王娜，闵芳芳(安徽医科大学附属滁州医院(滁州市第一人民医院)，安徽 滁州 239000)

    抗菌药物在感染性疾病中起着不可或缺的作用，如果滥用会诱导耐药菌的产生，同时给治疗带来难度，增加患者经济负担，浪费医疗资源。门诊患者抗菌药物使用率是医院抗菌药物管理中的一项管控指标。统计预测在现代医院管理中是至关重要的、科学的、决策性工具。科学地预测门诊抗菌药物使用率，可以提高医院工作的客观性和正确性。本研究通过收集2014年1月—2020年12月的门诊患者使用抗菌药物的数据，建立求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average，ARIMA)模型和指数平滑模型，并通过2021年1—9月数据进行验证比较预测效果，确定门诊使用抗菌药物使用的最优模型，为医院科学管理提供决策性依据。

    1 资料与方法

    1.1 资料来源

    利用PASS 系统，统计某三甲医院2014年1月—2021年9月的门诊患者使用抗菌药物的月度数据，包括总例次、同期门诊总例次、同期门诊抗菌药物使用例次(均不含急诊例次)。门诊患者抗菌药物使用率(%)＝(门诊患者使用抗菌药物例次÷同期门诊总例次)×100%。

    1.2 方法

    以该院2014年1月—2020年12月累计84 个月的门诊抗菌药物使用率为建模数据，由SPSS 22.0 软件作出的时间序列图可知，医院月门诊抗菌药物使用率存在季节周期性，分别建立ARIMA 模型和指数平滑模型，再利用2021年1—9月的数据验证所建立的模型的预测效果。对预测值的评价用相对误差，最优模型评价指标包括稳定系数(

    R)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差百分比(MAPE)、平均绝对误差(MAE)以及正态化的BIC，其中

    R

    越大，其余评价指标越小，即可确立。Ljung-Box(18)检验结果

    P

    >0.05，提示残差序列系白噪声，可以利用时间序列进行模型拟合。1.3 统计学方法

    利用Excel 2017 软件建立门诊患者抗菌药物使用率的数据库，采用SPSS 22.0 软件中的时间序列对数据进行统计分析。不同年份门诊患者抗菌药物使用率的趋势变化分析采用趋势

    χ

    检验，检验水准

    α

    ＝0.05，以

    P

    <0.05 为差异具有统计学意义。2 结果与分析

    2.1 门诊抗菌药物使用的情况 ......