利用ARIMA模型预测医院感染发病率：一项基于15年数据的长期研究

摘要

目的 探讨自回归积分移动平均(ARIMA)模型在预测医院感染发病率趋势中的实际应用价值,为下一阶段医院感染防控工作提供指导。方法 回顾性收集海南某三级甲等综合医院2009—2024年住院患者医院感染发病率数据,构建ARIMA模型,以2024年7—12月医院感染发病率数据作为验证集,评估模型的预测精度,并确定最优ARIMA模型用于预测2025年1—12月的医院感染发病率。结果 最终确定ARIMA(1,1,1)模型为最优模型(BIC=-2.228,MAPE=11.74%),残差序列Ljung-Box检验为白噪声(P=0.730),预测2025年1—12月的月平均发病率为0.60%。结论 ARIMA(1,1,1)模型能较好地拟合该院医院感染发病率,可用于短期预测发病率趋势和早期预警。该模型可为优化医院感染防控策略、辅助临床实践中的决策提供支持。

关键词

医院感染 / ARIMA模型 / 流行病学分析 / 预测 / 发病率

基金资助

海南医科大学大学生创新创业训练计划项目研究成果（X202411810127）