基于ARIMA时间序列模型预测某三级甲等医院耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌的感染率

作者：高胜春; 吴红梅^*

来源：中国医院统计, 2021, 28(05): 401-404.

• 自回归移动平均模型
• 多重耐药菌
• 铜绿假单胞菌
• 时间序列分析

目的探讨自回归移动平均模型(ARIMA)时间序列模型在耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌(CRPA)感染率预测中的应用,为CRPA的预防和控制提供政策依据。方法以某三级甲等医院2016年1月至2019年12月的CRPA感染数据建立ARIMA时间序列模型,再利用模型对2020年1月至2020年9月的数据进行验证,评价模型的预测效果。结果经过建模、拟合,得出ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12为最佳模型。模型拟合正态化的BIC为3.461,决定系数R2为0.426,根据贝叶斯准则BIC值最小,R2最大为最优模型;Ljung-Box Q检验统计量为Q=16.02,P=0.38,可知残差属于白噪声值,说明本模型预测相对适合。建立模型之后,对2020年1月至2020年9月CRPA的感染率进行ARIMA预测分析,结果显示2020年1月至2020年9月实际发病趋势与预测曲线图较吻合,说明ARIMA模型拟合精度和预测效果均较好。结论 ARIMA模型能准确模拟和预测CRPA感染率,为预防和控制CRPA的感染率提供参考。