应用季节周期回归模型预测临床血液需求量
发表时间：2011-08-05 浏览次数：508次
作者：王岩,薛茜,杨蕾 作者单位：新疆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室， 新疆乌鲁木齐830011
【关键词】 季节周期回归模型,预测,临床血液需求量
Abstract: Objective: Applying the seasonal regression model for forecasting the clinical blood demand. Methods: Seasonal regression model was applied to establish a model based on the data obtained from the year of 2005 to 2007, and forecasted the seasonal clinical blood demand in 2008, then comparing the predictive value with the actual value in 2008 to test the ability of model. Results: Yij=403225.217-195958.113i+744.767j-183.708sin(ωj)-766.225cos(ωj) was estab lished for the time series need analysis with an average relative error of 10.5 %. Conclusion: Seasonal regression model can analyze the relationship between clinical blood demand and different seasons with better predictive effect , Its strong predictable ability can afford an effective tool for Inventories of blood center.
Key words: seasonal regression model; forecast; blood inventory
输血是临床治疗的重要手段之一。血液制品的供应是大型综合医院正常运营不可缺少的重要保证。它涉及到手术大量用血、急诊突发用血、临床治疗效果和病人经济费用以及医疗安全等多个方面[1]。血液中心在提供医疗救助过程中集血液采集、检验、储存、配发以及临床治疗于一体，有着不同寻常的地位[2]。自1998年《中华人民共和国献血法》颁布实施以来[3]，无偿献血作为血液的主要来源，血液中心在保持血液的采集量和供应量的平衡问题方面所起的作用显得更为突出[4]。为了解决血液中心血液库存量出现供大于求或供不应求的现象，本文对2005～2007年新疆乌鲁木齐市医院用血量进行统计分析，并对本中心2008年医院用血量进行预测，从而避免因高库存造成血液报废和库存不足引起血液短缺的现象。
1资料与方法
1.1一般资料新疆乌鲁木齐市血液中心2005～2007年悬浮红细胞临床用血量各季度工作报表。
1.2方法
1.2.1临床用血量以单位(U)计算，每200 ml全血分离制备的为1个单位(U)悬浮红细胞。
1.2.2采用时间序列中季节周期回归模型Yij=a0+b1i+b2j+b3sin(ωj)+b4cos(ωj)[5]预测临床用血量和规划采血量。i=1、2、…,n年度,j=1、2、3、4季度,ω=2π/T,T为时间序列的周期,一般以季度为周期，T=4,ω=π/2。第一～第四季度的正余弦值分别为1、0;0、-1;-1、0;0、1。
2结果
2.12005～2007年各季度悬浮红细胞临床用血量随时间的变化，悬浮红细胞临床用血量逐年递增，数据呈现上升趋势，同年内有波动且波动振幅逐渐增大(表1)。
2.2根据简易时间序列季节周期回归模型建立回归方程表12005～2007年各季度临床用血量表22008年各季度临床用血量预测值(U)年份第一季度第二季度第三季度第四季度合计2008年207 828.2209 522.9209 685.1209 479.9836 516.1
2.32008年各季度临床用血量预测值和实际值比较结果(表3)表32008年各季度临床用血量预测值和实际值对照表季度实测值预测值绝对误差相对误差
3讨论
时间序列是指同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数据序列。时间序列预测方法的基本思想是:预测一个现象的未来变化时,用该现象的过去行为来预测未来。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来作出预测。现实中的时间序列的变化受许多因素的影响，有些起着长期的、决定性的作用，使时间序列的变化呈现出某种趋势和一定的规律性，有些则起着短期的、非决定性的作用，使时间序列的变化呈现出某种不规则性。本文收集资料呈现季节变动特征，季节性时间序列资料的预测要求考虑到:(1)长期趋势变化，即指标随时间推移增减的情况;(2)季节性变化，即指标受季节、月份因素影响而呈现的上升和下降;(3)循环波动，或称为周期性波动，是指时间序列围绕着长期趋势而出现的具有某种规律的循环往返的波动;(4)随机波动，即序列中存在的无法解释的其他变化等，时间序列一般是以上几种变化形式的叠加或组合。季节周期回归模型采用回归的形式，利用原始数据资料建立回归方程，数据的长期变动、季节变动和循环变动均包含在方程中。本研究应用时间序列中季节周期回归模型预测临床用血量,计算简单,近期预测效果较好,适用于血液中心预测年季度用血量[6],可为计划采血提供依据，以此来增强血站工作的预见性和主动性，解决需求预测这一难题，使得血站血液库存既能满足临床用血，又可避免不必要的浪费。但由于该数学模型的导出忽略了不规则变动[7],故仅适用于短期预测,否则意义不大,而且在动态变化中要随机调整才能达到预测相对准确性。
【参考文献】
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