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目的:基于山东第一医科大学第一附属医院健康医疗大数据平台对儿童急性上呼吸道感染(URTI)门诊就诊情况进行预测分析.方法:收集2015年1月1日至2022年12月31日期间0～14岁儿童URTI门诊就诊资料,构建自回归滑动平均混合模型(ARIMA)进行就诊情况预测.结果:最佳模型为ARIMA(1,0,0),总体决定系数R2=0.662;医院儿童URTI就诊构成实际值与预测值的平均绝对百分误差为22.8％(95％CI:20.8％～24.9％),均方根误差为4.0.结论:本研究构建的ARIMA(1,0,0)时间序列模型能较好地预测URTI门诊就诊情况,有利于优化医疗资源配置,形成数据驱动的医疗机构创新管理策略.
作者：杨洋；劳家辉；曹佳；唐芳；刘亚民
来源：中国数字医学 2024 年 19卷 4期
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