临床红细胞需求量的时间序列分析及预测

作     者：刘芸男 彭荣荣 杨冬燕 赵明烽 王含柔 杨小丽 LIU Yun-nan;PENG Rong-rong;YANG Dong-yan;ZHAO Ming-feng;WANG Han-rou;YANG Xiao-li

作者机构：重庆医科大学公共卫生与管理学院医学与社会发展研究中心健康领域社会风险预测治理协同创新中心重庆400016 重庆市血液中心业务部重庆400015 

出 版 物：《上海交通大学学报（医学版）》 (Journal of Shanghai Jiao tong University:Medical Science)

年 卷 期：2020年第40卷第8期

页      面：1113-1119页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1204[管理学-公共管理] 120402[管理学-社会医学与卫生事业管理(可授管理学、医学学位)] 1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 1002[医学-临床医学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100215[医学-康复医学与理疗学] 10[医学] 

基　　金：重庆市决策咨询与管理创新计划项目(cstc2016jccxBX0064) 

主　　题：时间序列分析 临床红细胞 需求预测 ABO血型 

摘      要：目的·利用差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model,简称ARIMA模型)建立临床红细胞需求预测模型,为制定血液采集及献血者招募计划提供科学依据。方法·收集2006年1月-2016年6月重庆市血液中心的临床红细胞出库数据,利用SPSS软件建立ABO血型的ARIMA模型。运用建立的模型预测2016年7月-12月ABO各血型红细胞的临床需求量,并与实际值比较以验证预测效果。结果·成功建立ABO血型各自的最优模型,A型为ARIMA(3,1,0)(1,1,0)12、B型为ARIMA(3,1,0)(0,1,1)12、O型为ARIMA(3,1,0)(1,0,1)12及AB型为ARIMA(3,1,0)(0,1,1)12。各模型的Ljung-Box Q统计量均无统计学意义,残差序列均为白噪声,拟合效果良好;且各模型于2006年1月-2016年6月的拟合值与实际值间动态趋势大致相同,2016年7月-12月的临床需求量实际值均在预测值的95%CI内,平均相对误差均在10%以内。结论·ARIMA模型预测精度较高,能较好地拟合临床红细胞需求量的变化趋势,适用于临床红细胞各血型需求量的短期预测。