基于时间序列分析的重大突发公共卫生事件对医疗服务的影响研究  

作　　者：袁磊[1,2] 钱招昕 黄耿文[1] 

机构地区：[1]中南大学湘雅医院,410008 [2]中南大学医院管理研究所

出　　处：《中国卫生统计》2023年第5期748-753,共6页Chinese Journal of Health Statistics

摘　　要：目的以新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)疫情为例,分析重大突发公共卫生事件对湖南省某医院医疗服务的影响。方法采用中断时间序列分析(interrupted time series,ITS)方法,分析疫情前(2019年1月-2020年1月)与疫情后(2020年2月-2020年12月)某医院服务数量、医疗效率、疾病疑难程度、费用水平等指标的变化情况;建立自回归滑动平均混合模型(autoregressive integrated Moving average model,ARIMA)乘积季节模型,假设未发生COVID-19疫情情况下对2020年的出院量和门诊量进行预测,通过对比预测值与实际值的差异,评估COVID-19疫情对医疗服务量的影响。结果COVID-19疫情对医疗服务具有显著的即时影响,该医院医疗服务数量和医疗效率显著下降,疑难危重患者增加,费用水平升高,但后期均逐步恢复。ARIMA模型结果显示,2020年出院量较预测值减少43038人次(25.62%),门诊量减少806337人次(26.93%)。结论突发重大疫情对综合医院医疗服务影响显著,常态化疫情防控背景下全面恢复医疗服务面临挑战。建议医院逐步建立“平急结合”医疗救治体系,大力发展互联网+医疗的线上诊疗体系。

关 键 词：重大突发公共卫生事件 医疗服务 中断时间序列分析 ARIMA乘积季节模型 

分 类 号：R197[医药卫生—卫生事业管理]