38卫生人力资源配置时间序列研究及预测

发布时间：2016-09-07 10:10

本文关键词：卫生人力资源配置时间序列研究及预测——基于神经网络模型、循证卫生决策方法，由笔耕文化传播整理发布。

山东大学硕士学位论文；ＲｅｓｉｄｕａＩＡＣＦ；ＲｅｓｉｄｕａＩＰＡＣＦ；．．Ｊ；ＲｅｓｉｄｕａＩ；图２．８２００５～２００９年中国大陆门急诊量时间；表２．１０２００５～２００９年中国大陆门急诊量Ａ；ＰｅｒｃｅｎⅧｅ；ＦｊｔＳｔａｔｉｓｔｉｃ；ＭｅａｎＭｉｎｉｍｕｍＭａｘｉｍｕｍ；１０；２５；５０；７５；９０；９５；Ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ；０．０７；０．０７；Ｏ

山东大学硕士学位论文

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图２．８２００５～２００９年中国大陆门急诊量时间序列自相关、偏自相关图

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表２．１０２００５～２００９年中国大陆门急诊量ＡＲＩＭＡ（１，Ｏ，０）时间序列模型拟合摘要表

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图２－９中国大陆门急诊量妯龇（１，０，，０）时间序列模型拟合预测曲线

２．４．５出院人次数时间序列拟合及预测

通过川㈣模型专家建模法分析卫生总费用时间序列自相关系数、偏自相

关系数后，确定Ａ对ＭＡ模型各参数ｐ＝１，ｄ＝０，ｑ＝ｏ，建立２００５～２００９年中国大

＿

陆卫生总费用剐龇（１，Ｏ，０）时间序列，通过各拟合指标检验，模型拟合度良

好，可以用来预测。

表２．１ｌ２００５～２００９出院人次数预测时间序列自相关系数、偏自相关系数

山东大学硕士学位论文

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图２．１０２００５～２００９年中国大陆出院人次数时间序列自相关、偏自相关图

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表２．１２２００５～２００９年中国大陆出院人次数ＡＲＩＭＡ（１，Ｏ，Ｏ）时间序列模型拟合摘要

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图２－１１中国大陆卫生总费用ＡⅪＭＡ（１，０，０）时间序列模型拟合预测曲线

２．５利用ＢＰ神经网络模型预测２０１０～２０１４年卫生人力资源总量

将ＡＲＩＭＡ模型预测的２０１０～２０１４年卫生总费用、年末总人口、医疗机构年诊疗人次数、门急诊量、出院人次数等纳入已训练好的ＢＰ神经网络模型的输入层数据进行预测，得到２０ｌＯ～２０１４年末卫生人力资源总量分别为１０７６．０２万、

８３７．５２万、１０７３．３７万、１０７６．０２万、１０７５．９４万。

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表２．１３Ａ对ＭＡ模型与ＢＰ．ＡＮＮ预测结果

●

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第三部分基于循证卫生决策、卫生服务需要的卫生人力资源配置总量预测

３．１

Ｍｅｔａ分析在循证卫生决策的应用

循证医学（Ｅｖｉｄｅｎｃｅ－ｂａｓｅｄＭｅｄｉｃｉｎｅ）为有意识，明确和谨慎地使用现有的最佳证据，以制定病人的诊断和治疗方案，循证医学的实施意味着医生斟酌现

’

有最好的研究证据、临床经验和病人的意见。卫生政策会影响到更广泛的人群，应用的背景和环境变得更加复杂，因此政策制定过程必然要求参考现有最佳的科学证据。虽然循证卫生决策的诞生应感谢循证医学所带来的灵感，但其绝不是循证医学应用的简单扩展。由于卫生决策的制定往往受限于文献、现场调查

或访谈结果，而且不同政策制定者、不同抽样人群、不同现场、不同调研设计方案得到的基线数据往往有不同，因此，为得到最好的证据，制定更有效的卫生政策，荟萃分析方法必然是获得最佳证据、准确制定卫生政策的最佳方式。

３．１．１检索策略；纳入、排除标准

本研究通过检索ＣＮＫＩ中国期刊全文数据库，主题检索“卫生服务需要”２００５年１月１日～２０１１年１２月３１日７年公开发表的文献，初步检索出４３１条文献，导入

口

Ｅｎｄｎｏｔｅ

Ｘ４文献管理软件，通过查重，无重复发表的文献。

●

图３．１文献检索、纳入排除及数据合并路径图

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