统计预测模型在医院感染危险度评估中的应用

发布时间：2017-12-16 03:19

  本文关键词：统计预测模型在医院感染危险度评估中的应用

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【摘要】：目的探讨不同的时间序列模型在医院感染发病率预测中的应用价值。 方法以2005年1月至2010年12月宁夏某三甲医院的医院感染发病率建立ARIMA模型、指数平滑模型、灰色模型、一元回归模型，以2011年1-10月的医院感染发病率资料作为模型评价样本，检测模型预测值和实际值的拟合程度，评价各模型的预测准确性，确定对特定医院感染发病率的的最优预测模型。 结果ARIMA模型、指数平滑模型、灰色模型、一元回归的样本内预测MAPE值分别为23.48%、19.67%、19.45%、18.65%，样本外预测MAPE值分别为12.55%、10.41%、18.99%、11.42。各模型预测评估等级均为良好，其中指数平滑模型为各预测外推模型中的最优模型。 结论用时间序列模型对医院感染发病率的拟合结果满意，预测效果良好，可为医院感染的整体监控提供参考依据。 目的构建手术患者医院感染logistic回归预测模型,并对模型进行评价。 方法以2010年宁夏某三甲医院的手术患者为研究对象，构建医院感染logistic回归模型,对模型进行拟和优度检验、kappa值检验及ROC曲线下面积分析。 结果住院天数，糖尿病、昏迷、化疗、次要诊断≥3个、切口等级、气管插管、气管切开、胃管为手术患者医院感染的危险因素。预测值也实测值间Kappa值为0.54，，ROC曲线下面积为91.8%。 结论logistic回归模型对ICU患者医院感染预测精度高。
【学位授予单位】：宁夏医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：R181.3

【参考文献】

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本文编号：1294503