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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《中国卫生资源》2023年第4期404-409,416,共7页Chinese Health Resources
基 金:山东省中医药科技发展计划项目(2019-0006);山东省高等教育本科教学改革研究项目(M2022137)。
摘 要:目的了解山东省中医类医院卫生人力资源的现状,预测卫生人力资源未来的需求量并提出合理建议,以期为相关部门制定中医药人力资源规划提供依据和数据支持。方法运用差分自回归移动平均(auto-regressive moving average,ARIMA)模型、灰色系统预测模型(grey system forecasting model,GM)中的GM(1,1)模型以及两者的线性组合模型预测2021—2025年山东省中医类医院卫生人力资源需求量,比较不同模型预测的精准度。结果组合模型的系统误差小,预测效果最好;卫生技术人员、执业(助理)医师、中医类别执业(助理)医师、注册护士、药师(士)及中药师(士)2025年对应的人力资源预测值分别是107457人、43304人、22807人、51372人、5718人、3242人。结论山东省中医类别执业(助理)医师数量储备充足,但中药师(士)相对短缺,人才结构不合理,医护比有待优化。建议政府适当地增加中药师(士)的编制,促进执业(助理)医师与中药师(士)平衡发展;增加对中医类医院的财政拨款,加强人才引进力度,创新人才培养机制,优化山东省中医药人才结构;制定科学合理的排班制度,提高护士的社会地位,进一步优化医护比。
关 键 词:差分自回归移动平均模型auto-regressive moving average model ARIMA model GM(1 1)模型GM(1 1)model 组合模型combined model 中医药人力资源Chinese medicine human resources
分 类 号:R197.4[医药卫生—卫生事业管理] F241.1[医药卫生—公共卫生与预防医学]
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