李艷麗 張偉 李平 樊榮 韓文麗 李雙琴 李娟

（寧夏血液中心 寧夏 銀川 750021）

自愿無償獻(xiàn)血作為臨床用血的主要來源，采供血機(jī)構(gòu)在保障血液的采集、臨床供需平衡以及血液質(zhì)量中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[1]。隨著經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展，銀川地區(qū)臨床用血需求急劇增長，以每年10～12%的速度遞增，血液供需矛盾日趨凸顯，血源組織和血液采集工作面臨的壓力和挑戰(zhàn)與日俱增。為有效應(yīng)對臨床用血現(xiàn)狀，在保證滿足臨床用血量的同時，減少和避免因過量采集而導(dǎo)致過期報(bào)廢等血液資源的浪費(fèi)，作者現(xiàn)對銀川地區(qū)臨床供血量進(jìn)行分析，并預(yù)測未來的用血需求，為制定銀川地區(qū)臨床供血量提供科學(xué)、合理的數(shù)據(jù)支持。

1.材料與方法

1.1 分析資料來源

以寧夏血液中心2005—2016年臨床供應(yīng)紅細(xì)胞量（200ml全血為1U）作為統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)來源，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以寧夏血液中心穿越信息管理系統(tǒng)為準(zhǔn)。

1.2 方法

考慮臨床用血量可能具有一定的趨勢、周期性等特點(diǎn)，選擇兼顧趨勢性、周期性及循環(huán)性的ARIMA模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，并篩選最佳模型，同時用2016年7月—2017年6月的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證，并用于預(yù)測未來一段時間銀川地區(qū)的臨床用血量。

1.3 統(tǒng)計(jì)分析

采用SPSS19.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，P＜0.05有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2.結(jié)果

2.1 基本情況

銀川地區(qū)2005—2014年臨床用血量逐年增加，2015年略有下降。與2005年相比，2010年臨床用血量平均增長速度達(dá)19%，其余年份的平均增長速度超過12%，詳見表1。

表1 銀川地區(qū)2005—2016年臨床用血量

2.2 數(shù)學(xué)模型的建立

用2005—2016年的月度臨床用血量進(jìn)行建模。月度數(shù)據(jù)呈上升趨勢，且呈現(xiàn)一定的周期性。對數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分和一階季節(jié)性差分后，數(shù)據(jù)呈平穩(wěn)序列。通過ARIMA模型，從低階到高階逐個對p、q和P、Q的取值進(jìn)行嘗試，結(jié)合BIC準(zhǔn)則選取BIC值最小的模型ARIMA(0，1，1)（0，1，1）12為最佳模型，平穩(wěn)R方為0.795。序列的Ljung-Box Q檢驗(yàn)顯示差異無顯著性（統(tǒng)計(jì)量Q=15.122，P=0.516），表明殘差序列為白噪聲，進(jìn)一步證實(shí)了所選模型是恰當(dāng)?shù)?。模型的表達(dá)式為(1-L)(1-L4)Yt=(1+0.85L)(1+0.858L12)εt。ARIMA模型參數(shù)見表2。圖1為2005—2016年月度數(shù)據(jù)的殘差圖，圖2為2005—2016年月度數(shù)據(jù)的擬合曲線。

表2 ARIMA 模型參數(shù)

圖1 2005—2016年月度數(shù)據(jù)的殘差圖

圖2 2005—2016年月度數(shù)據(jù)的擬合曲線

2.3 數(shù)學(xué)模型的驗(yàn)證

用2016年7月—2017年6月的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，除2017年2月的相對誤差高于10%以外，其余月份的相對誤差都低于10%，說明模型的選擇是正確的，可將其用于臨床用血需求的預(yù)測。表3為月度模型的實(shí)際值與預(yù)測值。

表3 月度模型的實(shí)際值與預(yù)測值

3.討論

血液作為一種特殊的醫(yī)療資源目前還不能實(shí)現(xiàn)體外制造[3]，在臨床救治中發(fā)揮著重要的作用。自愿無償獻(xiàn)血作為臨床用血的主要來源，采供血機(jī)構(gòu)在保障血液的采集、臨床供需平衡以及血液質(zhì)量中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。1998年《中華人民共和國獻(xiàn)血法》頒布，對無償獻(xiàn)血工作發(fā)揮了極大的推動作用。銀川地區(qū)居民回族占三分之一，受民族傳統(tǒng)習(xí)俗，回族居民獻(xiàn)血意識比較欠缺，人口獻(xiàn)血率偏低，在一定程度上制約了臨床用血量的儲備。

血液資源需求預(yù)測是血液管理的重要環(huán)節(jié)，既可以有效的滿足臨床用血需求，同時又可避免過量采集而引發(fā)的血液資源浪費(fèi)。所以采供血機(jī)構(gòu)建立臨床用血需求量數(shù)學(xué)模型來預(yù)測臨床血液需求量，并在此基礎(chǔ)上制定招募采集計(jì)劃，合理安排團(tuán)體獻(xiàn)血，使經(jīng)驗(yàn)性采血逐步轉(zhuǎn)變成科學(xué)性、預(yù)見性采血[4]，保持血液采集量和需求量的平衡是很有必要的。

時間序列預(yù)測方法是以慣性原理推測其未來的狀態(tài)，常用的有指數(shù)平滑法，自回歸求和移動平均模型（autoregressive integrated moving average model，ARIMA）[5]。ARIMA由Box和Jenkine于20世紀(jì)70年代初提出的著名時間序列預(yù)測方法[6]。ARIMA模型是目前較通用的時間序列預(yù)測模型之一，綜合考慮了序列的趨勢變化、周期變化及隨機(jī)干擾，并借助模型參數(shù)進(jìn)行了量化表達(dá)[7，8]。

銀川地區(qū)2005—2016年月度臨床用血量不僅含有時間趨勢成分外，還混有季節(jié)性成分。如果只考慮單一的因素建立模型就不能準(zhǔn)確的對其進(jìn)行預(yù)測。因此，ARIMA乘積季節(jié)性模型非常適合對具有時間趨勢，還混有季節(jié)性成分的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測[9]。2015年臨床用血量有所回落，對預(yù)測的影響相對較大，分析其原因因?yàn)橐欢螘r間內(nèi)血液供應(yīng)緊張。在每年的2月，臨床用血量處于低峰期（春節(jié)前后手術(shù)量少），10～11月處于用血的高峰期（產(chǎn)婦、農(nóng)閑時手術(shù)高峰期）?？紤]數(shù)據(jù)可能存在離群值，所以對離群值進(jìn)行了檢測，發(fā)現(xiàn)5個離群值，未參與模型的建立。2017年2月臨床用血量受春節(jié)剛過的影響，實(shí)際供血量可能也屬于離群值，所以致使預(yù)測值和真實(shí)值的相對誤差高于10%。本研究證實(shí)了ARIMA模型在銀川地區(qū)臨床用血量的預(yù)測方面起了一定的作用，但也應(yīng)該注意到，受諸多因素的影響，所建立的模型不是一成不變的，它較適合進(jìn)行短期的預(yù)測，同時需要不斷加入新的實(shí)際數(shù)據(jù)，以不斷擬合更能反映實(shí)際情況的預(yù)測模型，才能達(dá)到預(yù)測的效果[6]。

[1]南京英.宣傳形式?jīng)Q定無償獻(xiàn)血發(fā)展[J].世界最新醫(yī)學(xué)信息文摘，2017，17(77):151.

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