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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。
应用季节变动迭加趋向法预测分析医院门诊人次黄继宏[1]陈希[1] 杨芬[1]【摘要】目的：针对某院门诊量随季节变化的特点，从统计的角度，采用基于季节变动模型的时间序列分析方法，来预测、分析和评价某院2003年和2004年度门诊诊疗量。
方法：用季节预测法中的迭加趋向法预测门诊量。
结果：根据1998-2002年的门诊量预测出2003和2004年各月份的门诊人次。
结论：该方法简易、预测效果好、误差少、能为医院制定工作计划提供一个重要的依据。
【关键词】季节变动门诊量预测科学的预测是现代化医院管理的重要手段，任何决策离不开预测。
对于医院门诊工作而言也是如此，准确掌握门诊诊疗量对于我们合理调配资源，制定确切的诊疗管理措施有积极的意义。
由于门诊量不但受到就诊人群自身情况、就诊环境、诊疗条件等客观因素影响，而且与季节变化关系十分密切，本文利用统计资料，运用季节变动迭加趋向法，准确地估算出季节变动情况，科学地预测2003和2004年各月份的门诊人数，并与实际情况进行比较，分析寻找原因，推动和强化医院管理工作。
1.资料来源参考深圳市某医院1998-2002年统计报表中各月份的门诊人数，共5年，60个月份。
资料经审核后通过Execl软件进行数据统计、整理、汇总和分析，绘制出1998-2002年各月医院门诊人次的变化趋势图1，数据略。
图1：单位：人从图1中可以看出，每年门诊量呈逐年上升趋势，且有明显的季节变动，每年第一季度的门诊量明显低于其他三个季度，而且以二月为全年最低点，七月、八月最高，但是时序的波动幅度变化不大，由此可见，该院门诊量有较明显的季节变动，可以建立季节性迭加趋向模式①2. 方法、步骤和结果2.1预测模型：Ŷ=a+b t+d i （1.1）式中：（a+bt）是时间序列的线性趋势变动；di是时间序列各月的季节增量。
此模式的建立首先要分离出时序趋势变动，再计算季节增量。
（1）确定趋势直线方程F t=a+b t (1.2)趋势直线的参数a、b 可以采用经验公式计算。
运用最小平方趋势季节乘法模型预测门诊人次目的:找出医院门诊量的季节变动规律,用最小平方趋势季节乘法模型预测门诊人次,得出未来门诊量的趋势预测资料,使其成为制定工作计划的可靠决策依据。
方法:选取近5年门诊人次资料,运用最小二乘法,计算各月季节比率,拟合直线趋势方程,剔除趋势,进行检验和最后的趋势预测,并且以95%的置信程度进行区间预测。
结果:预测2009年的总门诊人次为748622,将比2008年人次703324增长6.4%。
结论:通过09年的预测分析可知每个月门诊波动情况,在低峰期可安排医护人员休假,高峰期可多开门诊室,加强患者分流。
标签：门诊量;季节变动;趋势预测为了合理调配使用医疗资源,笔者根据我院2004~2008年门诊工作情况和门诊量对2009年门诊人次进行统计预测,为医院领导制定工作计划及决策管理提供数据依据。
1 资料及方法1.1 资料来源我院2004~2008年医院门诊量工作报表部分。
1.2 方法利用SPSS和EXCEL等统计软件采用最小平方法计算长期趋势值并从原数列中剔除长期趋势,然后计算季节模型,再进行预测,最后进行估计标准误差,检验95%的置信区间控制范围。
2 步骤和结果2.1 画出动态折线图从动态折线图上可以明显看出门诊量有明显的增长趋势变动,见图1。
图 1 2004~2008年每月门诊人数数据散点图从2004~2008年每个月的数据散点图可以看出,门诊量不仅有季节变动,还有一定的增长趋势和随机变动。
利用SPSS软件进行残差频率分布图分析,由P-P图表明,残差符合正态分布,至此可以认为回归方程的较准确。
其中:∑t2=n(n-1)(n+1)/3=60×59×61=71980a=∑y/n=49039.48b=∑ty/∑t2=13282933/71980=184.5364所求的趋势直线为:T=a+bt,即T=49039.48+184.5364t。
用实际门诊量(y)除以趋势值(T),剔除趋势值,即可得y/T,为“季节变动和随机变动相对数”,简称季节比率SI。
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。
北大人民医院门诊人次数季节变动分析及趋势预测摘要：本文目的是想通过对北大人民医院2005-2012年各季度门诊人次数走向的了解，并运用线性趋势季节模型来预测2013年门诊人数并进行数据的季节分析。
为今后医院在门诊部门人力，物力等方面的资源配置上提供依据，能更好，更及时的应对医院门诊人数的高峰期。
本文所采用的方法是线性二次指数平滑法，趋势分析法和霍尔特-温特斯指数平滑法，结果是，结论是北大人民医院的门诊总数变动是呈上升趋势，门诊量变动有一定的季节规律，医院应根据季度的不同来合理安排门诊部门的人力，物力。
关键词：线性趋势季节变动季度预测门诊人数;引言：在医疗领域，医院的门诊人次数会受季节变动的影响,。
门诊部门是一所医院的重要职能部门，对医院的门诊量进行分析和预测，可以为医院制定工作计划和决策管理提供依据。
本文运用趋势分析法和霍尔特-温特斯指数平滑法对北大人民医院2005—2012年各季度门诊人次数的分布、变动趋势进行分析，找出季节规律，为医院门诊部门制定应对措施提供依据。
资料与方法1、资料来源：北大人民医院2005—2012年医院工作报表,资料真实可靠。
具体内容详见表1。
（1）数据表预测模型的求解过程如下：已知目前周期序号t=8，6.0=α，将第8周期的一次，二次指数平滑值代入得：S求平均值，以消除随机干扰，将此平均t（表3）2013年各季度门诊人次数的预测值为：第一季度为319358人，第二季度为358395人，第三季度为405556人，第四季度为387660人。
计算得绝对百分比误差为2.99%。
季节趋势分析各季的季节指数的平均数应是1 ,如果季节指数大于或小于1都说明有季节变动。
如果大于1的幅度比较大,表示旺季,如果小于1的幅度比较大,表示淡季。
等于1说明没有季节变动。
从表3的季度指数表可见, 第一，二季度低谷期，第三，四季度为最高峰期。
其中第一季度为全年的最低谷(低至0.89) , 第二季度升高，第三季度达到最高峰值(高达1.09 ) ,第四季度逐渐下降。
门诊工作量的季节性统计分析【摘要】目的：统计并分析门诊工作量的季节性变化。
方法：本研究运用时间序列数据分析法对某院2021年门诊工作量开展季度分析及月度分析。
结果：挂号数最高的月份为12月，其次为11月，属于门诊看诊高峰月份。
第三季度及第四季度门诊工作量的季节指数均超过100.00%，提示这两个季度的平均门诊量高于季度的平均门诊量，门诊诊疗人次明显增多，属于门诊旺季；其中第二季度预约占比最高，考虑可能这一时段天气较为炎热有关，大部分患者选择预约挂号。
结论：2021年某院第三、第四季度属于门诊旺季，第一季度属于淡季，旺季增设门诊、加强就诊管理，淡季积极开展义诊活动，可全面提升医院服务质量。
【关键词】门诊工作量；季节性变化；月度分析门诊属于医院内部综合性较强的部门，其具有患者流动性大、医患接触时间短及护理服务周期短等特点[1]。
近年来，我国居民生活水平逐步提高，其健康意识及保健意识也随之增强，尤其是当前医保实现全面覆盖，人民群众对健康的需求日益迫切，导致医院门诊就诊人数不断增加，门诊工作量较大，若未能及时把控不同季度工作强度，容易导致医护人员工作超负荷，从而影响医疗服务质量[2]。
本研究对医院门诊工作量的季节性变化趋势展开统计分析，具体阐述如下。
1.资料与方法1.1一般资料本次统计调查数据来源为医院信息库内2021年门诊工作量报表。
1.2方法运用动态数列指标对2021年门诊工作量变化趋势进行分析；时间序列数据、季节指数等指标均借助Excel分析工具开展。
年度门诊总人次列出统计表格，首先计算2021年同一季度的平均数作为该季度的本季均值，之后计算出2021年所有季度的平均数作为季度的总季均值，最后将各季度的本季均值除以总季均值，以获得季节指数。
1.3观察指标（1）统计2021年门诊各月份及第一、第二、第三、第四季度的挂号数、预约已挂号数、预约未挂号以及总预约数。
（2）计算季节指数，公式如下：季节指数=同月（或季度）平均数/各年月份（或季度）总平均数×100.00%[3]。
应用季节变动迭加趋向法预测分析医院门诊人次
黄继宏[1]陈希[1] 杨芬[1]
【摘要】目的：针对某院门诊量随季节变化的特点，从统计的角度，采用基于季节变动模型的时间序列分析方法，来预测、分析和评价某院2003年和2004年度门诊诊疗量。
方法：用季节预测法中的迭加趋向法预测门诊量。
结果：根据1998-2002年的门诊量预测出2003和2004年各月份的门诊人次。
结论：该方法简易、预测效果好、误差少、能为医院制定工作计划提供一个重要的依据。
【关键词】季节变动门诊量预测
科学的预测是现代化医院管理的重要手段，任何决策离不开预测。
对于医院门诊工作而言也是如此，准确掌握门诊诊疗量对于我们合理调配资源，制定确切的诊疗管理措施有积极的意义。
由于门诊量不但受到就诊人群自身情况、就诊环境、诊疗条件等客观因素影响，而且与季节变化关系十分密切，本文利用统计资料，运用季节变动迭加趋向法，准确地估算出季节变动情况，科学地预测2003和2004年各月份的门诊人数，并与实际情况进行比较，分析寻找原因，推动和强化医院管理工作。
1.资料来源
参考深圳市某医院1998-2002年统计报表中各月份的门诊人数，共5年，60个月份。
资料经审核后通过Execl软件进行数据统计、整理、汇总和分析，绘制出1998-2002年各月医院门诊人次的变化趋势图1，数据略。
图1：单位：人
从图1中可以看出，每年门诊量呈逐年上升趋势，且有明显的季节变动，每年第一季度的门诊量明显低于其他三个季度，而且以二月为全年最低点，七月、八月最高，但是时序的波动幅度变化不大，由此可见，该院门诊量有较明显的季节变动，可以建立季节性迭加趋向模式①
2. 方法、步骤和结果
2.1预测模型：
Ŷ=a+b t+d i （1.1）式中：（a+bt）是时间序列的线性趋势变动；di是时间序列各月的季节增量。
此模式的建立首先要分离出时序趋势变动，再计算季节增量。
（1）确定趋势直线方程
F t=a+b t (1.2)
趋势直线的参数a、b 可以采用经验公式计算。
① 求Ỹ（1）、Ỹ(J)。
Ỹ（1）、Ỹ(J)分别为时序数据第一年和最后一年的平均值。
② 估算趋势直线的斜率，根据下面公式计算斜率b
Ỹ(J)－Ỹ（1）
b=
t-12 （1.3）
式中：t 为所利用的时序按月数据总期数。
③估计趋势直线的截距。
根据下列式子计算截距a
a= Ỹ（1）-6.5b
（1.4）
由此建立趋势直线，并由直线方程分别计算出时间序列各期的趋势值Ft 。
（2）确定季节增量d
先利用下式计算已知各月的季节增量di
d t=Y t -F t (1.5)
式中Y t 为实际值，F t 为趋势值
再根据下式计算已知年份同月的季节增量di
d i =
m
d d d T
m i
T i
i )1(-+++⋯⋯++ i=1,2,……,12
式中：T 为时序数据的季节周期长度，m 为已知时序数据季节周期数，i 为月份。
（3）计算预测模式
根据上述相关公式，利用1998-2002年各月份的门诊人数资料，计算并确定季节迭加趋向模型如下：
Ỹ=38817+381t+dt
式中t 为所利用月份数据的总期数，dt 为各月份季节增量。
2.2预测
按照预测模型规律，依据预测模式，分别计算出2003年和2004年各月份门诊量预
测值，结果如表1、表2，并结合当年实际值分别绘制出图2、图3。
表1 某院2003年各月门诊人次预测值 单位：人次
图2 单位：人
图3 单位：人
2.3结果与分析
(1)从表1、表2数据来看，2003和2004年某院实际全年门诊量分别为730642和
762980人次，比预期值增长0.8％和1.3％，由此可见，采用迭加趋向法预测门
诊量结果较为准确，有一定的科学性和可信度，适合在医院门诊管理中广泛应
用。
(2)从分月数据显示，门诊量有明显的季节变动，一季度低，三季度高，全年最低
一般在一、二月份，其原因主要受传统习惯影响，除急、危、重症患者外一般
人们不在正月来院就真诊，而七、八月份正植学生放假、交通和建筑工地事故
较多、加之又是各类传染病和肠道疾病多发季节，因此门诊量较高
(3)除正常季节因素变化外，在实际的工作中，往往会有一些客观事实存在而发生
差异②，例如2003年1-4月受SARS的影响，2004年春节时值1月份等因素都
直接造成了预测与实际值间差异增加，因此需要不断收集各方面的资料，经常
更新和估计各种变动因素的影响，确保预测的正确性。
4．建议与讨论
（1）因为门诊量受季节变动影响较大，因此在预测门诊人数时季节变动是一个不可忽视的因素，我们采用迭加趋向法，通过季节时间序列不同，分别预测出不同时期门诊量，精确地反映门诊人次随季节变动的情况，对于提高门诊管理工作的效率意义重大。
（2）门诊量分析是医院统计工作的重点，其变化对医院的整体水平、业务量和经济收入至关重要，在原始观测时间序列有限的情况下，很多有效方法由于条件的限制难以使用。
因此,我们要在积累历史数据的同时，对预测模型进行优化。
在条件满足的情况下，尝试采用其他的季节变动法，并对门诊量进行组合预测，以保证预测结果的准确性。
(3)门诊量的增加与减少，都有着某方面的原因所在，为了提高门诊量，应针对门诊工作量的季节波动特点，合理安排医务人员，提高医务人员的素质和服务态度、改善患者就医环境、通过引进先进的医疗设备，采用高峰期错位工作制等方式，尽量减少病人挂号、收费和取药的等侯时间，缩短患者就诊时间，不断提高诊疗水平。
（4）本文运用季节变动法中的迭加趋向预测法，对我院1998－2002年的门诊量统计分析，发现季节变动既有周期性又有反复性，季节变动的测定在医院管理和医院统计工作中起着重要的作用，它既可以分析过去，又可以预测未来，既能掌握季节变动的趋势和规律，又可以掌握全年变动的情况，更能有效地为医院制定未来的工作计划，提供科学决策的依据。
【参考文献】
1、易丹辉统计预测----方法与应用中国统计出版社154---158
2、林健等运用移动平均比率法预测门诊人数．中国医院统计，2002，9（1）：9
3、贾晚庆1996-2000年季节变化因素影响门诊量动态分析．中国医院统计．2002，9（3）：159
此文刊登在《现代医院》2005年第5卷增刊。
