换一批基于ARIMA模型预测ICU耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌流行趋势
Application of ARIMA in prediction of prevalence trend of carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae in ICU
摘要目的 探讨自回归整合移动平均模型(ARIMA)在重症监护病房(ICU)耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌(CRKP)流行趋势预测中的应用,为医院制定ICU CRKP感染防控策略提供科学依据.方法 收集2021年1月—2024年1月无锡市江南大学附属医院ICU CRKP月度检出菌株数,剔除来自同一患者的重复样本,最终纳入分析的CRKP菌株555株.采用R统计软件进行时间序列差分并构建ARIMA模型,利用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图进行模型参数确定.通过赤池信息准则(AIC)和均方根误差(RMSE)筛选最优模型,并采用Box-Ljung检验评估残差序列的稳健性.选取2023年9月—2024年1月的检出数据作为验证集,评估模型预测精度,并预测2024年2月—4月的CRKP动态趋势.结果 2021-2023年医院年度ICU CPKP检出率呈现动态变化(x2=66.906,P=0.001),痰液和中段尿为主要来源.最优模型ARIMA(8,1,10)的最小赤池信息准则(AIC)为222.1,RMSE为3.67,Box-Ljung(x2=0.104,P=0.746)检验显示残差序列无自相关性.2023年9月—2024年1月的实际CRKP与预测值均表现出先升后降的趋势,模型预测的平均相对误差为9.62％.模型预测2024年2月ICU CRKP检出数可能达到低谷,随后呈上升趋势,4月可能出现感染高峰.结论 ARIMA模型能够有效用于医院ICU CRKP流行趋势的短期预测和动态分析,为医院感染的早期预警和相应防控措施提供理论依据.
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关键词
耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌自回归整合移动平均模型重症监护病房预测流行趋势Carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniaeAutoregressive integrated moving average modelIn-tensive care unitPredictionPrevalence trend
栏目名称
DOI
10.11816/cn.ni.2025-248374
发布时间
2025-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省自然科学基金资助项目（BK20230190）
江苏省医院协会医院管理创新研究课题资助项目（JSYGY-3-2024-603）
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