吕艺通 刘志泉 莫巧频 王东 谢庆欢 刘曼丽

    近年来, 随着医疗卫生的改革, 顺德地区多家三甲、二甲医院由国内知名医科大学托管, 医院诊疗水平显著提升, 临床用血量也逐年上升。顺德区中心血站作为辖区内唯一的采供血机构, 承担着全区的采供血任务, 年采供血量达13 吨。作为一个基层中心血站, 其辖区面积、常住人口数量、人力物力的投入以及对血液应急调配的权限和灵活度都不如市级中心血站及血液中心。因此, 如何精准把控血液库存, 既要满足临床的用血需求, 又要避免因血液库存过高而过期报废, 是基层血站库存管理工作需要考虑的重要问题之一。血小板作为挽救患者的重要血液成分, 被广泛应用于血小板数量减少或功能障碍等引起的出血患者的输血治疗[1]。因其采集方式特殊, 保存时间特别短,保存期仅为5 d, 不宜大量贮存, 采供矛盾最为突出, 所以对如何科学合理地规划库存提出了更高的要求, 是一个值得深入研究的课题。ARIMA 模型是一种被广泛应用的数学模型, 通过分析时间序列前后数据的相关性, 利用历史数据的规律预测疾病发生的趋势[2]。本研究拟运用ARIMA 模型对顺德区中心血站2012 年1 月～2022 年6 月的单采血小板临床使用量进行分析并建立模型, 并用于预测2022 年7 月～2023 年3 月临床单采血小板需求量, 为顺德区中心血站单采血小板的招募采集、制定合理的血小板库存提供科学依据,现报告如下。

    1 材料与方法

    1.1 数据来源 通过SHINOW9.5 现代血站管理信息系统, 获取顺德区中心血站2012 年1 月～2022 年6 月的单采血小板使用量数据(因本研究时间段内, 顺德区中心血站所制备的浓缩血小板量极少, 所以不纳入本次研究对象)。临床单采血小板使用量以治疗量计算[3],1 个治疗量血小板计数≥2.5×1011/L。

    1.2 建立ARIMA 模型 建立ARIMA 模型的步骤：①原始时间序列及平稳化处理。绘制2012 年1 月～2022 年6 月顺德区中心站单采血小板临床使用量的原始时间序列图, 分析原始序列图是否为具有趋势和季节性趋势的不平稳序列, 对不平稳序列进行差分, 使序列平稳化 ......