本文選題：干預(yù)分析模型 + 時(shí)間序列�。� 參考：《中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)》2017年03期

【摘要】：目的利用干預(yù)分析模型從定量分析的角度來評(píng)估政策干預(yù)或突發(fā)事件對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的具體影響。方法本文以2010年1月至2013年5月某醫(yī)院ICU抗生素多重耐藥性的時(shí)間序列為例進(jìn)行干預(yù)性分析。利用SAS中的PROC ARIMA程序可定量分析政策法規(guī)對(duì)抗生素多重耐藥性的影響。結(jié)果多重耐藥性的干預(yù)分析模型中趨勢(shì)估計(jì)參數(shù)為-0.00174,抗生素多重耐藥性呈下降趨勢(shì),干預(yù)的MA系數(shù)為-0.662,干預(yù)變量系數(shù)為-0.117,說明限制抗生素使用的政策法規(guī)降低了醫(yī)院抗生素使用量,使抗生素多重耐藥性下降11.04%。結(jié)論干預(yù)分析模型可以較好地處理"突變性"的時(shí)間序列問題,SAS中的PROC ARIMA程序?yàn)樵撃Ｐ吞峁┝艘环N極為方便的實(shí)現(xiàn)形式。
[Abstract]:Objective to evaluate the impact of policy intervention or unexpected events on time series data from the perspective of quantitative analysis using intervention analysis model. Methods from January 2010 to May 2013, the time series of multidrug resistance of antibiotics in ICU of a hospital were used as an example for interventional analysis. The effects of policies and regulations on multidrug resistance of antibiotics can be quantitatively analyzed by using proc Arima program in SAS. Results in the intervention analysis model of multidrug resistance, the estimated trend parameter was -0.00174, and the multidrug resistance of antibiotics showed a decreasing trend. The MA coefficient of intervention was -0.662, and the coefficient of intervention variable was -0.117, which indicated that the policies and regulations restricting the use of antibiotics reduced the use of antibiotics in hospitals and decreased the multidrug resistance of antibiotics by 11.04%. Conclusion the intervention analysis model can deal with the time series problem of "mutation" well. The proc Arima program in SAS provides a very convenient implementation form for the model.
【作者單位】： 東南大學(xué)流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系;南京大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬鼓樓醫(yī)院;
【分類號(hào)】：O211.61;R95

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本文編號(hào)：2109777