某精神病医院门诊量季节变动趋势分析

某医院门诊人次、出院患者人次季节变动分析作者：刘亚非高鹏王珊来源：《中国保健营养·中旬刊》2013年第12期【摘要】目的：探讨医院门诊人次、出院患者人次季节变动规律。

方法：回顾分析某医院2008-2012年各月份门诊人次、出院患者人次，进行季节变动分析。

结果：医院门诊人次、出院患者人次的动态变化受季节影响并具有一定规律性。

结论：医院应根据门诊人次、出院患者人次的变化规律，合理配置医疗资源，提高医疗质量和社会效益。

【关键词】门诊人次；出院患者人次；季节变动【中图分类号】R195.1 【文献标识码】A 【文章编号】门诊人次、出院患者人次是反映一个医院业务量的重要指标，在工作中由于对这些指标的变动预测不准确，可能会出现患者比较多时有医护人员外出进修学习、参加培训或休假等员工不在工作岗位的情况，导致医护质量下降和存在医疗安全隐患。

而在患者相对不是太多时员工都在工作岗位相对较为空闲，同时导致工作效率偏低。

本文对门诊人次、出院患者人次进行季节变动分析，探讨门诊人次、出院患者人次季节变动的周期和规律。

1 资料与方法1.1 资料根据某医院2008-2012年卫生统计报表数据，分别绘制各月门诊人次表和出院患者人次表如下。

2 结果由表 3可以看出，就全年来说，1月、2月门诊量和住院患者相对较少，门诊人次季节比率分别为83.31、79.56，出院患者人次季节比率分别为82.37、75.86，而5月、8月、12月门诊量和住院患者相对较多，门诊人次季节比率分别为108.17、111.68、105.12，出院患者人次季节比率分别为106.94、109.54、117.79。

3 讨论医院门诊人次、出院患者人次具有季节变动的周期和规律，在工作中应该把握这种周期和规律，针对医院的“淡季”和“旺季”，合理的弹性调配人员，提高医疗服务质量和社会效益。

在医院业务量大时应该全力收治患者，把工作重心放在为患者提供诊疗服务上，而当医院业务量相对较少时，在为患者提供诊疗服务的同时，还应该进行医疗护理技术培训、派医护人员外出进修学习、进行设备保养、安排员工休假，使医院的管理更加的科学和合理。

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。

某地市级医院2009～2013年门诊人次动态分析及趋势预测目的通过分析2009～2013年每季度门诊人次变化趋势，找到季节指数，预测2014年各季度门诊人次。

方法运用趋势季节模型建立预测回归方程。

结果预测2014年全年门诊人次143.74万人次，预测2014年前两个季度门诊人次正确率97.64%。

结论本例预测效果满意，趋势季节预测方法对加强门诊管理有帮助。

标签：门诊人次；季节变化；趋势预测门诊人次的数量变化反映医院品牌在广大患者心目中的地位，患者对医院的信任程度，同时门诊人次是医院主要的工作量指标之一，反映了医院的工作效率，是医院医疗诊疗水平、服务质量和医院综合管理水平的全面体现。

随着医院管理水平的不断提升，采用数理统计模型对医院门诊人次数据进行定量分析，本文运用时间序列季节指数分析法，找出患者的就诊规律，合理配置医院资源，为更好服务患者提供科学的决策依据。

1资源来源资料来源于我院病案統计室2009～2013年医院统计工作报表，数据真实、准备、可靠，见表1。

2方法与步骤本研究采用时间序列数据季节指数法[1]，使用统计软件SPSS 13.0对数据进行统计学描述，运用最小二乘法，计算出线性模型参数，建立线性回归方程。

应用线性回归方程和季节调整指数预测未来2个季度的门诊量。

2.1建立趋势回归方程用季节序号t为自变量，门诊人次y为应变量，建立线性回归方程：yc=4933 t+248281，检验预测模型具有统计学意义（F=62.9575，P＜0.01），门诊人次各季度人次与时间序列的相关关系是显著的。

2.2计算季节指数季节指数s=实际门诊人次（y）/趋势值（yc），见表1。

根据2009～2013年各季节指数的平均值，计算季节平均指数，并对季节指数进行调整。

调节后季节指数s’=季节指数s×季节指数调节系数（400/400.04=0.9999），经计算调整后季节系数分别为94.41、103.49、103.67、98.43，见表2。

精神病医院市场前景分析1. 概述精神病医院作为一种专门治疗和照顾患有精神疾病的患者的医疗机构，市场前景备受关注。

本文将对精神病医院市场前景进行分析，评估其未来的发展潜力。

2. 市场需求2.1 精神疾病患者数量增加随着社会压力的增大和生活方式的改变，精神疾病的患者数量不断增加。

这使得精神病医院的市场需求逐渐扩大。

2.2 早期诊断和治疗的重视在过去，精神疾病常常被忽视或误诊。

然而，现在越来越多的人开始认识到早期诊断和治疗的重要性，这促使更多人寻求精神病医院的帮助。

2.3 政府关注度提升随着社会对精神疾病的关注度不断提升，政府开始加大对精神病医院的投入和支持，这为精神病医院的发展提供了良好的政策环境。

3. 市场竞争情况3.1 市场竞争激烈随着精神病医院市场需求的增加，各家精神病医院之间的竞争也日益激烈。

这使得精神病医院需要不断提高自身的服务质量和医疗水平，以吸引更多的患者。

3.2 医疗技术的进步医疗技术的不断进步也对精神病医院市场竞争产生了影响。

精神病医院需要跟上时代的步伐，采用先进的技术手段，提供更有效的治疗方案，以获得竞争优势。

4. 市场前景4.1 市场规模扩大随着市场需求的增加和政府的支持，精神病医院市场规模有望持续扩大。

预计在未来几年，精神病医院市场将呈现稳定增长的趋势。

4.2 医疗服务水平提高随着市场竞争的不断加剧，精神病医院将提高自身的医疗服务水平。

患者可以享受到更高质量的医疗服务和更全面的康复照护，这将进一步推动市场的发展。

4.3 科技创新驱动市场发展随着科技的不断发展，精神病医院将积极引入先进的医疗技术，如人工智能、虚拟现实等，提升诊断和治疗的效果，满足患者的个性化需求，推动市场的持续发展。

5. 总结综上所述，精神病医院市场在未来具有广阔的发展前景。

随着精神疾病患者数量的增加和早期诊断治疗的重视，市场需求持续扩大；同时，市场竞争激烈和医疗技术的进步也推动精神病医院提高服务质量和医疗水平。

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。

某儿童医院2010—2014年门诊量季节动态发展趋势目的探讨儿童医院门诊量季节动态发展趋势，以便为临床提供依据。

方法将该院2010年—2014年儿童门诊量作为研究对象，回顾性分析门诊量资料，采取季节指数分析法与EXCEL表格对这五年间的月度、季度儿童门诊量进行统计分析，总结门诊量随季节动态发展的情况。

结果对2010年—2014年我院儿童门诊量季节动态发展进行分析可知，从月份来看，门诊量在1～2、8～9月份较低，而3～7、10～12月份则较高，高峰期在5～7月份；从季度来看，门诊量在第一季度较低，而在第二季度则较高。

结论儿童医院门诊量有一定的季节变化特点，其中夏秋季节门诊量较高，需加强重视，建议根据季节动态发展变化结果制定合理与科学的年度、月度工作计划，从而为临床提供更好的指导。

标签：儿童医院；门诊量；季节动态发展；季节指数分析法该院是一所实行集团化管理的三级甲等综合性医院，儿童医院是该院所属的专科医院，该院门诊接待的患儿多在14岁以下，在心理、身体等方面均未发育成熟，病情与成人间差异性很大，加上免疫力不足，一旦环境发生变化，尤其是季节更替，发病率会呈现不同的特点[1-4]，需引起重视。

为了使得儿童医院门诊工作安排更合理与科学，并合理配置医疗资源，最大化提高医院的人财物等利用效率，应对门诊量及其与季节之间的动态发展进行研究与分析[5]。

该研究参阅相关文献，认为采取季节指数分析法处理儿童门诊量季节动态发展情况最为合理。

为了进一步探讨儿童医院门诊量季节动态发展趋势，以便为临床提供依据，该院对2010年—2014年儿童门诊量进行研究，现报道如下。

1 资料与方法1.1 一般资料该次研究对象为该儿童医院门诊量，将门诊量数据作为观察值，所有数据均来自于该院统计科门诊工作月度统计报表。

1.2 统计方法采取季节指数分析法对入选数据进行处理，分别计算出各个年度内月度变化系数与季度变化系数，并记录在EXCEL表格中，便于回顾性分析。

2023年精神病医院行业市场规模分析
随着现代化生活方式的发展，精神疾病患者数量日益增长，导致精神病医院行业得到发展。

精神病医院行业是医疗行业中的一大类，市场规模日益扩大，成为医疗行业中的重要组成部分。

本文将对精神病医院行业市场规模进行分析。

一、市场规模
随着人们生活水平和生活方式的不断提高，精神疾病患者数量呈现逐年上升的趋势，精神病医院行业得到了快速发展。

根据相关数据统计，中国精神疾病患者人数约占全球的20%，预计到2025年，我国精神疾病患者数量将突破2亿人，精神病医院行业市场规模将达到近2000亿元。

二、市场结构
精神病医院行业市场结构较为复杂，主要有公立精神病医院、民营精神病医院和社区精神病康复中心等。

公立精神病医院是主要提供基本医疗服务的机构，其规模较大、技术力量雄厚，接诊患者的数量较多。

而民营精神病医院则以其特色化、个性化、人性化的服务特点成为市场的新宠。

社区精神病康复中心则是最近几年兴起的新型机构，其主要服务对象为患者的康复和康复后的社区服务。

三、市场发展趋势
1. 国家政策支持精神病医院的建设，市场规模将得到更大的发展。

2. 技术进步和医疗设备的升级将成为行业的发展趋势。

3. 民间资本市场进入将加速行业的发展，增加竞争力。

4. 社区康复中心将成为行业发展的重中之重，推动精神病患者更好地融入社会。

综上所述，随着医疗技术的不断提高和社会积极参与，精神病医院行业将逐步完善，市场规模将继续扩大。

同时，在未来的发展过程中，政府必须注重行业的规范管理，确保患者的权益得到保障。

门诊分析报告1. 引言本文档旨在对某医院门诊数据进行分析和评估，为医院管理决策提供支持。

通过对门诊数据的详细分析，我们可以对医院门诊的运营情况进行全面的了解，并提出针对性的改进措施。

2. 数据概况门诊数据主要包括以下几个方面的指标：2.1 就诊人数通过统计门诊系统中的就诊记录，我们可以得出每个月的就诊人数。

根据数据分析结果显示，就诊人数整体呈上升趋势，但在5月份有一个明显的降低，这需要我们对具体原因进行进一步的研究和分析。

2.2 就诊科室分布通过对就诊科室的统计分析，我们可以了解到不同科室的就诊量情况。

根据数据显示，内科和外科是最常就诊的科室，其次是妇产科和儿科。

这些数据可以为医院调整科室排班、资源配置提供一定的参考。

2.3 挂号方式分析挂号方式分析可以帮助我们了解患者选择挂号渠道的偏好。

根据统计数据，自助挂号机和线上挂号成为患者挂号的主要方式，而现场挂号则逐渐减少。

这可以为医院管理部门提供挂号渠道调整的思路。

2.4 就诊时间分布通过对就诊时间的统计分析，我们可以了解到不同时间段的就诊人数分布情况。

数据显示，早上9点到10点和下午2点到3点是就诊高峰期，而晚上7点以后则是相对较少的就诊时间段。

对于医院的排班和资源调配来说，这是一个重要的参考指标。

3. 数据分析结果通过对门诊数据的分析，我们得出以下几个结论：3.1 门诊就诊流量存在波动根据就诊人数的统计数据，我们发现每个月的就诊量存在波动。

关键因素可能包括季节性变化、节假日等。

这对于医院的资源调配和排班安排提出了挑战，需要加强预测和计划。

3.2 内科和外科是热门科室根据科室就诊量分布统计，内科和外科是患者就诊最多的科室。

这可能与常见疾病的就诊需求和人口年龄结构有关。

医院应该加强对这两个科室的资源投入和人员培养。

3.3 自助挂号和线上挂号渠道受欢迎患者更倾向于使用自助挂号和线上挂号渠道，这可能与方便快捷、减少排队时间有关。

医院应提供更多的自助挂号设备，并进一步优化线上挂号系统，提高患者的挂号体验。

2017年某县级医院门诊工作量变化趋势分析目的通过对某县一家二甲医院2017年门诊工作量变化情况进行分析，为加强医院门诊管理和改善门诊服务流程提供决策性依据。

方法采用时间序列数据分析法等方法对该院2017年门诊工作量进行季度分析、周分析及时间段分析。

结果通过对该院2017年门诊工作量进行季度分析，发现2017年第一季度门诊工作量最低，季节指数为96.33%，第三季度最高，季节指数为106.78%；通过对该院2017年门诊工作量周分析，得出周一是每周的最高峰，以后逐渐减少，周日降至最低；通过对该院2017年门诊工作量时间段的分析，得出门诊工作量主要集中在上午，上午门诊量占全天的74.11%。

结论医院管理部门应根据门诊量季度、周、时间段等变化情况，制定相应的优化策略，如门诊预约，合理排班、合理轮休等应对门诊量高峰期造成的门诊拥堵，无效等待時间长等问题；通过制定相关门诊优惠政策来应对门诊量低谷期，吸引病人就诊，增加门诊量。

以此合理配置和利用医疗资源，改善门诊服务流程和提高门诊服务质量，更好地满足患者的就医需求。

标签：门诊工作量；变化趋势；分析；优化策略[Abstract] Objective Through an analysis on the variation situation of outpatient work volume of a Grade II Level A hospital in 2017，it provides a decision basis for strengthening outpatient clinic management and improving outpatient service flow. Methods The quarterly analysis，weekly analysis and time period analysis of outpatient workload in 2017 were performed using methods such as time series data analysis. Results Through a quarterly analysis of outpatient workload in 2017，it was found that outpatient workload was lowest in the first quarter of 2017，with a seasonal index of 96.33%，and the highest in the third quarter，with a season index of 106.78%；through 2017 outpatient workload of the hospital weekly analysis shows that Monday is the highest peak of the week，after which it gradually decreases and falls to the lowest level on Sunday；through the analysis of the outpatient workload in the hospital in 2017，it is concluded that outpatient workload is mainly concentrated in the morning，and the amount of outpatient visits in the morning，which accounts for 74.11% of the whole day. Conclusion The hospital management department should formulate corresponding optimization strategies based on changes in outpatient visits such as quarterly，weekly，and time periods，such as outpatient appointments，reasonable schedules，reasonable shifts，etc.，to cope with out-patient congestion caused by peak outpatient visits，and ineffective waiting time. Through the formulation of related outpatient preferential policies to deal with the out-patient low period，to attract patients to visit，and to increase the outpatient amount. In order to rationally deploy and use medical resources，the outpatient service flow and outpatient service quality will be improved to better meet the patient’s medical needs.[Key words] Outpatient workload；Change trend；Analysis；Optimizationstrategy县级医院具有数量庞大、地域分散、服务人群众多等特点，是解决医改重心下沉和分级诊疗问题的关键[1]。

㊃论著㊃基金项目:首都十大疾病科技成果推广项目顺义区关于 脑血管病诊疗康复 等相关技术的推广应用研究(Z 141100004914003)通信作者:冯凯,E m a i l :f k 168@126.c o m 北京某医院神经内科医院感染季节性差异及影响因素分析李海英1,孙珍平2,冯 凯1(1.北京市顺义区医院神经内科,北京101300;2.沽源县人民医院内科,河北沽源076550) 摘 要:目的 探讨北京地区季节变化对神经内科住院患者医院感染发病率的影响,为制定有效的医院感染预防控制措施提供科学依据㊂方法 对2015年10月至2018年9月入住北京市顺义区医院的神经内科患者医院感染发生率进行回顾性分析㊂对比分析一个自然年内,每月的患者收治和医院感染情况㊂对可能引起医院感染季节性差异的影响因素进行对比分析㊂结果 11922例患者总住院日117229天内发生医院感染225例,患者医院感染例次发生率为1.89%,日例次感染率为1.92ɢ㊂每年2㊁3㊁11月份是医院感染高发期,以呼吸系统感染为主㊂医院感染高发期患者平均住院日和脑出血占比高于其他月份(P <0.05)㊂结论 初冬和早春季节是北京地区神经内科患者的医院感染高发期,应加强这一时期的医院感染防控和监测㊂关键词:交叉感染;神经内科;监测;发病率;季节性差异中图分类号:R 639 文献标志码:A 文章编号:1004-583X (2019)05-0423-03d o i :10.3969/j.i s s n .1004-583X.2019.05.009A n a l y s i s o f s e a s o n a l d i f f e r e n c e s a n d i n f l u e n c i n g fa c t o r s o f n o s o c o m i a l i n f e c t i o n i nn e u r o l o g y d e p a r t m e n t o f ah o s p i t a l i nB e i j i n gL iH a i y i n g 1,S u nZ h e n p i n g 2,F e n g Ka i 11.D e p a r t m e n t o f N e u r o l o g y ,S h u n y iD i s t r i c tH o s p i t a l o f B e i j i n g ,B e i j i n g 101300,C h i n a ;2.D e p a r t m e n t o f M e d i c i n e ,t h eP e o p l e 'sH o s p i t a l o f G u y u a nC o u n t y ,G u yu a n 076550,C h i n a C o r r e s p o n d i n g a u t h o r :F e n g K a i ,E m a i l :fk 168@126.c o m A B S T R A C T :O b je c t i v e T oe x p l o r e t h e i nf l u e n c eo f s e a s o n a l c h a ng e so nth ei n c i d e n c eo fn o s o c o m i a l i n f e c t i o n i n i n p a t i e n t s o fn e u r o l o g y d e p a r t m e n t i nB e ij i n g ,a n dt o p r o v i d es c i e n t i f i cb a s i sf o rf o r m u l a t i n g e f f e c t i v e m e a s u r e sf o r p r e v e n t i o na n dc o n t r o lo fn o s o c o m i a l i n f e c t i o n .M e t h o d s T h e i n c i d e n c er a t eo fn o s o c o m i a l i n f e c t i o ni nn e u r o l o gi c a l p a t i e n t s a d m i t t e dt oS h u n y iD i s t r i c t H o s p i t a lo fB e i j i n g f r o m O c t o b e r2015t oS e p t e m b e r2018w a sr e t r o s p e c t i v e l ya n a l y z e d .T h e m o n t h l yp a t i e n ta d m i s s i o n sa n dn o s o c o m i a l i n f e c t i o nd u r i n g a y e a rw e r ec o m p a r e d .T h ei n f l u e n c i n g f a c t o r s t h a tm i g h t c a u s e s e a s o n a l d i f f e r e n c e s o f n o s o c o m i a l i n f e c t i o n sw e r e c o m p a r e d a n d a n a l yz e d .R e s u l t s I n 11922p a t i e n t s ,225c a s e s o f n o s o c o m i a l i n f e c t i o no c c u r r e dw i t h i n117229d a y s o f t o t a l h o s p i t a l i z a t i o n .T h e i n c i d e n c e r a t e o f n o s o c o m i a l i n f e c t i o n w a s1.89%,a n dt h ed a i l y r a t eo fn o s o c o m i a li n f e c t i o n w a s1.92ɢ.F e b r u a r y,M a r c h a n d N o v e m b e rw e r et h e p e r i o d so fh i g hi n c i d e n c eo fn o s o c o m i a l i n f e c t i o n ,m a i n l y r e s p i r a t o r y i n f e c t i o n s .T h ea v e r a g e h o s p i t a l i z a t i o nd a y s a n d t h e p r o p o r t i o no f c e r e b r a l h e m o r r h a g e i n p a t i e n t sw i t hh i gh i n c i d e n c eo fn o s o c o m i a l i n f e c t i o n w e r eh i g h e r t h a n t h o s e i no t h e rm o n t h s ,w i t hs t a t i s t i c a l l y s i g n i f i c a n t d i f f e r e n c e (P <0.05).C o n c l u s i o n E a r l y wi n t e r a n de a r l y s p r i n g a r et h e p e r i o d so fh i g hi n c i d e n c eo fn o s o c o m i a li n f e c t i o ni n n e u r o l o g y p a t i e n t si n B e i j i n g.T h e p r e v e n t i o n ,c o n t r o l a n d s u r v e i l l a n c e o f n o s o c o m i a l i n f e c t i o n s h o u l db e s t r e n g t h e n e dd u r i n g th e p e r i o d s .K E Y W O R D S :c r o s s i n f e c t i o n ;N e u r o l o g y;m o n i t o r ;i n c i d e n c e ;s e a s o n a l d i f f e r e n c e s 预防和控制医院感染对保障医疗质量和医疗安全具有重要意义㊂医院感染有其特有的流行病学特点,其发病率的高低有着明显的季节性和区域性特点[1-2]㊂气候㊁季节㊁温度㊁湿度等,都可能会影响病原菌分布㊁传播途径和患者免疫状态,最终影响医院感染的发病率㊂因此,调查临床科室医院感染的季节性差异,并探索可能的影响因素,对于医院感染防控策略的制定具有重要意义㊂1 资料与方法1.1 调查对象 所调查医院是北京市一家三级综合医院,病床数目超过1000张㊂神经内科系院重点科室,主要收治脑出血㊁脑缺血㊁癫痫和慢性神经退行性疾病患者等㊂2015年10月至2018年9月期间入住神经内科大于2天的患者,对患者临床资料和医院感染情况进行统计分析㊂相关数据来自院内感染信息系统平台㊂1.2 调查方法 调查记录日志内容包括患者基本㊃324㊃‘临床荟萃“2019年5月20日第34卷第5期 C l i n i c a l F o c u s ,M a y 20,2019,V o l 34,N o .5Copyright ©博看网. All Rights Reserved.情况㊁出入院月份㊁住院日数㊁疾病类型和医院感染部位㊂将历年各个月份的患者信息和医院感染情况进行汇总统计,对比分析一个自然年内,每月的患者收治和医院感染情况㊂1.3诊断标准医院感染的诊断方法按照卫医发[2001]号‘医院感染诊断标准(试行)“和中华人民共和国卫生行业标准W S/T509-2016‘重症监护病房医院感染预防与控制规范“执行,医院感染率的计算方法按照中华人民共和国卫生行业标准W S/T312-2009‘医院感染检测规范“执行㊂1.4统计分析通过S P S S17.0进行统计学分析㊂患者平均年龄㊁平均住院日等计量资料以均数ʃ标准差(x-ʃs)表示,医院感染率等计数资料以百分数或千分数表示㊂对可能的影响因素按照医院感染高发期和其他时期进行对比分析,季节㊁性别㊁疾病类型等计数资料数据使用卡方检验,年龄㊁住院日等计量资料使用单因素方差分析,P<0.05表示差异有统计学意义㊂2结果2.1患者基本情况共调查患者11922例,其中女性4717例,男性6835例,平均年龄(65.09ʃ12.37)岁,总住院117229天,平均住院(9.83ʃ3.93)天㊂患者疾病类型主要是脑血管病,占比达94.01%,其中脑缺血㊁脑出血患者占比分别为87.04%和6.97%㊂月均住院患者331例,月均住院3256天,每月住院患者数目和住院时间见图1㊂每年3~8月的春季和夏季是患者住院高峰期,月住院患者和月住院日均高于平均值;而在9月至次年2月的秋季和冬季,月住院患者和月住院日较低(P<0.01)㊂2.2医院感染率共发生医院感染225例,例次感染率为1.89%,日例次感染率为1.92ɢ㊂从感染部位来看,以呼吸系统感染为主,其中肺部感染109例㊁上呼吸道感染72例,占比达80.44%;另有泌尿道感染30例㊁胃肠道感染7例㊁血流感染5例㊂每月的例次感染率和日例次感染率对比结果见图2㊂每年2月㊁3月和11月的患者医院感染高发期,例次感染率和日例次感染率均高于其他月份(P<0.01); 6月㊁7月和12月的例次感染率和日例次感染率低于其他月份(P<0.01)㊂医院感染高发期(2月㊁3月和11月)的例次感染率为2.78%,日例次感染率为2.78ɢ,其他月份的例次感染率和月日例次感染率分别为1.60%和1.64ɢ,差异均有统计学意义(P< 0.01)㊂月份图1自然年内神经内科月住院患者和月住院日情况月份图2自然年内神经内科月例次感染率和月日例次感染率情况2.3影响因素分析本研究将医院感染高发期的患者性别㊁年龄㊁住院日㊁主要疾病类型等,与其他月份进行对比分析,见表1㊂医院感染高发期的患者平均住院日和脑出血占比高于其他月份,脑梗死占比却低于其他月份(P<0.05)㊂表1神经内科医院感染季节性差异的影响因素相关因素医院感染高发期(2月㊁3月㊁11月)其他月份P值女性(%)41.040.20.352年龄(岁)65.11ʃ12.3565.02ʃ12.410.739住院日(d)10.01ʃ4.169.80ʃ3.850.015脑缺血(%)85.7287.450.001脑出血(%)8.366.520.001 3讨论本研究为回顾性调查,结果显示,2015-2018年间,神经内科患者医院感染的例次发生率为1.89%,低于国家卫生计生委要求的三级综合医院医院感染发生率低于10%的标准[3],且低于2014年全国1766家医院平均医院感染现患率(2.67%)和>900张床的大型医院的医院感染现患率(3.36%)[4]㊂由于神经内科多为高龄患者,且存在活动受限㊁意识障碍等危险因素,医院感染发生率普遍较高,常为医院感染高发科室[5-6]㊂2012年的全国988个神经内科(组)的医院感染现患率为4.00%[7]㊂我院神经内科低于2%的医院感染发生率,表明医院感染防控效果较好㊂这一方面与科室一直以来严格按照行业规范和卫生标准进行目标性监测和感染防控有关,另一方面也与院内感染信息系统平台的使用推广有关㊂通过平台能够及时发现和上报医院感染病例,并根㊃424㊃‘临床荟萃“2019年5月20日第34卷第5期 C l i n i c a l F o c u s,M a y20,2019,V o l34,N o.5Copyright©博看网. All Rights Reserved.据预警提示,合理应用抗生素㊂对已感染患者根据病原菌传播途径,有针对性的采取隔离预防措施,避免医院感染的规模爆发㊂调查结果显示,北京地区的春季和夏季是神经内科患者的住院高峰期,但却是医院感染低发期㊂而初冬和早春季节的2月㊁3月和11月则是医院感染的高发期㊂此结果与北京城区某大型三甲医院的2014-2017年间的医院感染现患率的变化趋势一致[5],而与热带地区某大型三甲医院夏季医院感染发生率高于冬季的结果相反[8]㊂由此说明,医院感染不仅具有很强的季节性,还有很强的地域性㊂北方地区,季节变化较为明显,一些多重耐药菌具有明显的季节相关性,其高发程度与环境温湿度㊁降雨量等气候季节性变化有关[9]㊂在初冬和早春季节,北方地区早晚温差较大,且降水较少㊁空气干燥,人体免疫能力变低,病原菌传播速度快㊁范围广㊂如北京地区的流感季一般自12月份开始,持续到第二年4月份,并在1月份达到顶峰[10],刚好对应于1~4月份的这一医院感染高峰期㊂另外,在季节转换期,如在11月份的初冬季节,并非流感季节,但刚好属于气候变冷的供暖开始季㊂气候变冷也使得患者开窗通风的依从性变差,也可能存在空调出风口清洁除菌的频率和效果不佳,空气洁净度较差的问题,极易引发呼吸系统疾病㊂这也与本调查中呼吸系统感染占比高达80.44%的结果相一致㊂调查结果还显示,不同季节入院的患者性别占比和年龄差异无统计学意义,这表明性别和年龄并不是导致医院感染存在季节性差异的影响因素㊂虽然患者高龄被认为是医院感染的独立危险因素[11-12],但住院患者的年龄可能并不存在季节性差异,故并不是导致医院感染出现季节性差异的影响因素㊂在医院感染高发的2㊁3和11月,患者的住院日和脑出血占比均高于其他月份,而脑缺血占比低于其他月份(P<0.05)㊂住院日较长一般被认为是患者发生医院感染的独立危险因素[11-12]㊂在医院感染高发期间,长的住院日就会导致高的医院感染发生率㊂在医院感染高发期,脑缺血患者占比低,而脑出血患者占比高㊂虽然脑梗死,尤其是急性脑梗死一般被认为是医院感染的高发病种[11],但显然脑出血患者发生医院感染的风险要高于脑缺血患者㊂因此,高的脑出血占比也是医院感染存在季节性差异的影响因素㊂医院感染可显著影响脑卒中等神经内科常见疾病患者的死亡率及住院费用,是脑卒中患者死亡的独立危险因素[13]㊂其时间分布特征提示,在医院感染管理中可根据季节来调节医院感染风险防控等级㊂在医院感染高发期,更是要给予关注㊂一方面,应增强积极主动性,如考虑纳入基于A P A C H EⅡ评分的感染预警模型,对A P A C H EⅡ评分大于20分的患者给予特别关注[14],使感染防控关口前移,真正践行 防胜于控 的理念;另一方面,可以通过口头讲述㊁视频宣教㊁知识调查㊁举办医院感染宣传月等活动[15],向患者及家属普及医院感染的危害及有效防控措施,以增强医患合作,扩大防控阵地㊂参考文献:[1] A r g a m a n y J R,A i t k e n S L,L e e G C,e ta l.R e g i o n a la n ds e a s o n a lv a r i a t i o n i n C l o s t r i d i u m d i f f i c i l ei n f e c t i o n s a m o n gh o s p i t a l i z e d p a t i e n t s i n t h eU n i t e dS t a t e s,2001-2010[J].A mJ I n f e c tC o n t r o l,2015,43(5):435-440.[2] F u r u y a k a n a m o r i L,M c k e n z i e S J,Y a k o bL,e t a l.C l o s t r i d i u md i f f i c i le i nf e c t i o n s e a s o n a l i t y:p a t t e r n s a c r o s sh e m i s p h e r e s a n dc o n t i n e n t s-a s y s t e m a t i c r e v i e w[J].P L o S O n e,2015,10(3):e0120730.[3]国家卫生计生委.国卫办医函[2016]936号‘国家卫生计生委办公厅关于印发三级综合医院医疗服务能力指南(2016年版)的通知“.[4]任南,文细毛,吴安华.2014年全国医院感染横断面调查报告[J]中国感染控制杂志,2016,15(2):83-87.[5]李璐,索继江,高岩,等.2014-2017年某三级甲等综合医院医院感染现患率的变化趋势分析[J].中华医院感染学杂志, 2018,28(08):1170-1174.[6]谭莉,谭昆,熊薇,等.风险评估在医院感染管理中的应用研究[J].中华医院感染学杂志,2017,27(18):4235-4237. [7]吴安华,文细毛,李春辉,等.2012年全国医院感染现患率与横断面抗菌药物使用率调查报告[J].中国感染控制杂志, 2014,13(1):8-15.[8]李领,王丹心,陈恒.热带地区某医院各季度医院感染发病情况初步分析[J].中国热带医学,2018,18(4):395-397. [9]张磊,方旭.对应分析在探讨多重耐药菌季节分布中的应用[J].中国消毒学杂志,2018,35(06):428-431. [10]刘方遥,孙峰,陈玉,等.2011-2015年北京市海淀区流感监测结果分析[J].国际病毒学杂志,2016,23(3):207-211.[11]许晶芳,陈慧,梁雪红,等.急性脑梗死住院患者医院感染的相关因素分析与干预[J].中华医院感染学杂志,2017,27(15):3453-3455.[12]蔺素英,刘锦峰.神经内科重症监护患者医院感染的相关危险因素及防治策略[J].中国基层医药,2016,23(8):1200-1203.[13] M iH,L iS,L iH,e ta l.T h ee f f e c t so f i n f e c t i o no ns e v e r es t r o k e p a t i e n t s i n t h en e u r o l o g i c a l i n t e n s i v e c a r eu n i t i nC h i n a[J].I n t JN e u r o s c i,2018,128(8):715-720.[14] L iH Y,L iSJ,Y a n g N,e ta l.E v a l u a t i o no fn o s o c o m i a li n f e c t i o nr i s k u s i n g A P A C H EⅡs c o r e si nt h en e u r o l o g i c a li n t e n s i v e c a r eu n i t[J].JC l i nN e u r oS c i,2014,21(8):1409-1412.[15]张宝梅,王兰桂,马丽萍,等.视频宣教对神经内科住院患者肺部感染的预防效果研究[J].中华医院感染学杂志,2017,27(17):4056-4059.收稿日期:2019-04-24编辑:张卫国㊃524㊃‘临床荟萃“2019年5月20日第34卷第5期 C l i n i c a l F o c u s,M a y20,2019,V o l34,N o.5Copyright©博看网. All Rights Reserved.。

应用移动平均趋势剔除法分析某医院门诊量
苗静
【期刊名称】《中国医院统计》
【年(卷),期】2016(023)002
【摘要】目的对某医院2012—2014年门诊量进行统计分析,为医院管理层掌握
门诊工作动态,制定门诊工作计划提供依据.方法用移动平均趋势剔除法对某医院2012—2014年门诊量进行分析,计算季节指数.结果某医院门诊量呈季节性变化,1、2、6、9、10月份为门诊淡季,2月份门诊量为全年最低谷,季节指数最低为78.2%,其次为6月份,季节指数为94%.3、4、5、7、8、11、12月为门诊旺季,7月份门
诊量达到高峰,季节指数为107.5%,其次为11月份,季节指数为106.7%,第三为12
月份,季节指数为106.6%.结论医院管理层可依据门诊量变化规律,合理配制门诊人力物力,缩短病人候诊时间,尽量服务于病人,从而提高医院的社会效益和经济效益.【总页数】3页(P143-144,147)
【作者】苗静
【作者单位】610031 成都市第三人民医院统计室
【正文语种】中文
【相关文献】
1.移动平均趋势剔除法在医院效益分析中的运用 [J], 费杨华;韩嘉;黄成光
2.移动平均趋势剔除法在科室管理中的应用 [J], 黄慧;邢庆芳;古莲香;邱华珍;徐育
君
3.移动平均趋势剔除法在医院管理中的应用 [J], 肖琳;张培中;公艳
4.移动平均趋势法在医院门诊量动态分析中的应用 [J], 邱宏;陈静
5.自回归移动平均模型在医院门诊量和出院人数预测中的应用 [J], 赵景义;章娟;王晓成
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2023年精神病医院行业市场分析现状精神病医院行业是医疗服务领域的重要一环，随着社会的发展和人们对于精神疾病的重视程度提高，精神病医院的市场规模逐渐扩大。

本文将对精神病医院行业市场分析现状进行深入探讨。

一、市场规模扩大随着社会压力和竞争压力的不断增加，人们在生活和工作中面临的精神压力也不可避免地增加。

这导致了精神疾病的发病率逐年上升，精神病医院的市场需求也随之扩大。

根据统计数据显示，我国精神疾病患者数量已经超过三千万，而精神病床位数量仅为四万左右，供需矛盾十分突出。

这为精神病医院提供了巨大的市场发展空间。

二、病种多样化精神病医院提供的医疗服务不再局限于传统的精神分裂症、抑郁症等精神疾病，还涉及到焦虑症、强迫症、恐惧症等多种病种。

人们对于精神健康的重视程度不断提高，对精神病医院的需求也日益增加。

这为精神病医院提供了发展多元化医疗服务的机会。

三、医疗技术进步随着医疗技术的进步，精神病医院的治疗手段和方式也得到了革新。

药物治疗、心理治疗、物理治疗等多种治疗手段的综合应用，使得精神病的治疗效果得到了显著提升。

这使得更多的患者愿意寻求精神病医院的治疗服务，进一步扩大了市场规模。

四、品牌竞争加剧随着精神病医院市场的不断扩大，品牌意识在患者中的重要性也越来越明显。

一些知名的精神病医院通过提供高质量的医疗服务和良好的口碑，逐渐树立了自己的品牌形象，并在市场上获得了较大的份额。

但是，随着市场的扩大和竞争的加剧，品牌竞争也愈发激烈。

这使得精神病医院需要不断提高自身的医疗水平和服务质量，以赢得更多患者的信赖和选择。

五、政策支持力度加大近年来，政府对于精神病医院行业的支持力度不断加大，相关政策的出台和执行，为精神病医院的发展提供了有力的支撑。

政府加大对精神病医院的投入，提高了医院的设施和设备配置水平，促进了行业的规范化和专业化发展。

综上所述，精神病医院行业市场分析现状呈现出市场规模扩大、病种多样化、医疗技术进步、品牌竞争加剧和政策支持力度加大等特点。