目的 建立省级稀有血型库信息化管理平台,实现稀有血型的种类、献血者资料、血液库存等信息的互联互通和共享,提升稀有血型血液保障能力.方法 采用鱼骨图,分析我省稀有血型管理在血站内部各业务环节以及血站间存在的信息壁垒.基于全省统一的采供血业务系统和血液云平台,引入数据建模技术,通过需求分析和模型设计,构建稀有血型献血者、稀有血型血液数据库视图,并开发统一的查询平台,实现稀有血型信息的共享.结果 系统对稀有血型信息进行了集成、检索和展示,实现在血站内部各业务环节、血站间信息的互联互通.截止目前,除RhD阴性血型外,已入库的红细胞稀有血型种类 8 种,覆盖 7 个血型系统,稀有血型献血者 289 人,稀有血液血液实体冻存红细胞 216 单位.结论 基于数据建模开发的信息系统,提高了系统整体效率和协同性,同时也降低了系统开发运维的工作量,为数据的标准化管理和应用发展提供技术借鉴,也为建立健全全国性的稀有血型信息网络提供模式参考和示范应用.

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。

血液库存预警信息管理，是一种将现代库存管理方法应用于血液库存管理的方法。该方法通过对血液库存短缺程度的预测及预警，科学指导血库工作人员进行血液发放与采集，从而减少血液资源浪费，确保输血安全。智能化血液发放是指在智能手机中建立血液库存预警应用程序(APP)，并且将经济订血批量模型植入到APP中，通过计算机计算订血节点和储量，以取代人工经验预估血液发放及采集量的一种血液库存管理模式。血液库存预警APP具有高度运行可靠性，可提高血液发放工作效率。血液库存预警信息管理在智能化血液发放中发挥着重要的作用，运用库存管理数据模型，科学优化血液库存供需平衡点，可为临床提供新鲜血液，提高输血治疗效果。

目的 探讨时间序列模型对悬浮红细胞临床用量的预测作用.方法 收集浙江大学医学院附属第一医院2013年1月至2020年12月期间每个月悬浮红细胞的临床用量.针对悬浮红细胞的不同血型及治疗类型(抢救、手术及创伤和内科),建立时间序列模型中的自回归积分滑动平均(AR1MA)模型以预测2021年1月至2021年8月期间悬浮红细胞的临床用量.同时,比较不同血型及不同治疗类型悬浮红细胞的预测用量与实际用量,以验证模型的可行性.结果 基于2013年1月至2020年12月期间每个月悬浮红细胞的临床用量,可以得到悬浮红细胞A型临床用量的最佳拟合模型为ARIMA(1,1,1)(1,0,0)[12],悬浮红细胞B型临床用量的最佳时间序列拟合模型为ARIMA(2,1,0)(1,2,1)[12],悬浮红细胞O型临床用量的最佳时间序列拟合模型为ARIMA(0,0,1)(1,1,1)[12],悬浮红细胞AB型临床用量的最佳时间序列拟合模型为ARIMA(1,1,1)(1,1,0)[12],悬浮红细胞抢救临床用量的最佳时间序列拟合模型为ARIMA(1,1,1)(1,0,0)[12],悬浮红细胞内科临床用量的最佳时间序列拟合模型为ARIMA(0,1,2)(0,1,1)[12],悬浮红细胞手术及创伤临床用量的最佳时间序列拟合模型为ARIMA(0,1,3)(0,0,2)[12].A型、B型、O型及AB型悬浮红细胞实际用量和预测用量之间比较,差异均无统计学意义(t=0.257、0.185、0.363、0.260,P=0.804、0.856、0.722、0.801).抢救的悬浮红细胞预测用量较实际用量较高[(82±8)U vs.(60±25)U,t=2.299,P=0.049],而其他类型(内科、手术及创伤)在悬浮红细胞预测用量与实际用量之间的比较,差异均无统计学意义(t=0.256、1.845,P=0.802、0.093).结论 应用ARIMA模型的血液管理方法,可快速高效地保障医疗机构临床日常用血及急救用血需求,有利于输血科(血库)合理制订血液计划,优化血液库存.

目的 针对血液管理过程中的沟通、人员调度与工作安排等问题,开发了名为"成分小助手"的手机软件并检验其性能.方法 基于日常工作需求和流程,通过Java等计算机语言开发本软件.软件采用前后台分离等技术,提供了安全可靠的数据支持.结果 实际工作验证结果表明,通过该软件,成分制备管理者实现了实时掌握采血情况、回血详情,管理成品库存基数、进行制备汇总与制备详情等功能.使用前后对比,员工月均备血量(198 袋,xˉ/M)/工作量提高(3.5 个,xˉ/M),日闲置时间缩短(1 h,xˉ/M).结论 该软件的创新点在于为成分制备业务工作量与人员匹配提供了有效的数据支撑,满足血液成分制备管理的需求,有效提升了成分制备管理效率.

目的 建立输血不良事件管理系统,并将其应用到不良事件管理中,以增强识别、处理报告和预防不良事件发生的能力,实现安全用血.方法 依据输血全过程中存在的差错,建立输血不良事件管理系统模型,按照系统要求收集 2020-2022 年输血不良反应和不良事件数据,应用系统监控数据并统计分析,对输血各环节差错分析原因,各科室发生率排序,重点督查不良事件发生频率较高科室,提出有效整改措施.结果 输血不良事件管理系统统计 51 例不良反应,血浆不良反应发生率(43.1%,22/51)高于红细胞(39.2%,20/51),过敏反应发生例数稍高于非溶血性发热反应;在 628 例输血不良事件中,血液运输、入库及储存(TS-A)差错占比最高,为 46.2%(290/628),输血后处置与评价(TS-G)为 20.9%(131/628)和输血前评估及输血申请(TS-B)为 15.8%(99/628).TS-A差错中TS-A12占比较高,为 63.8%(185/290),主要是由于血液运输中因挤压致血浆漏袋和血液库存管理不足致红细胞过期报废.TS-B差错主要集中在外科系统,手术前未全面评估患者出血倾向导致术前未备血或备血不足.TS-G差错大多是临床病例书写不合格.结论 输血不良事件管理系统有助于识别和预防不良事件的发生或复发,针对性地制定整改和防范措施,提高血液安全预警能力.

血液库存管理是采供血链条中的后端关键环节.如何有效避免差错发生,保证血液制剂安全,保障区域内血液供应,及时对血液调配作出反应,实时反馈区域内的血液供应情况,是血库工作不断深入研究和创新的重点.该文主要研究重庆市血库智能化管理系统,建设内容包括全自动化设备、无线射频识别(RFID)技术应用、智能云平台及物联网先进技术应用,整合自动化贴签包装、自动化分拣、温度实时监控系统等全自动化设备,完善血液智能检索、自动批量出入库、自动盘存、数据动态实时交互与共享等功能.系统参考国内已实现血库智能化管理单位的经验,进一步实现血库与血站内部各科室、血库与医院、血库与卫生行政部门之间的数据共享.此外,通过智能云计算逐步建立重庆市血液保障体系大数据库,实现卫生行政管理部门-血站-医院的全链条管理和信息共享,打破"信息孤岛",提升重庆市血液管理和保障能力.

目的 评估分析新冠疫情对我国地市级血站红细胞成分血库存情况的影响,为突发公共卫生事件管理提供参考经验.方法 收集2018-2021 年相关数据,回顾性分析我国24 家地市级血站新冠疫情期间和非疫情期间合格入库红细胞成分血数量、红细胞成分血库存使用效率、红细胞成分血日均发放量、400 mL 全血制备的红细胞成分血发放率、红细胞成分血发放时的平均保存天数、红细胞成分血平均每日库存数量和红细胞成分血平均每日库存数量维持发放时间的差异.结果 疫情期间较非疫情期间合格入库红细胞成分血数量(117 525.979±52 203.175)U 和红细胞成分血日均发放数量(156.468±70.186)U 增长,但红细胞成分血库存使用效率降低(97.24％±0.51％),均差异显著(P＜0.05);400 mL全血制备的红细胞成分血发放率(73.88±20.30)％、红细胞成分血发放时的平均保存天数(13.040±3.486)d、红细胞成分血平均每日库存数量(2 280.542±1 446.538)U、红细胞成分血平均每日库存数量维持发放时间(15.062±7.453)d 无明显差异(P＞0.5).结论 新冠疫情期间,红细胞成分血库存运行良好,总体库存量维持相对稳定,库存构成和库存期无明显变化.

目的 分析开展预约献血模式以来,对单采血小板的采集总治疗量和库存动态平衡的调控影响.方法 通过献血者健康征询及献血登记表和血液管理信息系统,收集并分析2015年10月~2016年11月在重庆市血液中心机采成分科采集的单采血小板总治疗量及供血科制定采集计划的总治疗量.结果 2015年10月~2016年11月,在重庆市血液中心机采成分科采集的单采血小板为16793个治疗量及供血科制定采集计划12922个治疗量,开展预约献血模式后,采集的单采血小板总治疗量增长25.4%,制定采集计划的总治疗量降低68.1%. 结论 预约献血模式有助于提高单采血小板的总治疗量,在维持最低库存量储备的基础上达到供给与需求的动态平衡.

在采血工作一线实行双向选择管理模式,赋予采血小组长更多的管理权限,给员工提供选择自身工作环境的权利,营造职业危机感和紧迫感,进一步激活采血小组工作主观能动性,有效提升了采血工作能力.实施1年来,全血无偿献血人次同比增长2.69％,全血捐献同比增长6.1％;互助献血人次下降78％,互助献血量下降76.4％;街头献血人次同比增长39.93％,献血量增长46.1％;团体献血人次同比增长94.23％,献血量增长106.31％;献血者满意度提升至97.99％;街头捐血屋自主招募团体由8个增加到81个.实行双向选择管理模式,有效提高了采血一线工作效率,增加了血液库存,切实保障了临床用血需求.