住院业务量受影响越大

皮肤科、特需医疗、眼科、内分泌科2019年的住院病人CD率均在10%以下，受疫情冲击也较大。而感染科是个特例，其2019年CD率并不低，在45%以上，平时住院病人以肝病为主，由于受疫情影响，许多平时需要住院的病人不敢入住感染科，而新冠肺炎病例数又不多，导致其受影响程度仅次于皮肤科。择期手术多、或学科优势不明显的科室受疫情影响也较大，如眼科、小儿外科及疝外科。

3.恶性肿瘤、急症重症病人越多的科室，受疫情影响越小

恶性肿瘤、急症重症对健康的危害甚于新冠病毒感染的风险，因此，这些病人数量多的科室，受疫情影响较小。肝脏外科2019年肝癌、胰腺癌和继发性肝癌的恶性肿瘤病人占40%，急性阑尾炎、急性胰腺炎等急症占将近24%，成为全院受疫情影响最小的科室。2019年胸外科的肺癌、肺占位病变、食管癌和气胸的病人数量合计占50%，仅次于肝脏外科。2019年神经内科70%以上的病人为脑梗死等脑血管病，疾病严重程度较高，CD率在56%以上。

4.用季节趋势预测值衡量业务量受新冠肺炎疫情影响的优势

趋势季节模型是线性模型与季节模型相结合而成的模型，对具有趋势性、季节性和一定周期规律的资料，能够得到较接近实际的预测效果[2]。季节趋势模型预测法，通过对时间序列各种变化因素的分解和整理，既能消除周期变动和不规则随机变动，更准确地反映季节变化规律，同时兼顾趋势性和季节性的影响，使预测结果更具有实际意义，相比用同期对比的方法具有一定的优势。如用同期对比的方法来衡量各科受疫情影响的大小，则对于业务量处于上升趋势的科室来说，由于忽略了其增量，则会低估其影响程度，而对于业务量处于下降趋势的科室来说，则会高估其影响程度，只有对业务量持平的科室才比较客观。当然，用季节趋势模型预测法存在一定误差，据部分文献报道[3-5]，预测误差绝对值在0.9%～9.8%，中位数约为4.4%，此为其不足之处。