闫锡鹏 李 贤 黄林宾 何保仁 梁义安 李 彬

    南宁中心血站，广西南宁 530007

    输血依赖性地中海贫血(transfusiondependent thalassemia，TDT)是重型β地中海贫血(thalassemia major，TM)的一种[1]。定期输注红细胞制剂是TDT患者维持血红蛋白水平和抑制无效红细胞生成最经济有效的方法。广西是地中海贫血高发区，而南宁市集中全区优质的医疗资源，对于输血依赖性地中海贫血患者的“虹吸效应”导致地中海贫血单病种用血量的急剧增长。为了给TDT患者提供更合理的供血服务，本研究回顾性统计南宁地区2016年1月至2021年6月(每月)TDT患者单病种供血量，建立了基于自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average，ARIMA)的地中海贫血患者供血预测最优模型，并以此模型预测2021年7—12月的地中海贫血供血量，得到的预测值与实际值相对误差在10%以内，证实了基于ARIMA模型的时间序列分析方法可用于南宁市(区)月度地中海贫血供血量的短期预测，为更好地开展“以供(血)定采(血)”的策略提供科学参考依据，现报道如下。

    1 资料与方法

    1.1 数据来源

    从南宁中心血站血液信息管理系统(SHINOW 9.0唐山启奥科技有限公司)收集南宁市区医疗机构地中海贫血用血数据，按月度统计2016年1月至2021年6月的地中海贫血单病种月度用血量数据(包括洗涤红细胞、去白细胞悬浮红细胞，200 ml为1个血量单位U)。

    1.2 ARIMA模型建模步骤[2]

    ①依据数据的时序图、自相关函数(ACF)图和偏自相关函数(PACF)图判断序列的平稳性，若为不平稳序列，则对其进行差分(通常只进行一阶差分)，有明显季节性或周期性数据需要进行季节性差分，实现序列平稳。②选取合适模型，确定ARIMA模型的自回归阶数p与移动平均项数q。平稳处理后，若差分后的平稳序列ACF是拖尾、PACF是截尾的，建立AR模型；若ACF是截尾而PACF是拖尾的，建立MA模型；若ACF与PACF均是拖尾的，建立ARIMA模型。③根据残差ACF图与PACF图判断残差序列是否为白噪声序列 ......