趋势季节模型法在预测医院感染发病例次率中的应用分析
摘要
目的：建立能够准确预测医院感染发病例次率的趋势季节模型，为院感防控措施的精准落实提供科学 依据。方法：通过2020年-2023年各季度的医院感染发病率数据建立趋势季节模型，并对2024年第一季度的感染发病 例次率进行预测，根据预测结果确定高风险科室及高风险环节，提高临床高风险环节的感控意识，做到早期干预， 以降低医院感染的发生对患者及家庭带来的不良后果。结果：基于季节指数的趋势季节模型，建立医院感染发病例 次率预测模型。Yt = （0.568-0.018t）×St ，根据模型预测出2024年1-4季度预测感染发病例次率分别是0.25%、0.25%、 0.19%、0.24%，2024年第一季度我院实际医院感染发病例次率为0.28%，季度相对误差为-10.71%，表明趋势季节预测 法对医院感染预测是可行的；并且通过统计分析得出季节序号t为自变量，与感染发病率Y为因变量之间存在中度正相 关（r = 0.574），P < 0.05，有统计学意义。结论：趋势季节模型在医院感染发病率的预测中，模型拟合度较高，能够 较好地预测医院感染发病例次率的变化，值得在医院感染的预测中推广应用。
引用本文（GB/T 7714）
叶 冰, 郭 秋, 井劲云, 等. 趋势季节模型法在预测医院感染发病例次率中的应用分析[J]. 国际护理与健康, 2025.
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