【摘要】：目的:建立一種簡(jiǎn)單易行的快速分析藥品消耗規(guī)律的方法,提高醫(yī)院藥房管理水平。方法:以嗎丁啉片為例,采用時(shí)間序列季節(jié)性分解方法分析24個(gè)月的實(shí)際訂貨量數(shù)據(jù),借助SPSS軟件提取出幾個(gè)表達(dá)變化趨勢(shì)的關(guān)鍵分量,包括反映趨勢(shì)和循環(huán)成分的分量(STC)、反映季節(jié)性變動(dòng)的分量(SAF)及去除季節(jié)影響后的分量(SAS),通過觀察這些分量數(shù)據(jù)序列的變動(dòng)規(guī)律得出結(jié)論;同時(shí)與直觀法進(jìn)行比較。結(jié)果:季節(jié)性分解法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性較高,其平均絕對(duì)百分誤差(0.17)明顯小于直觀法的誤差值(0.24)。結(jié)論:采用季節(jié)性分解方法可以在軟件的幫助下迅速且準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)藥品的消耗規(guī)律,在此基礎(chǔ)上調(diào)整庫存策略,可更方便地結(jié)合藥品的日常管理與長期動(dòng)態(tài)管理,從而提高藥品管理水平。
[Abstract]:Objective: to establish a simple and rapid method to analyze the law of drug consumption and improve the management level of hospital pharmacy. Methods: taking morpholine tablets as an example, the time series seasonal decomposition method was used to analyze the actual order volume data of 24 months, and several key components to express the changing trend were extracted by SPSS software. The component (STC), which reflects the trend and the cyclic component, reflects the seasonal variation of the component (SAF) and the component (SAS), after the seasonal influence is removed. The conclusion is drawn by observing the variation law of these component data sequences, and the results are compared with the intuitive method. Results: the average absolute percent error (0.17) of seasonal decomposition method was significantly lower than that of visual method (0.24). Conclusion: with the help of software, the seasonal decomposition method can quickly and accurately find out the law of drug consumption, on the basis of which the inventory strategy can be adjusted, and it is more convenient to combine the daily management of drugs with the long-term dynamic management. So as to improve the level of drug management.
【作者單位】： 南京大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬鼓樓醫(yī)院;
【分類號(hào)】：R95

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2271841