陈迎春
- 作品数：10 被引量：29H指数：4
- 供职机构：成都市血液中心更多>>
- 相关领域：医药卫生天文地球更多>>
- 自回归求和移动平均乘积季节模型在辐照悬浮红细胞临床供应量预测中的应用被引量：1
- 2020年
- 目的探讨时间序列模型中的自回归求和移动平均(ARIMA)乘积季节模型,预测成都市辐照悬浮红细胞临床供应量的应用。方法选择2010年1月至2019年12月,成都市血液中心的辐照悬浮红细胞临床月供应量数据(n=108)为研究对象。其中,2010年1月至2019年6月的辐照悬浮红细胞临床月供应量数据(n=102),用于ARIMA模型拟合;2019年7月至12月的临床月供应量数据(n=6),用于验证所建立ARIMA模型的预测效果。采用Eviews 9.0统计学分析软件,对ARIMA模型进行拟合、参数估计及诊断。采用ARIMA模型预测2019年7月至12月成都市血液中心辐照悬浮红细胞的临床月供应量,并将预测值与实际值进行比较,从而对模型进行验证。结果①根据2010年1月至2019年6月成都市血液中心的辐照悬浮红细胞临床月供应量数据,构建的时间序列模型为ARIMA(3,1,1)(1,1,1)12。该模型对成都市血液中心辐照悬浮红细胞临床月供应量的拟合良好[AR(1)=-0.848、t=-4.340、P<0.001,MR(1)=-0.474、t=2.006、P=0.048,MR(2)=-0.369、t=-2.723、P=0.008],残差序列为白噪声(Q=22.24,P=0.163)。②采用ARIMA(3,1,1)(1,1,1)12模型,预测2019年7至12月成都市血液中心辐照悬浮红细胞临床月供应量的预测值,与其实际值的相对误差分别为5.02%、0.34%、4.98%、0.48%、1.26%和2.07%,平均相对误差为2.36%。结论本研究建立的ARIMA(3,1,1)(1,1,1)12模型,能较好地拟合成都市血液中心辐照悬浮红细胞临床供应量变化趋势。该模型适用于辐照悬浮红细胞临床供应量的短期预测,并且为采供血机构辐照悬浮红细胞库存量管理提供依据。
- 张永鹏席光湘洪缨万浬科陈迎春赵玉伟
- 关键词：红细胞输注输血ARIMA模型
- 成都地区成分血的临床应用分析
- 目的临床输血是现代医疗技术发展中的重要一环。随着血液免疫学,病毒学的深入研究,现代输血疗法已进入成分输血的时代。通过了解成都地区成分血应用现状,对进一步推广成分血的临床应用提供科学依据。方法收集从2000年来本血液中心微...
- 陈迎春王乃红
- 文献传递
- 成都市2010~2013年临床用血单位退血情况分析及对策
- 刘佃雨高加良文远蓉柳青陈迎春李莹何毅
- 自回归求和移动平均模型对临床供血量的分析预测被引量：5
- 2017年
- 目的分析成都地区临床月供血量的规律,以此建立临床血液月供血量预测的时间序列ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型,并动态进行模型的分析对比,为血液中心管理工作提供科学依据。方法收集2006年至2016年成都市血液中心临床血液月供血量,建立ARIMA模型和乘积季节ARIMA模型,预测2016年10-12月和2017年1-3月临床血液月供血量。对备选的模型进行拟合优度的比较,筛选出最优的模型,并对模型的相对误差进行评价。结果 ARIMA(0,1,1)模型预测2016年10-12月和2017年1-3月的相对误差为1.71%、-7.45%、-3.14%、-7.66%、-15.25%、-9.74%。而ARIMA(0,1,1)×(1,1,1)12模型相对误差为2.51%、-3.75%、-2.58%、-5.21%、-8.11%、-7.34%。结论乘积季节ARIMA模型能够较好的预测短期临床供血量,持续修正的乘积季节ARIMA模型能更好的预测下一季度临床血液月供血量。
- 陈迎春王晓霞徐晓庆万浬科廖耘何炯张永鹏
- 关键词：ARIMA模型
- 临床血液需求量预测数学模型的建立与应用被引量：4
- 2011年
- 目的通过建立临床用血需求量预测的数学模型,定量分析临床用血需求量的趋势,为卫生行政制定措施和血液中心拟定招募计划提供参考依据。方法根据成都市血液中心2000-2009年临床用血数据,采用统计学方法建立一个数学模型。结果线性模型总误差率7.54%,指数模型总误差率1.85%。结论指数模型预测结果能够为卫生行政制定措施和血液中心拟定血液招募计划提供参考依据。
- 陈迎春万浬科陈雪田伟
- 关键词：临床用血量数学模型
- 血液制备品冷藏库运行情况分析
- 中心城市随着人口的快速增加，临床用血量不断上升，如何在现有场地内尽量增大库容量，降低运行成本，保证血液安全储存，是血液库存管理面临的一个新课题。为解决这个问题，成都市血液中心引进了血液制备品冷藏库。本文以储血冰箱做对照，...
- 达果陈迎春
- 关键词：冷藏库库容量血液制备储血冰箱
- 文献传递
- 时间序列在辐照单采血小板供应管理上的应用分析被引量：5
- 2020年
- 目的根据成都地区辐照单采血小板临床月使用量,应用时间序列ARIMA模型预测临床辐照单采血小板月使用量,为单采血小板采集和献血者管理工作提供科学的参考依据。方法收集2010年1月—2019年6月辐照单采血小板的月供应量,用eviews9.0统计分析软件对该时间段的临床用量数据建立ARIMA模型,预测2019年7—12月成都地区临床辐照单采血小板的月供应量,与实际值进行比较,验证模型。结果临床辐照单采血小板供应量模型构建为ARIMA(1,1,1)×(1,1,1)12,2019年7—12月相对误差分别为1.08%,4.49%,0.98%,2.80%,3.84%和5.80%;预测平均相对误差为3.17%,相对误差均基本上在6%以内,预测效果较好。结论 ARIMA模型能较好地拟合成都地区临床辐照血小板供应量变化趋势,适用于临床辐照血小板供应量的短期预测,为血小板采集和献血者管理提供依据。
- 张永鹏席光湘洪缨万浬科陈迎春赵玉伟
- 关键词：ARIMA模型
- 汶川大地震发生后调剂血液库存管理的回顾分析被引量：4
- 2008年
- 达果陈迎春
- 关键词：地震应急预案血库管理
- 成都市2010～2013年临床用血单位退血情况分析及对策
- 目的分析成都医疗机构临床退血的原因,采取相应对策,降低血液回退率,保证临床用血安全。方法统计本中心2010013年临床退血情况,按退血原因和不同品种血液退血原因分布分别列表进行对比分析,对不同年度的退血袋数进行卡方检验。...
- 刘佃雨高加良文远蓉柳青陈迎春李莹何毅
- 文献传递
- 临床血液需求量趋势的ARIMA模型研究被引量：12
- 2011年
- 目的建立临床血液需求量预测的时间序列ARIMA模型,预测临床血液需求量,为血液招募工作提供理论依据。方法收集2006～2010年成都市临床血液月用血量,建立ARIMA模型,预测2011年1～3月需求量。结果临床血液需求量构建为MA(1),1～60月资料所建立模型模型可用作预测,2011年1～3月预测值与实际值基本一致,相对误差依次为1.3%、3.6%、1.5%。结论 采用时间序列MA(1)模型预测短期临床血液需求量,能为开展血液招募采集工作提供科学依据。
- 陈迎春杨群身万浬科廖耘何炯何毅吕文彬高加良文远蓉李书平陈雪张永鹏
- 关键词：ARIMA模型血液时间序列分析
