李平 樊榮 李艷麗 何靜曉 楊毅 王丁

【摘 要】目的：建立寧夏血液中心血液供應量的仿真數(shù)字模型，為寧夏地區(qū)采供血機構(gòu)在提前規(guī)劃血液采集計劃及血液庫存管理工作提供參考。方法：對寧夏血液中心2005年-2016年紅細胞類產(chǎn)品的供應量進行分析，采用SPSS中ARIMA模型對季度的臨床供血量數(shù)據(jù)進行建模，用2016年四個季度供血量的數(shù)據(jù)對模型進行驗證和評價，判斷模型預測的準確性。結(jié)果：寧夏血液中心2005-2016年供血量呈逐年增加趨勢，預測模型ARIMA（0，1，1）（0，1，1）4，模型的表達式 （1-L）（1-L4）Yt=（1+0.207L）（1+0.923L4） εt，模型的預測相對誤差低于10%。結(jié)論：應用時間序列ARIMA模型能在一定時期內(nèi)較好地預測供血情況，使采供血機構(gòu)科學制定血液采集計劃，合理建立穩(wěn)定的血液庫存，為保障臨床血液供應提供有效的方法。

【關(guān)鍵詞】臨床用血；庫存；數(shù)學模型

【中圖分類號】R365 【文獻標志碼】

A 【文章編號】1005-0019（2018）11-273-01

隨著寧夏地區(qū)醫(yī)療合作政策的全面覆蓋，各級醫(yī)療機構(gòu)住院病人劇增，臨床用血的使用明顯逐年呈上升趨勢，且在用血需求和血液供應中存在不規(guī)律性，這也給采供血工作帶來了新的壓力和挑戰(zhàn)。對血液庫存管理也提出了很高的要求，尋找血液庫存的平衡點。解決血液庫存短缺和過量采集之間的矛盾，滿足臨床合理用血，是提高采供血機構(gòu)服務水平的最終體現(xiàn)。對于每一個患者家庭而言。及時提供安全的血液，進行搶救治療意義重大。因此，建立穩(wěn)定的血液庫存，為全市患者使用血液，乃至全區(qū)應急血液的調(diào)配提供有力保障。

1 材料與方法

1.1 分析資料 來源以寧夏血液中心2005-2016年臨床供應紅細胞量（200ml全血為1 U）作為統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)來源，統(tǒng)計數(shù)據(jù)以寧夏血液中心穿越信息管理系統(tǒng)為準。

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，選擇兼顧趨勢性、周期性及循環(huán)性的ARIMA模型對數(shù)據(jù)進行擬合，并篩選最佳模型，同時用2016年四個季度數(shù)據(jù)對模型進行驗證，并用于預測未來一段時間寧夏血液中心的臨床用血量。

1.3 統(tǒng)計分析 采用SPSS19.0軟件進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，P<0.05有統(tǒng)計學意義。

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19%，其余年份的平均增長速度超過12%，詳見表1。

2.2 季度數(shù)學模型的建立 季度臨床供血量隨時間的變化呈上升趨勢，見圖1，并具有一定的周期性，故采用季節(jié)性ARIMA（p，d，q）（P，D，Q）s模型。首先對數(shù)據(jù)進行一階差分和季節(jié)性一階差分，見圖2。差分后，數(shù)據(jù)趨于平穩(wěn)（圍繞中心點上下波動）。

通過上述步驟，對季度數(shù)據(jù)進行建模。利用SPSSS的時間序列建模器從低階到高階逐個對p、q和P、Q的取值進行嘗試，結(jié)果ARIMA（0，1，1）（1，1，0）4，ARIMA（0，1，0）（1，1，0）4， ARIMA（0，1，1）（1，1，1）4， ARIMA（0，1，1）（0，1，1）4，四個模型的參數(shù)均通過顯著性檢驗，且BIC值分別為14.130、14.040、14.139、14.031，根據(jù)BIC準則結(jié)合平穩(wěn)的R方值，因此確定最優(yōu)模型為ARIMA（0，1，1）（0，1，1）4，平穩(wěn)R方為0.445。序列的Ljung-Box Q檢驗顯示差異無顯著性（統(tǒng)計量Q=15.194，P=0.510），表明殘差序列為白噪聲，進一步證實了所選模型是恰當?shù)摹ＤＰ偷谋磉_式 （1-L）（1-L4）Yt=（1+0.207L）（1+0.923L4） εt季度模型的驗證 用2016年季度數(shù)據(jù)進行驗證，發(fā)現(xiàn)相對誤差均低于10%，說明模型的預測效果較高。

3 討論

本研究證實了ARIMA模型在銀川地區(qū)臨床用血量的預測方面起了一定的作用，但也應該注意到，受諸多因素的影響，所建立的模型不是一成不變的，它較適合進行短期的預測，同時需要不斷加入新的實際數(shù)據(jù)，以不斷擬合更能反映實際情況的預測模型， 才能達到預測的效果。

參考文獻

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