基于时间序列模型的输血质量管理方法应用及探讨

发布时间：2021-04-15 14:34

　　目的加强输血科对不同输血目的的血液管理,为制订临床悬浮红细胞用血计划提供科学的参考依据。方法根据东方医院南院2017年5月1日至2018年8月5日每周的悬浮红细胞用血量,以该院同期的急诊人数和住院人数建立时间序列分析的自回归积分滑动平均模型（ARIMA）,在控制最低库存量的基础上,确定ARIMA的最佳参数,并以最佳模型预测2018年8月13日至10月15日的悬浮红细胞用血量。结果预测该院悬浮红细胞抢救用血量的最佳模型ARIMA（1,2,1）（1,2,0）,平稳的R方为0.795,均方根误差（RMSE）为10.144,贝叶斯准则（BIC）为5.177,Ljung-Box Q检验P=0.331,最低预警库存量为1U;预测治疗用血量的最佳模型为ARIMA（2,1,0）（1,1,1）,平稳的R方为0.607,RMSE为16.660,BIC为6.144,Ljung-Box Q检验P=0.402,最低预警库存量为15U;预测围术期用血量的最佳模型为ARIMA（2,1,1）（2,1,2）,平稳的R方为0.675,RMSE为15.224,BIC为6.185,Ljung-Box Q检验P=0.495,最... 

【文章来源】：重庆医学. 2020,49(06)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

2017年5月1日至2018年10月15日本院急诊、住院人数

预测悬浮红细胞抢救用血量的最佳模型为ARI-MA(1,2,1)(1,2,0），平稳的R方为0.795，均方根误差（RMSE）为10.144，贝叶斯准则（BIC）为5.177,Ljung-Box Q检验P=0.331；预测本院悬浮红细胞治疗用血量的最佳模型为ARIMA(2,1,0)(1,1,1），平稳的R方为0.607,RMSE为16.660,BIC为6.144,Ljung-Box Q检验P=0.402；预测本院悬浮红细胞治疗用血量的最佳模型为ARIMA(2,1,1)(2,1,2），平稳的R方为0.675,RMSE为15.224,BIC为6.185,Ljung-Box Q检验P=0.495;3种模型的实际值均在拟合值、预测值的95%置信区间内，且动态变化一致，且Ljung-Box Q检验P>0.05,RMSE、BIC均较小，说明处理后的序列均为白噪声序列，模型拟合可信度高，见图2。2.2 各类用血量预测值与实际值配对检验

【参考文献】：
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本文编号：3139522