我院门诊量季节性变动预测分析
卫生院医生门诊量统计与分析计划
卫生院医生门诊量统计与分析计划近年来，卫生院门诊量的统计与分析变得越来越重要。
通过对门诊量的统计和分析，卫生院可以更好地了解患者就诊情况，合理安排医生资源，提高服务质量。
本文将介绍一项卫生院医生门诊量统计与分析计划，旨在帮助卫生院科学管理门诊量，优化资源配置。
一、统计对象与周期1. 统计对象：卫生院门诊部2. 统计周期：每个月二、统计指标1. 门诊量总数：记录每个月卫生院门诊总量，体现卫生院服务能力。
2. 科室门诊量：记录每个科室的门诊量，用于科室资源分配评估。
3. 医生门诊量：记录每位医生的门诊量，用于医生工作量考评和资源调配。
4. 挂号方式：记录不同挂号方式（如现场挂号、电话挂号、网上挂号）的就诊人数，用于评估挂号渠道的使用情况和调整服务策略。
三、统计方法1. 门诊量总数统计：每当患者完成就诊后，在系统中记录就诊信息，按照每个月进行归档汇总。
2. 科室门诊量统计：卫生院通过系统记录患者的就诊科室信息，结合挂号系统数据，将患者归属到不同科室进行统计。
3. 医生门诊量统计：卫生院建立医生工作记录平台，医生在接诊完成后将患者信息录入系统，可实现医生门诊量实时统计。
4. 挂号方式统计：卫生院在挂号系统中设置挂号方式选项，患者挂号时选择对应方式并记录。
四、分析与应用1. 分析就诊高峰期：通过对门诊量进行趋势分析，确定就诊高峰期，为高峰期增加医生、优化排班，缩短患者等候时间。
2. 科室资源分配评估：根据科室门诊量数据，评估各科室服务质量，合理安排医生资源，提高科室服务能力。
3. 医生工作量考评：根据医生门诊量统计结果，对医生的工作量进行考评，发现工作强度过大或过小的问题，调整医生工作负荷。
4. 挂号渠道服务优化：根据不同挂号方式的统计结果，针对性地改进挂号渠道服务体验，提供更加便捷的就诊方式。
五、数据保密与信息安全卫生院门诊量统计中涉及大量患者、医生和科室的就诊信息，需重视数据保密和信息安全。
1. 严格权限管理：设定门诊量统计系统的使用权限，医生只能访问自己相关的数据，管理员有权查看全部数据。
某医院门诊量的季节性变动统计分析
某医院门诊量的季节性变动统计分析摘要】目的了解门诊工作量随季节变动的规律。
方法采用时间序列数据季节指数分析法，计算分析某院近5年的门诊工作量。
结果1-2月为某院门诊的低谷期，7-8月为某院门诊的高峰期。
结论根据某院门诊量的季节变化规律，制定合理的门诊管理方案。
【关键词】门诊量季节指数分析【中图分类号】R311 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2012）03-0381-01某院是一家集医疗、教学、科研、预防、康复、社区服务为一体的国家“三级甲等”综合医院，辐射两省交界四市州、十二县区，承担着约300万人口的医疗卫生工作。
近年来，随着人们生活水平的提高，健康意识的不断加强，医院门诊量也在逐年增长，特别是农村和社区医疗保险的大力推进以后，医院的门诊工作量更是呈现出阶梯式的上升势头。
本文采用时间序列数据季节指数分析法，以季节指数的大小来反映门诊量在不同季节的变化。
以测定季节变动为主要目的，找出患者就诊的规律，为医院能合理配置人力物力，制定相应措施提供可靠的依据。
1 资料来源与方法1.1 资料来源资料来源于某院2006-2010年门诊工作统计报表。
1.2 方法采用时间序列数据季节指数分析法。
具体计算公式如下：季节指数=同月（或季度）平均值/各年份月（或季度）总平均值计算结果见表1、表2。
表1 2006-2010年门诊工作量月动态分析表2 2006-2010年门诊工作量季度动态分析2 结果分析2.1 结果从统计学角度上来看，季节指数超过100%且上升幅度较大者表示旺季；低于100%且下降幅度较大者表示淡季。
通过动态分析，得出我院的门诊量有明显的周期性季节变动。
图1 2006-2010年门诊量月份季节指数曲线图2 2006-2010年门诊量季度季节指数曲线2.2 分析每年元旦、春节所在月份即1-2月的门诊量最低。
民间有过年期间上医院不吉利的说法，有点小病能扛就扛，再加上这段时间天气比较寒冷，大家都不愿意出门，慢性病患者也是以“拖”为主，很多病人都要等到天气转暖后才到医院就诊。
2024年门诊部(所)市场规模分析
2024年门诊部（所）市场规模分析引言门诊部（所）是医疗服务机构的重要组成部分，为广大市民提供基层医疗服务。
随着人口老龄化趋势加剧和医疗需求的不断增长，门诊部市场正日益扩大。
本文将对门诊部市场规模进行分析，以了解市场的潜力和发展趋势。
市场规模分析门诊部市场规模可以从多个角度进行评估。
人口统计数据市场规模的首要因素是人口数量和结构。
通过分析人口统计数据，可以了解潜在的患者数量和需求趋势。
根据最新的人口普查数据显示，本市区总人口为X万人，其中老年人口超过X%。
这意味着门诊部市场面对的潜在需求日益增长。
医疗需求分析门诊部市场的规模也与医疗需求紧密相关。
根据卫生健康委员会的数据，本市区居民医疗需求呈现稳定增长的趋势。
通过分析就诊次数、就诊类型和就诊人数等指标，可以更准确地评估门诊部市场规模。
根据最新统计数据显示，本市区每年的门诊就诊量超过X万次，其中包括常见疾病、慢性病、预防接种等多个类型。
竞争对手分析在评估市场规模时，还需要分析竞争对手的情况。
通过调查本市区已有的门诊部数量和规模，以及新门诊部的增长趋势，可以预测市场的潜在容量。
此外，还需要了解竞争对手的服务范围、医疗技术、医保合作等情况，以全面评估门诊部市场的竞争状况。
市场发展趋势分析除了市场规模，还需要了解市场发展的趋势和前景。
政策环境政策环境对门诊部市场的发展具有重要影响。
通过分析相关政策文件、医改措施等，可以预测门诊部市场的发展趋势。
例如，最近出台的健康中国战略，提出了全面推进基层医疗服务的目标，这将为门诊部市场带来更多的发展机遇。
医疗技术进步医疗技术的进步也是门诊部市场发展的关键因素。
随着科技的不断革新，新的医疗技术和设备逐渐应用于门诊部，可以提供更高效、更精准的医疗服务。
这将进一步促进门诊部市场的发展。
患者服务体验患者服务体验对门诊部市场的发展至关重要。
通过提供便捷的挂号、预约系统、优质的医疗服务和人性化的就医环境，可以吸引更多的患者选择门诊部就医。
2008年～2012年医院门诊量季节变化的分析
中 圈分 类号 ：Ｒ － ０ ３
文 献标 识码 ：Ｃ
文 章编 号 ：１ ６ ７ １ — ８ １ ９ ４（ ２ ０ １ ４ ）０ ４ — ０ ２ ５ ７ — ０ ２
门诊是 医院开展服务的窗 １ ３ 。医院门诊量在很大程度上能反映医院 的规模、医疗技术水平 、门诊管理水平 以及患者对医院的信任程度 Ｊ 。
门诊人次 是考核 门诊 工作量 的一 项统计指标 ，不同时期 的门诊人次往
数 ＞１ ０ ０％，属于高 峰期 ，第 四季度指 数最高为 １ １ ３ ． ３ ７％，第一季度
指数最 低为８ ６ ． ３分 析 ３ ． １门诊量 的高峰期
往 因季节 的变 化而起伏 不定 。本文对 我院２ ０ ０ ８ 年至２ ０ １ ２ 年 间门诊人次
况分 析 ［ Ｊ ］ ． 上 海 医学， ２ ０ ０ ８ ， ３ １ （ ８ ） ： ５ ８ ２ — ５ ８ ４ ．
【 ３ ］ 李箭 ， 姜 青 峰， 白建 萍 ， 等． 医护人 员 血 源性 传播 疾 病职 业 暴露 调 查 分析 ［ Ｊ ］ ． 中华 医院感染 学 杂志 ， ２ ０ ０ ８ ， １ ８ （ ２ ） ： ２ ８ ９ ２ ８ ９ ． 【 ４ ］ 陈敏 珊 ， 冯 玉珍 ． 医护 人员 对血 源性 传 播疾 病职 业暴 露认 知情 况
体弱 的人抵 抗力差 ，很容 易患病 。每年 ５ 月份 我院为 中考和高考 学生
体检 ，这是 门诊量 增加 的主要原 因。从８ 月份开 始一直 到１ ２ 月份 门诊 人次逐渐 增加 ，到 １ ２ ） １ 份达 到最 高峰值 。同时第四季度也 是门诊量季 度最高 峰值。其主要 原因是秋冬 季节气候干燥 、寒冷 ，患上 呼吸道感
某院近年来入院人次季节指数规律分析
３ ３ 在 外科 收容增加时 ， ． 要加强麻醉科 、 外科 管理， 既要保证手术病人候床 的需要， 又要积极协调手术间 ， 最大限度的缩短外科患者的术前平均住院 日。
３ ４ 通过 人 院 人 次 的季 节 指 数 预 测 分 析 ， 掌 握 收 ． 可 容量 的季节 变 动规 律 。应 用 它既 可 以 分析 过 去 ， 可 又
ｙ＝１ ４＋ ５ ４ ０２ ２１ ． Ｘ
据需求合理安排床位 ， 积极收容 ， 确保病人及时接受治 疗。
３２ 提前做 好 工 作 人 员 调 配 ， 强 对 医务 人 员 的 思 ． 加 想 教育 工作 ， 防止 因工 作 忙 而 出现 服 务态 度 不 好 的 现
象。在收容淡季 ， 可适度安排 有关 人员休假、 出学 外 习、 业务进修等 ， 以提高医务人员的业务水平和工作能
人 人 院规 律 。
２ 结果
院 ２０ －２ １ 年的人院人次 的变动趋势分析分析如 ０６ ００
下。
２ １ ２０－２ １ 全院各 月人 院人次 与季节 比率 ． ０６ ００年 将 ５年 同月平 均 数 除 以总 月平 均 数 ， 各 月 份 的 得 季 节 比率 。见表 １ 。
张 璞
【 摘要】 目的 合理控制住院病人平均住院 日， 加快周转 ， 医疗成 本， 降低 减少 卫生资源 浪费。 方法
等医院的平均住院 日与病床周转次数进行相关分析 和住 院病人的费用分析。结果
对 某三级 甲
平 均住院 日与病床周转 次数存在高
度 负相关 ， ６年间 ， 由于缩 短 了平均住院 日， 为病人 共节 省 医疗 费用 ４９ ６ ５ ８ ．５万 元。结 论 医院的统筹 管理是缩 短平均 住 院 日的保证 ， 在保证 医疗 质量 的前提下尽可能缩短平均住 院 日， 目的在于充分利 用卫 生资源， 高 医疗质 量和 医院的 提
我院门诊量季节性变动预测分析
我院门诊量季节性变动预测分析摘要】目的对我院门诊量季节性变动预测分析，为医院科学现代化管理，促进医院的发展提供科学可靠的依据。
方法应用季节变动预测结果每年的二、三、四季度是我院门诊就诊高峰期季度，其中峰值出现在7 月份，第一个次峰值出现在8 月份，第二个次峰值出现在5 月份。
低谷期出现在每年的第一季度，特别是1、2 月份。
结论医院门诊就诊季节性变动情况，“以人为本，以患者为中心”的宗旨，制定科学措施，提供医院管理水平。
【关键词】门诊量季节性变动预测【中图分类号】R197.32 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2012）08-0372-02近年来，随着城乡居民生活水平的逐步提高，人们健康意识的不断增强，我院门诊量逐年增加，特别是我院实施“大专科，小综合”建设以来，门诊量更是呈现出阶梯式上升的趋势。
针对门诊量的不断增加，采用时间系列数据季节指数分析法，找出患者就诊时间规律，为了更好地合理配置资源指明方向，为医院领导及时制定相应的措施提供可靠依据。
1 资料来源资料来源于我院病案统计室2007 － 2011 年医院统计工作报表，数据真实、准确、可靠。
见表1、表2。
2 方法与步骤季节指数大小反应门诊在不同季节的流量变化，月份或季节指数超过100%且上升幅度较大者表示旺季，反之低于100% 且下降幅度较大者表示淡季。
其中季节指数等于同月（或季）平均数除以各年份月（或季）总平均数，根据公式计算出月度和季度季节指数，见表1、表2。
通过动态分析，可见我院门诊量存在明显的周期性季节变动，见图1、图2。
3 结果由图1、图2 所示，我院门诊就诊高峰期按季度分析为每年的二、三、四季度，按月份分析出现在每年的3 ～ 12 月，其中峰值出现在7 月份。
第一个次峰值出现在8 月份，第二个次峰值出现在5 月份。
低谷期出现在每年的第一季度，特别是1、2 月份。
4 讨论通过结果分析，不同情形制定不同措施。
针对医院门诊就诊高峰期，由于门诊量大增，患者面对就诊扎堆排队等候、专家门诊难求等现象，而医务工作人员工作量加大，情绪易烦躁，医患矛盾极易发生。
中医医院门诊工作量的季节性分析及预测研究
文章编 号 ： １ ０ ０ ４ — ４ ３ ３ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ — ０ ６ ７ ５ — ０ ４ 中 图分 类 号 ： Ｒ ２ — ０ ３ 文献标识码 ： Ａ
２ ０ １ ３年第 ２ ６卷第 ６ 期
・
统计分析 ・
中医医院 门诊 工作量的季节性分析及预测研究△
文所 给模 型在进行医院门诊量预测时具有较高的预测精 度。
２ 基 于 混 合 人 工 智 能 模 型 的 门诊 量 预 测 建 模 机 理
生 。一般常用 的用于 医院门诊量 预测 的方 法大致有 指数平 滑 法［ １ ］ 、 回归分析法Ｅ 、 灰色 预测 法［ ３ ］ 等方法 据 对 预 测 结 果 的影 响 权 重 较 大 ， 而 远 期 数 据 的 影 响权 重 较 小 ， 故 该 法 只 适 用 于 目前 时 刻 的数 据 拟 合 运 算 ， 对
遗传算法ｌ ｌ ４ ］ （ Ｇｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ＧＡ） 是 由美 国 Ｍｉ ｃ ｈ ｉ ｇ ａ ｎ
有其适用 的条件 ， 在 实际应 用 中应 根据 所 占有资 料 的实际情
况选用合适 的方 法或 模型 。如指数平 滑法 ， 是一种 序列 分 析 法， 其拟合值或预 测值是 对历 史数据 的加 权算 术平 均值 。指 数平滑法运用简 单 ， 但 利用 指数 平滑 法进行 医 院门诊量 预 测
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／Ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ．１ ０ ０ ４ － ４ ３ ３ ７ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ６ ． ０ １ ５
预测法是 ２ Ｏ世纪 ８ Ｏ年代提 出的一种 用来解决信 息不完备 系
１ 引言
统 的预测方法 。该法适 用 于解 决“ 少数 据 ， 贫信息 ” 情 况下 的 预测 问题 ， 使用简单方便 ， 且在数 据 占有量较少 的情况下依 然
【医疗信息化】利用ARIMA模型预测门诊人次
基于ARIMA模型预测门诊人次李文祯1，肖芬芳2（1广州医科大学附属第三医院信息科，2广州医博信息技术有限公司）摘要：通过建立ARIMA模型，同时考虑到节日对门诊人次的影响，采取ARIMA模型与定性研究相结合的组合方法，对2015年1月1号至10号的门诊人次进行预测。
预测结果显示，非节日误差百分比低于4%，在节日数据不足的情况下，节日误差百分比低于23%，处于可接受范围。
这表明，模型不仅有效地刻画了门诊人次的季节性，同时充分考虑了节日对门诊人次的影响，使预测结果更贴近实际情况。
本模型预测效果良好，运行此预测模型所得出的数据具有较强的指导性，可为医院科学决策和门诊管理提供参考意见。
关键词：ARIMA模型，门诊人次，预测1.引言门诊是医院医疗工作的起点，是医院直接对外服务的“窗口”。
医院的门诊人次是反映医院工作效率的一项重要指标，对医院的门诊人次进行分析与预测，可以为医院制定工作计划和统筹安排提供决策依据。
目前可以用于医院门诊人次的预测方法较多，如利用传统时间序列分解模型[1]、趋势季节模型[2]、移动平均比率法[3]、自回归模型[4]、灰色模型[5]等，本文选取ARIMA模型对医院的门诊人次进行预测。
2.ARIMA模型简介2.1 ARIMA模型原理ARIMA模型是被广泛运用于对各类事件序列数据分析和建模的方法[6-8]，它由美国学者博克斯和英国统计学家詹金斯共同建立，也称博克斯-詹金斯法，简称B-J法[9]。
模型基于如下观念：要预测的时间序列是由某个随机过程生成的。
如果生成序列的随机过程不随时间变化，则该随机过程的结构可以被确切地刻画和描述。
利用序列过去的观察值，可以外推出序列的未来值。
在ARIMA模型中，序列的未来值被表示成滞后性和随机干扰项的当期及滞后期的线性函数，即模型的一般形式如下式所示：Y t=μ+ϕ1Y t−1+⋯+ϕp Y t−p+εt+θ1εt−1+⋯+θqεt−q(1) 其中，μ为序列Y t的均值。
门诊量变化的统计分析
门诊量变化的统计分析
严伟晨
【期刊名称】《现代医院》
【年(卷),期】2003(003)005
【摘要】@@ 门诊是直接为社会人群进行医疗和预防保健的场所,是联系住院医疗和社会医疗预防保健的纽带.门诊工作的服务优劣,质量高低,数量多少是整个医院水平的反映,也是衡量医院管理水平的重要标志.通过对我院1997年～2001年门诊工作量情况进行统计汇总分析,找出门诊就诊人次的变化规律,制定相应的措施,为领导提供信息及决策的依据.
【总页数】1页(P81-81)
【作者】严伟晨
【作者单位】武警广东边防总队医院,广东广州,518029
【正文语种】中文
【中图分类】R19
【相关文献】
1.妇科门诊量季节性变动统计分析 [J], 葛兰
2.门诊医疗质量与门诊量增长关系的统计分析 [J], 蒋卫东
3.基于统计分析的医院门诊量灰色预测模型 [J], 王书
4.瓦乌维和二级医院两批次门诊量统计分析 [J], 戚金荣;佟立波;李兵;陈爱国;刘元东
5.专科医院10年门诊量统计分析 [J], 崔玉青
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某综合医院2010年-2014年门诊量变化分析
第2季度和第3季度的门诊量和出院人数较多，第4季度门诊量和出院人数较少，推测原因可能为4季度时10月、11月份气温尚适宜，患者较少；而1季度时因为春节和传统风俗的影响，使得前来就诊的病人数较少。
2季度、3季度天气变暖、是呼吸系统和肠道疾病的高发期，故前来就诊病人相对较多。
因此该院应该根据季节性预测结果合理安排好人力和物力，在收容高峰期时应合理高效利用资源[8]，一是加大一线人员的投入，可向工作强度大的科室调配人员，增加人手；二是控制病人的平均住院日[9]，提高病床周转次数及病床使用率；并且加强对手术室、麻醉科的管理，缩短择期手术候床时间，缩短术前平均住院日；但需注意的是，在医院收容量高峰期时，应做好院内感染控制工作[10]，确保医疗质量和安全。
在收容低峰期时可安排医务人员的外出进修学习、开展科研学术会议及后勤部门的设备检修[8]。
采用移动平均季节指数法分析医院各季度就诊人次的变化并预测医院的门诊量和出院人数、其方法简便可行。
通过对数据进行分析和预测，可以为医院领导对卫生资源的合理配置提供科学的依据，做到早计划、早安排。
参考文献[1] 姜月宜,唐赛贞,周继云,等.趋势季节模型在住院人数预测中的应用[J].中国病案,2007,8(11):21-22.[2] 卢悦凤.应用移动平均季节指数法预测门诊量和出院人数[J].中国医院统计,2010,17(2):138-139.[3] 孙静,何雅静.采用移动平均指数法对某院出院人数进行预测与分析[J].中国医院统计,2012,19(6):466-467. [4] 王瑞平.两种季节趋势模型预测法的应用比较[J].中国卫生统计,2011,28(1):77-78.[5] 于洪江,柳国洪,孙爱峰,等.时间序列资料季节变动分析方法的比较[J].中国卫生统计,2011,28(5):599-601. [6] 严茂春,邓蓉.应用季节变动分析法对某院门急诊人次数进行测定[J].中国医院统计,2012,19(4):286-288.[7] 李俊明.季节移动平均数法在住院人次预测中的应用[J].中国病案,2011,12(5):47-49.[8] 秦峰,叶妮娜.收容量季节指数在医院管理中的应用[J].解放军医院管理杂志,2011,18(3):245-247.[9] 王菁菁.1997年-2006年我院入院人数季节指数规律分析[J].基层医学论坛,2008(12):853.[10] 伍学元.住院收容量的季节指数规律分析[J].中国病案,2009,10(2):34.（2015-04-13收稿）某综合医院2010年-2014年门诊量变化分析519000 珠海市中山大学附属第五医院文建珍江丽凤叶丽华胡敏霞摘要 目的探讨某综合医院2010年-2014年的门诊量变化情况。
门诊工作量的季节性统计分析
门诊工作量的季节性统计分析【摘要】目的：统计并分析门诊工作量的季节性变化。
方法：本研究运用时间序列数据分析法对某院2021年门诊工作量开展季度分析及月度分析。
结果：挂号数最高的月份为12月，其次为11月，属于门诊看诊高峰月份。
第三季度及第四季度门诊工作量的季节指数均超过100.00%，提示这两个季度的平均门诊量高于季度的平均门诊量，门诊诊疗人次明显增多，属于门诊旺季；其中第二季度预约占比最高，考虑可能这一时段天气较为炎热有关，大部分患者选择预约挂号。
结论：2021年某院第三、第四季度属于门诊旺季，第一季度属于淡季，旺季增设门诊、加强就诊管理，淡季积极开展义诊活动，可全面提升医院服务质量。
【关键词】门诊工作量；季节性变化；月度分析门诊属于医院内部综合性较强的部门，其具有患者流动性大、医患接触时间短及护理服务周期短等特点[1]。
近年来，我国居民生活水平逐步提高，其健康意识及保健意识也随之增强，尤其是当前医保实现全面覆盖，人民群众对健康的需求日益迫切，导致医院门诊就诊人数不断增加，门诊工作量较大，若未能及时把控不同季度工作强度，容易导致医护人员工作超负荷，从而影响医疗服务质量[2]。
本研究对医院门诊工作量的季节性变化趋势展开统计分析，具体阐述如下。
1.资料与方法1.1一般资料本次统计调查数据来源为医院信息库内2021年门诊工作量报表。
1.2方法运用动态数列指标对2021年门诊工作量变化趋势进行分析；时间序列数据、季节指数等指标均借助Excel分析工具开展。
年度门诊总人次列出统计表格，首先计算2021年同一季度的平均数作为该季度的本季均值，之后计算出2021年所有季度的平均数作为季度的总季均值，最后将各季度的本季均值除以总季均值，以获得季节指数。
1.3观察指标（1）统计2021年门诊各月份及第一、第二、第三、第四季度的挂号数、预约已挂号数、预约未挂号以及总预约数。
（2）计算季节指数，公式如下：季节指数=同月（或季度）平均数/各年月份（或季度）总平均数×100.00%[3]。
门诊分析报告
门诊分析报告1. 引言本文档旨在对某医院门诊数据进行分析和评估，为医院管理决策提供支持。
通过对门诊数据的详细分析，我们可以对医院门诊的运营情况进行全面的了解，并提出针对性的改进措施。
2. 数据概况门诊数据主要包括以下几个方面的指标：2.1 就诊人数通过统计门诊系统中的就诊记录，我们可以得出每个月的就诊人数。
根据数据分析结果显示，就诊人数整体呈上升趋势，但在5月份有一个明显的降低，这需要我们对具体原因进行进一步的研究和分析。
2.2 就诊科室分布通过对就诊科室的统计分析，我们可以了解到不同科室的就诊量情况。
根据数据显示，内科和外科是最常就诊的科室，其次是妇产科和儿科。
这些数据可以为医院调整科室排班、资源配置提供一定的参考。
2.3 挂号方式分析挂号方式分析可以帮助我们了解患者选择挂号渠道的偏好。
根据统计数据，自助挂号机和线上挂号成为患者挂号的主要方式，而现场挂号则逐渐减少。
这可以为医院管理部门提供挂号渠道调整的思路。
2.4 就诊时间分布通过对就诊时间的统计分析，我们可以了解到不同时间段的就诊人数分布情况。
数据显示，早上9点到10点和下午2点到3点是就诊高峰期，而晚上7点以后则是相对较少的就诊时间段。
对于医院的排班和资源调配来说，这是一个重要的参考指标。
3. 数据分析结果通过对门诊数据的分析，我们得出以下几个结论：3.1 门诊就诊流量存在波动根据就诊人数的统计数据，我们发现每个月的就诊量存在波动。
关键因素可能包括季节性变化、节假日等。
这对于医院的资源调配和排班安排提出了挑战，需要加强预测和计划。
3.2 内科和外科是热门科室根据科室就诊量分布统计，内科和外科是患者就诊最多的科室。
这可能与常见疾病的就诊需求和人口年龄结构有关。
医院应该加强对这两个科室的资源投入和人员培养。
3.3 自助挂号和线上挂号渠道受欢迎患者更倾向于使用自助挂号和线上挂号渠道，这可能与方便快捷、减少排队时间有关。
医院应提供更多的自助挂号设备，并进一步优化线上挂号系统，提高患者的挂号体验。
中医医院业务数据分析报告
中医医院业务数据分析报告中医医院作为我国医疗卫生体系中的重要组成部分，承担着传承和发展中医药事业、保障人民健康的重要使命。
为了更好地了解中医医院的业务运行情况，提高医疗服务质量和管理水平，我们对_____中医医院的业务数据进行了深入分析。
本报告将从门诊业务、住院业务、医疗费用、医疗资源利用等方面进行详细阐述。
一、门诊业务分析1、门诊量过去一年，医院的门诊总量为_____人次，较上一年度增长/下降了_____%。
从月度数据来看，门诊量呈现出一定的季节性波动，其中_____月份门诊量最高，达到_____人次，可能与该季节的疾病高发有关；＿____月份门诊量相对较低，为_____人次。
2、科室分布在门诊各科室中，就诊人次最多的前三个科室分别是中医内科（＿____人次）、中医康复科（＿____人次）和中医皮肤科（＿____人次）。
中医内科的高就诊量反映了人们对中医调理身体、治疗慢性病的需求较大；中医康复科的受欢迎则表明患者对中医康复手段的认可。
3、患者来源门诊患者主要来自本市（＿____%），周边县市的患者占比为_____%。
这说明医院在本地具有较高的知名度和影响力，但在周边地区的辐射范围还有待进一步扩大。
4、就诊时间分布门诊患者的就诊时间主要集中在上午 8 点至 11 点（＿____%）和下午 2 点至 4 点（＿____%），高峰时段患者排队等候时间较长，需要进一步优化门诊流程，提高就诊效率。
二、住院业务分析1、住院人数全年住院总人数为_____人，平均住院日为_____天。
与上一年度相比，住院人数增长/下降了_____%，平均住院日缩短/延长了_____天。
2、疾病谱住院患者中，排名前五位的疾病分别是_____、＿____、＿____、＿____和_____。
其中，心脑血管疾病、呼吸系统疾病和消化系统疾病的患者占比较高。
3、病床使用率医院病床使用率为_____%，部分科室病床紧张，如外科（＿____%）和内科（＿____%），而某些科室病床使用率较低，存在资源闲置的情况。
应用TOPSIS法综合评价企业医院改制后医疗工作质量
少 ， 以 １２月最少 ， ８月 最高。元旦 、 尤 、 而 春节期 间来就 诊的人
明显减少 ， 但春节过后 的 ３月 门诊量 即开始增多 ， 门诊量最 ８月
３ ５ 为便于院 内外 、 ． 国内外的交流 ， 强烈建议 医院 门诊病 案 的 诊 断要 跟住院病案 的诊 断一样 ， 医诊 断要使 用 ＩＤ １ ， 医 西 Ｃ ．０ 中
们要 根据门诊量的变 化情况 ， 时地 对相 关部 门工作 计划 、 及 工 作 流程 、 人力物力 资源等 进行合 理 的调整 ， 配置 和使用 上尽 在 可能做到科学 、 合理 ， 发挥 出最大 的效能 。 ３ ３ 门诊量的大小 除了与应诊 医生 的多 少有关 外 ， 医院 的 ． 与 专科 特色及医生的专科特长有着密 切的关 系。该 医 院的肾病 、 妇科病 、 乳腺病 、 脑病 、 病及皮 肤病 都是 国家级 的重 点专 科 ， 骨
大， 这与天气原 因及暑 假有 关。在表 ２中可见 ２ ０个 科室 中有
１ 个科 室 （ 肤 、 １ 皮 妇科 、 鼻喉 、 耳 肛肠 、 骨科 、 外科 、 针灸 、 眼科 、
诊 断要使 用国家中医药管理局规定 的中医病 、 证编码 。
参 考 文 献
口腔 、 肿瘤及心理咨询科 ） 门诊 量都 是 ８月最 高。这提 示我 的
（ ）：５３ １０ ． ８ １０ —５ ５
［ ］ 廖明云．２ ｏ —２ｏ １ ｏ ２ ｏ ６年 门诊量调查分析 ［ ］ Ｊ ．医学信 息 ，０７，０ ２０ ２
［ ］ 张宏娟． Ｏ ｏ Ｏ ４ 我院门诊人次 的动态分 析 ［ ］ ２ ２ ｏ —２ｏ 年 Ｊ ．中国卫生
统 计 ，０ ６ ２ （ ）２ ７ ２ ０ ，３ ３ ：８ ．
国内开展门诊量预测情况的初步调查与分析
国内开展门诊量预测情况的初步调查与分析王思嘉;王昊【摘要】目的：初步探讨门诊量定量预测在门诊管理中的意义及充分发挥其应用价值的初步思路。
方法通过分析借助万方医学网及维普期刊资源整合服务平台检索的2000—2014年发表的门诊量统计相关文献中的统计学方法使用现状,进行初步探讨。
结果共检出门诊量定量预测相关文献156篇,涉及统计学方法9类。
预测时间间隔为年的占45.5%、为季度的占23.7%、为月的(称月预测)占30.8%。
各方法用于月预测的比例有显著差异(Fisher’s 精确检验,P =0.000),ARIMA 模型几乎全部用于月预测。
结论定量预测有利于门诊量宏观及微观管理。
因此必须加强门诊管理者与数据开发及分析人员的合作,加强数据挖掘及短时预测研究。
ARIMA 模型应是目前较为便捷有效的短时预测工具之一,组合预测应是发展方向之一。
%Objectives: To Preliminarily discuss the importance of outpatient amount quantitative prediction and to make a tenta-tive thinking of bringing it into full play. Methods: The related articles which published from 2000 to 2014 in the WANFANG MED ONLINE(mirror edition) and CQVIP were searched and the application of statistics method in them analyzed. Results:156 articles of the outpatient amount quantitative prediction were found, 9 statistical methods involved. 45. 5% of the articles use year as the time interval for the prediction, 23. 7% use quarter and 30. 8% use month. In the prediction which using month as the time interval, the proportion of the use of each method showed significant difference. (Fisher's test, P = 0. 000), the use of ARIMA model was almost used for monthly prediction. Conclusions: Quantitative forecasting is conducive tomacro and micro management . So the cooperation between the manager of outpatient service and data analyst must be reinforced to strengthenthe data mining and the research in prediction of short time interval. In short time interval forecasting,ARIMA model should be one of the more convenient and effective tools, and combination forecasting is one of the development trends.【期刊名称】《江苏卫生事业管理》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】3页(P47-49)【关键词】门诊量;定量预测;数据挖掘【作者】王思嘉;王昊【作者单位】南京师范大学数学科学学院南京市 210046;南京医科大学第一附属医院门诊部南京市 210029【正文语种】中文门诊的合理人力弹性调配并引导患者就诊“避峰就谷”是改进服务的重要手段之一[1]。
2013-2019年某中医院门诊量动态变化分析
菌培养，结果均符合院感要求#3小结此次新型冠状病毒肺炎疫情来势凶猛，传染性和传播途径尚处于不断认识的过程，消毒防护是切断传播途径和保护易感人群的有效方法，是控制该传染病的关键措施凹。
我科医务人员严格遵照诊疗方案和技术指南的要求，制定并不断完善相关流程，规范详细问诊流行病学史，强化培训防护知识，根据风险级别做好充分的防护及消毒处理，确保了所有病人的安全转运，无一例出诊人员发生感染#参考文献%1&卫生应急办公室•截至3月8日24时新型冠状病毒肺炎疫情最新情况［EB/OL&［202008-19］.http：///xcs/ yqtb/202003/f2c83db9f73d4be5be0dc96af731813c.shtml.佚名•《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第六版）》解读:J/OL&.中国临床医生杂志，2020,48（）：377-37&魏秋华，任哲•2019新型冠状病毒感染的肺炎疫源地消毒措施:J&.中国消毒学杂志，2020,37（1）:5962.陕玉萍•黄芳，许秀娟•急救用救护车的消毒管理中华医院感染学杂志，2010,20（1）:3275.杨晓梅•救护车消毒管理探讨％&中国消毒学杂志201633（9）：927-928陈志，王小刚，孙粤，等•新型冠状病毒肺炎院前医疗急救防控手2%M&：科2020：25-27中华人民共和国卫生部.医疗废物管理条例［S&.2003.中华人民共和国卫生部.医疗卫生机构医疗废物管理办法［S&. 2003左惠敏，王冬•发热门诊疑似新型冠状病毒感染患者标本采集与转运管理:J/OL&.护理学杂志202035（6）:62-64.（收稿日期:2020-08-18修回日期：2020-11-22）•管理科学•2013—2019年某中医院门诊量动态变化分析林丽芳（桂林市中医医院医院病案统计科，广西桂林541004）［摘要］目的通过对门诊量数据进行分析，探讨我院门诊量变化趋"和规律，了解老百姓对中医服务的需求。
应用趋势季节模型预测门诊处方量
误 差 ， （。 概 率 为 ０ ５时 ， 自由度 为 （一） 的 ｔ （ ∞ －是 Ｎ） ． ０ 在 Ｎ １ 时 值 取
双 侧１ 。
１２２ 求趋 势 预 测 值 Ｔ＝ ＋ ｔ 中 ： 处 方 数 的起 点 值 ； ．． ，ａ ｂ 式 ａ是 ｂ
２０ ０ ５年 第 一季 度 门诊 处 方 的实 际完 成 值来 看 ，在 预测 值 范 围内 。门诊在 安 排工 作 时要 注 意 医生 的合 理 配置 ， 医生 留 给 出合 理 诊断 、 置病 人 的 时间 ． 文 运用 趋 势季 节 模 型 ， 理 处 本 从 论 上预 测 门诊 处 方量 在一 定 时 期 内 持续 变化 的趋 势性 和季 节性 变 动 ． 以指 导 门诊 工作 的合 理安 排 及组 织管 理 。
合 法权 益 的法 律保 障 。要 提高 门诊 医师 的 自律 性 ， 院质 检 医
根据表 ２的数据运用预测误差公式进行计算 ， 出趋势季节 算
模型的预 测 误 差 ， 表 ２ （） 。阳 ＝ ３４ ． （ ， 度 ） 见 第 ５栏 ２４ ５ ３张 季 ８ 。
【】 陆会 均 ． 强 门诊 病 历 质 量 管 理 提 高 门 诊 诊 疗 质 量 ． 苏 卫 生 事 业 ２ 加 江 管 理 ，００１ （） ２ ２ ． ２０ ，１２： — ３ ２
８０ ０） ３０ ０
【 关键词】门诊处方量 ； 趋势季节模型 【 中图分类号】Ｒ １ ３１ 【 文献标识码】Ｃ
医院 门诊 处 方 量 直 接 反 映着 医生 及 药 剂人 员 的实 际 工
【 文章编号】１ ７ － ２ ０２ ０ ｝５ ｃ－ ４ － ２ ６ ３ ７ １ （０ ７０ （ ｝１ ８ ０
诊所预测性分析报告怎么写
诊所预测性分析报告怎么写1. 引言在现代医疗领域，预测性分析已经成为一个重要的工具，可以帮助诊所预测未来的患者数量、诊断结果和治疗方案的效果。
通过对过去的数据和趋势进行分析，诊所可以更好地规划资源，提高质量和效率，优化患者的就医体验。
本报告旨在介绍如何撰写一份有效的诊所预测性分析报告，帮助诊所做出合理的决策。
2. 数据收集与整理要编写一份有意义的诊所预测性分析报告，首先需要收集相应的数据。
常见的数据包括患者的就诊记录、治疗结果、药物使用情况等。
这些数据可以通过电子病历系统、数据库或者Excel表格等方式获取。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性。
收集到数据后，需要对数据进行整理和清洗。
这一步骤包括去除重复记录、填补缺失值、处理异常值等。
数据整理的目的是为了使数据具备可分析性，并为后续的预测模型建立做准备。
3. 数据分析在数据整理完成后，接下来可以进行数据分析。
数据分析是为了从收集到的数据中寻找有用的信息和规律。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘和机器学习等。
通过统计分析，可以计算出患者的平均就诊次数、疾病发生率等基本指标。
数据挖掘可以通过挖掘患者的行为模式和就诊偏好等隐含信息，来揭示患者群体的特点。
机器学习则可以通过建立预测模型，来预测未来的患者数量和治疗效果。
4. 预测模型建立在数据分析的基础上，可以建立具体的预测模型。
预测模型可以分为时间序列模型和回归模型两大类。
时间序列模型适用于需要预测未来一段时间内的患者数量或治疗效果的情况。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型等。
回归模型适用于需要预测患者数量或治疗效果与其他因素之间关系的情况。
通过回归模型可以了解各个因素对患者数量或治疗效果的影响程度。
常见的回归模型包括线性回归模型、逻辑回归模型等。
5. 模型评估与优化在建立了预测模型之后，应该对模型进行评估和优化，以确保模型的准确性和可靠性。
对于时间序列模型，可以使用残差分析、对比分析等方法来评估模型的拟合度和预测能力。
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我院门诊量季节性变动预测分析
发表时间：2012-09-25T15:34:50.403Z 来源：《医药前沿》2012年第8期供稿作者：李芳王松柏王文丽
[导读] 坚持以人为本，促进人的全面发展，不断提高医护人员综合水平，从而稳步推进医院的发展。
李芳王松柏王文丽
（广东省江门市妇幼保健院信息科广东江门 529000）
【摘要】目的对我院门诊量季节性变动预测分析，为医院科学现代化管理，促进医院的发展提供科学可靠的依据。
方法应用季节变动预测结果每年的二、三、四季度是我院门诊就诊高峰期季度，其中峰值出现在7 月份，第一个次峰值出现在8 月份，第二个次峰值出现在5月份。
低谷期出现在每年的第一季度，特别是1、2 月份。
结论医院门诊就诊季节性变动情况，“以人为本，以患者为中心”的宗旨，制定科学措施，提供医院管理水平。
【关键词】门诊量季节性变动预测
【中图分类号】R197.32 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2012）08-0372-02
近年来，随着城乡居民生活水平的逐步提高，人们健康意识的不断增强，我院门诊量逐年增加，特别是我院实施“大专科，小综合”建设以来，门诊量更是呈现出阶梯式上升的趋势。
针对门诊量的不断增加，采用时间系列数据季节指数分析法，找出患者就诊时间规律，为了更好地合理配置资源指明方向，为医院领导及时制定相应的措施提供可靠依据。
1 资料来源
资料来源于我院病案统计室2007 － 2011 年医院统计工作报表，数据真实、准确、可靠。
见表1、表2。
2 方法与步骤
季节指数大小反应门诊在不同季节的流量变化，月份或季节指数超过100% 且上升幅度较大者表示旺季，反之低于100% 且下降幅度较大者
表示淡季。
其中季节指数等于同月（或季）平均数除以各年份月（或季）
总平均数，根据公式计算出月度和季度季节指数，见表1、表2。
通过动态分析，可见我院门诊量存在明显的周期性季节变动，见图1、图2。
3 结果
由图1、图2 所示，我院门诊就诊高峰期按季度分析为每年的二、三、四季度，按月份分析出现在每年的3 ～ 12 月，其中峰值出现在7月份。
第一个次峰值出现在8 月份，第二个次峰值出现在5 月份。
低谷期出现在每年的第一季度，特别是1、2 月份。
4 讨论
通过结果分析，不同情形制定不同措施。
针对医院门诊就诊高峰期，由于门诊量大增，患者面对就诊扎堆排队等候、专家门诊难求等现象，而医务工作人员工作量加大，情绪易烦躁，医患矛盾极易发生。
因此，在此期间医院领导应严格审批各类休假，控制人员外出进修、培训等；合理增设收费窗口，开设便民门诊；积极倡导预约挂号模式，拓宽预约挂号渠道；提前安排就诊计划，简化服务流程；加强
其他部门的监管，确保医疗环境安全。
针对医院门诊量低谷期，医院可以利用这段时间内安排部分工作人员进修、培训学习及休假；开展基础设施隐患排查工作，及时封堵隐患源头；丰富医护人员就医活动，组织医护人员“五进入”活动，进社区、进街道、进企业、进农村、进家庭。
坚持以人为本，促进人的全面发展，不断提高医护人员综合水平，从而稳步推进医院的发展。
通过我院近5 年的门诊量季节变动分析出医院季节变动的周期性及医院门诊量变化规律，及时制定医院门诊管理预案，为患者提供更方便、快捷、高效、优质的门诊医疗服务，最大程度地满足患者需求。
参考文献
[1] 张惠芳等. 应用趋势季节模型预测门诊和出院人数[J]. 中国卫生统计，2006，23（5）：472-473.
[2] 方红. 某院门诊人数与住院人数的预测及相关分析[J]. 中国卫生统计，2011，18（4）：336-338.
[3] 李海燕等.2000 年－ 2009 年门诊量变化趋势分析[ J ] . 中国病案，2011，12（6）：60-61.
[4] 方积乾等. 卫生统计学[M].5 版. 北京：人民卫生出版社，2004.
[5] 张秀花. 医院门诊数量季节波动分析[ J ] . 中国医院，2005，9（7）：70.。