基于乘积季节性ARIMA模型对神经内科医院感染发病率的预测研究

摘要：

目的 建立神经内科病房医院感染预警模型,预测神经内科患者发生医院感染的风险,为早期防控提供依据.方法 收集贵州省某三级甲等医院神经内科病房医院感染发病率数据,构建乘积季节性ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)s模型,对建立的模型进行参数估计、模型诊断,选择最优预测模型.利用构建的最佳模型对神经内科病房医院感染发病率进行预测,并对预测效果进行评价.结果 以该院2014—2017年神经内科月度医院感染发病率数据作为训练样本,获得最优预测模型ARIMA(2,1,2)×(1,1,1)4.以2018年1—5月数据作为模型预测验证样本,结果显示,模型预测值的动态趋势与实际情况基本一致,实际发病率均在预测值的95％置信区间内.用此模型对2018年6—12月神经内科医院感染发病率作预测,预测结果显示预测值均位于95％ 的置信区间内.结论 ARIMA(2,1,2)×(1,1,1)4模型能较好地模拟神经内科病房医院感染发病率变化趋势,具有良好的预测效果.

关键词：神经内科、医院感染、ARIMA模型、预测

所属期刊栏目：18

分类号：R181.3+2(流行病学与防疫)

资助基金：贵州省大数据重点实验室开放课题2017BDKFJJ012;贵州大学"本科教学工程建设"项目JG201723

在线出版日期：2019-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：59-63