我院门诊量季节性变动预测分析

卫生院医生门诊量统计与分析计划近年来，卫生院门诊量的统计与分析变得越来越重要。

通过对门诊量的统计和分析，卫生院可以更好地了解患者就诊情况，合理安排医生资源，提高服务质量。

本文将介绍一项卫生院医生门诊量统计与分析计划，旨在帮助卫生院科学管理门诊量，优化资源配置。

一、统计对象与周期1. 统计对象：卫生院门诊部2. 统计周期：每个月二、统计指标1. 门诊量总数：记录每个月卫生院门诊总量，体现卫生院服务能力。

2. 科室门诊量：记录每个科室的门诊量，用于科室资源分配评估。

3. 医生门诊量：记录每位医生的门诊量，用于医生工作量考评和资源调配。

4. 挂号方式：记录不同挂号方式（如现场挂号、电话挂号、网上挂号）的就诊人数，用于评估挂号渠道的使用情况和调整服务策略。

三、统计方法1. 门诊量总数统计：每当患者完成就诊后，在系统中记录就诊信息，按照每个月进行归档汇总。

2. 科室门诊量统计：卫生院通过系统记录患者的就诊科室信息，结合挂号系统数据，将患者归属到不同科室进行统计。

3. 医生门诊量统计：卫生院建立医生工作记录平台，医生在接诊完成后将患者信息录入系统，可实现医生门诊量实时统计。

4. 挂号方式统计：卫生院在挂号系统中设置挂号方式选项，患者挂号时选择对应方式并记录。

四、分析与应用1. 分析就诊高峰期：通过对门诊量进行趋势分析，确定就诊高峰期，为高峰期增加医生、优化排班，缩短患者等候时间。

2. 科室资源分配评估：根据科室门诊量数据，评估各科室服务质量，合理安排医生资源，提高科室服务能力。

3. 医生工作量考评：根据医生门诊量统计结果，对医生的工作量进行考评，发现工作强度过大或过小的问题，调整医生工作负荷。

4. 挂号渠道服务优化：根据不同挂号方式的统计结果，针对性地改进挂号渠道服务体验，提供更加便捷的就诊方式。

五、数据保密与信息安全卫生院门诊量统计中涉及大量患者、医生和科室的就诊信息，需重视数据保密和信息安全。

1. 严格权限管理：设定门诊量统计系统的使用权限，医生只能访问自己相关的数据，管理员有权查看全部数据。

某医院门诊量的季节性变动统计分析摘要】目的了解门诊工作量随季节变动的规律。

方法采用时间序列数据季节指数分析法，计算分析某院近5年的门诊工作量。

结果1-2月为某院门诊的低谷期，7-8月为某院门诊的高峰期。

结论根据某院门诊量的季节变化规律，制定合理的门诊管理方案。

【关键词】门诊量季节指数分析【中图分类号】R311 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2012）03-0381-01某院是一家集医疗、教学、科研、预防、康复、社区服务为一体的国家“三级甲等”综合医院，辐射两省交界四市州、十二县区，承担着约300万人口的医疗卫生工作。

近年来，随着人们生活水平的提高，健康意识的不断加强，医院门诊量也在逐年增长，特别是农村和社区医疗保险的大力推进以后，医院的门诊工作量更是呈现出阶梯式的上升势头。

本文采用时间序列数据季节指数分析法，以季节指数的大小来反映门诊量在不同季节的变化。

以测定季节变动为主要目的，找出患者就诊的规律，为医院能合理配置人力物力，制定相应措施提供可靠的依据。

1 资料来源与方法1.1 资料来源资料来源于某院2006-2010年门诊工作统计报表。

1.2 方法采用时间序列数据季节指数分析法。

具体计算公式如下：季节指数=同月（或季度）平均值/各年份月（或季度）总平均值计算结果见表1、表2。

表1 2006-2010年门诊工作量月动态分析表2 2006-2010年门诊工作量季度动态分析2 结果分析2.1 结果从统计学角度上来看，季节指数超过100%且上升幅度较大者表示旺季；低于100%且下降幅度较大者表示淡季。

通过动态分析，得出我院的门诊量有明显的周期性季节变动。

图1 2006-2010年门诊量月份季节指数曲线图2 2006-2010年门诊量季度季节指数曲线2.2 分析每年元旦、春节所在月份即1-2月的门诊量最低。

民间有过年期间上医院不吉利的说法，有点小病能扛就扛，再加上这段时间天气比较寒冷，大家都不愿意出门，慢性病患者也是以“拖”为主，很多病人都要等到天气转暖后才到医院就诊。

2024年门诊部（所）市场规模分析引言门诊部（所）是医疗服务机构的重要组成部分，为广大市民提供基层医疗服务。

随着人口老龄化趋势加剧和医疗需求的不断增长，门诊部市场正日益扩大。

本文将对门诊部市场规模进行分析，以了解市场的潜力和发展趋势。

市场规模分析门诊部市场规模可以从多个角度进行评估。

人口统计数据市场规模的首要因素是人口数量和结构。

通过分析人口统计数据，可以了解潜在的患者数量和需求趋势。

根据最新的人口普查数据显示，本市区总人口为X万人，其中老年人口超过X%。

这意味着门诊部市场面对的潜在需求日益增长。

医疗需求分析门诊部市场的规模也与医疗需求紧密相关。

根据卫生健康委员会的数据，本市区居民医疗需求呈现稳定增长的趋势。

通过分析就诊次数、就诊类型和就诊人数等指标，可以更准确地评估门诊部市场规模。

根据最新统计数据显示，本市区每年的门诊就诊量超过X万次，其中包括常见疾病、慢性病、预防接种等多个类型。

竞争对手分析在评估市场规模时，还需要分析竞争对手的情况。

通过调查本市区已有的门诊部数量和规模，以及新门诊部的增长趋势，可以预测市场的潜在容量。

此外，还需要了解竞争对手的服务范围、医疗技术、医保合作等情况，以全面评估门诊部市场的竞争状况。

市场发展趋势分析除了市场规模，还需要了解市场发展的趋势和前景。

政策环境政策环境对门诊部市场的发展具有重要影响。

通过分析相关政策文件、医改措施等，可以预测门诊部市场的发展趋势。

例如，最近出台的健康中国战略，提出了全面推进基层医疗服务的目标，这将为门诊部市场带来更多的发展机遇。

医疗技术进步医疗技术的进步也是门诊部市场发展的关键因素。

随着科技的不断革新，新的医疗技术和设备逐渐应用于门诊部，可以提供更高效、更精准的医疗服务。

这将进一步促进门诊部市场的发展。

患者服务体验患者服务体验对门诊部市场的发展至关重要。

通过提供便捷的挂号、预约系统、优质的医疗服务和人性化的就医环境，可以吸引更多的患者选择门诊部就医。

我院门诊量季节性变动预测分析摘要】目的对我院门诊量季节性变动预测分析，为医院科学现代化管理，促进医院的发展提供科学可靠的依据。

方法应用季节变动预测结果每年的二、三、四季度是我院门诊就诊高峰期季度，其中峰值出现在7 月份，第一个次峰值出现在8 月份，第二个次峰值出现在5 月份。

低谷期出现在每年的第一季度，特别是1、2 月份。

结论医院门诊就诊季节性变动情况，“以人为本，以患者为中心”的宗旨，制定科学措施，提供医院管理水平。

【关键词】门诊量季节性变动预测【中图分类号】R197.32 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2012）08-0372-02近年来，随着城乡居民生活水平的逐步提高，人们健康意识的不断增强，我院门诊量逐年增加，特别是我院实施“大专科，小综合”建设以来，门诊量更是呈现出阶梯式上升的趋势。

针对门诊量的不断增加，采用时间系列数据季节指数分析法，找出患者就诊时间规律，为了更好地合理配置资源指明方向，为医院领导及时制定相应的措施提供可靠依据。

1 资料来源资料来源于我院病案统计室2007 － 2011 年医院统计工作报表，数据真实、准确、可靠。

见表1、表2。

2 方法与步骤季节指数大小反应门诊在不同季节的流量变化，月份或季节指数超过100%且上升幅度较大者表示旺季，反之低于100% 且下降幅度较大者表示淡季。

其中季节指数等于同月（或季）平均数除以各年份月（或季）总平均数，根据公式计算出月度和季度季节指数，见表1、表2。

通过动态分析，可见我院门诊量存在明显的周期性季节变动，见图1、图2。

3 结果由图1、图2 所示，我院门诊就诊高峰期按季度分析为每年的二、三、四季度，按月份分析出现在每年的3 ～ 12 月，其中峰值出现在7 月份。

第一个次峰值出现在8 月份，第二个次峰值出现在5 月份。

低谷期出现在每年的第一季度，特别是1、2 月份。

4 讨论通过结果分析，不同情形制定不同措施。

针对医院门诊就诊高峰期，由于门诊量大增，患者面对就诊扎堆排队等候、专家门诊难求等现象，而医务工作人员工作量加大，情绪易烦躁，医患矛盾极易发生。

基于ARIMA模型预测门诊人次李文祯1，肖芬芳2（1广州医科大学附属第三医院信息科，2广州医博信息技术有限公司）摘要：通过建立ARIMA模型，同时考虑到节日对门诊人次的影响，采取ARIMA模型与定性研究相结合的组合方法，对2015年1月1号至10号的门诊人次进行预测。

预测结果显示，非节日误差百分比低于4%，在节日数据不足的情况下，节日误差百分比低于23%，处于可接受范围。

这表明，模型不仅有效地刻画了门诊人次的季节性，同时充分考虑了节日对门诊人次的影响，使预测结果更贴近实际情况。

本模型预测效果良好，运行此预测模型所得出的数据具有较强的指导性，可为医院科学决策和门诊管理提供参考意见。

关键词：ARIMA模型，门诊人次，预测1.引言门诊是医院医疗工作的起点，是医院直接对外服务的“窗口”。

医院的门诊人次是反映医院工作效率的一项重要指标，对医院的门诊人次进行分析与预测，可以为医院制定工作计划和统筹安排提供决策依据。

目前可以用于医院门诊人次的预测方法较多，如利用传统时间序列分解模型[1]、趋势季节模型[2]、移动平均比率法[3]、自回归模型[4]、灰色模型[5]等，本文选取ARIMA模型对医院的门诊人次进行预测。

2.ARIMA模型简介2.1 ARIMA模型原理ARIMA模型是被广泛运用于对各类事件序列数据分析和建模的方法[6-8]，它由美国学者博克斯和英国统计学家詹金斯共同建立，也称博克斯-詹金斯法，简称B-J法[9]。

模型基于如下观念：要预测的时间序列是由某个随机过程生成的。

如果生成序列的随机过程不随时间变化，则该随机过程的结构可以被确切地刻画和描述。

利用序列过去的观察值，可以外推出序列的未来值。

在ARIMA模型中，序列的未来值被表示成滞后性和随机干扰项的当期及滞后期的线性函数，即模型的一般形式如下式所示：Y t=μ+ϕ1Y t−1+⋯+ϕp Y t−p+εt+θ1εt−1+⋯+θqεt−q(1) 其中，μ为序列Y t的均值。

门诊量变化的统计分析
严伟晨
【期刊名称】《现代医院》
【年(卷),期】2003(003)005
【摘要】@@ 门诊是直接为社会人群进行医疗和预防保健的场所,是联系住院医疗和社会医疗预防保健的纽带.门诊工作的服务优劣,质量高低,数量多少是整个医院水平的反映,也是衡量医院管理水平的重要标志.通过对我院1997年～2001年门诊工作量情况进行统计汇总分析,找出门诊就诊人次的变化规律,制定相应的措施,为领导提供信息及决策的依据.
【总页数】1页(P81-81)
【作者】严伟晨
【作者单位】武警广东边防总队医院,广东广州,518029
【正文语种】中文
【中图分类】R19
【相关文献】
1.妇科门诊量季节性变动统计分析 [J], 葛兰
2.门诊医疗质量与门诊量增长关系的统计分析 [J], 蒋卫东
3.基于统计分析的医院门诊量灰色预测模型 [J], 王书
4.瓦乌维和二级医院两批次门诊量统计分析 [J], 戚金荣;佟立波;李兵;陈爱国;刘元东
5.专科医院10年门诊量统计分析 [J], 崔玉青
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第2季度和第3季度的门诊量和出院人数较多，第4季度门诊量和出院人数较少，推测原因可能为4季度时10月、11月份气温尚适宜，患者较少；而1季度时因为春节和传统风俗的影响，使得前来就诊的病人数较少。

2季度、3季度天气变暖、是呼吸系统和肠道疾病的高发期，故前来就诊病人相对较多。

因此该院应该根据季节性预测结果合理安排好人力和物力，在收容高峰期时应合理高效利用资源[8]，一是加大一线人员的投入，可向工作强度大的科室调配人员，增加人手；二是控制病人的平均住院日[9]，提高病床周转次数及病床使用率；并且加强对手术室、麻醉科的管理，缩短择期手术候床时间，缩短术前平均住院日；但需注意的是，在医院收容量高峰期时，应做好院内感染控制工作[10]，确保医疗质量和安全。

在收容低峰期时可安排医务人员的外出进修学习、开展科研学术会议及后勤部门的设备检修[8]。

采用移动平均季节指数法分析医院各季度就诊人次的变化并预测医院的门诊量和出院人数、其方法简便可行。

通过对数据进行分析和预测，可以为医院领导对卫生资源的合理配置提供科学的依据，做到早计划、早安排。

参考文献[1] 姜月宜,唐赛贞,周继云,等.趋势季节模型在住院人数预测中的应用[J].中国病案,2007,8(11):21-22.[2] 卢悦凤.应用移动平均季节指数法预测门诊量和出院人数[J].中国医院统计,2010,17(2):138-139.[3] 孙静,何雅静.采用移动平均指数法对某院出院人数进行预测与分析[J].中国医院统计,2012,19(6):466-467. [4] 王瑞平.两种季节趋势模型预测法的应用比较[J].中国卫生统计,2011,28(1):77-78.[5] 于洪江,柳国洪,孙爱峰,等.时间序列资料季节变动分析方法的比较[J].中国卫生统计,2011,28(5):599-601. [6] 严茂春,邓蓉.应用季节变动分析法对某院门急诊人次数进行测定[J].中国医院统计,2012,19(4):286-288.[7] 李俊明.季节移动平均数法在住院人次预测中的应用[J].中国病案,2011,12(5):47-49.[8] 秦峰,叶妮娜.收容量季节指数在医院管理中的应用[J].解放军医院管理杂志,2011,18(3):245-247.[9] 王菁菁.1997年-2006年我院入院人数季节指数规律分析[J].基层医学论坛,2008(12):853.[10] 伍学元.住院收容量的季节指数规律分析[J].中国病案,2009,10(2):34.（2015-04-13收稿）某综合医院2010年-2014年门诊量变化分析519000 珠海市中山大学附属第五医院文建珍江丽凤叶丽华胡敏霞摘要 目的探讨某综合医院2010年-2014年的门诊量变化情况。