目的 建立骨折住院患者量的预测模型,探索骨折住院患者量的季节变动规律及未来趋势,以合理安排资源、提高医疗工作效率。 方法 收集山西省汾阳医院 2017 年 6 月至 2022 年 3 月骨折住院患者的临床资料,应用 R 3.5.2 软件进行时间序列分析和季节性自回归移动平均(SARIMA)模型的建模拟合,并用其对住院患者量进行定量预测和验证。 结果 共纳入 2 563 例患者,平均年龄 53.43 岁,男、女之间的年龄分布差异有统计学意义(t=-17.798,P<0.001)。分月记录骨折住院患者量,时间序列分析提示住院患者量每年有 2 个高峰期,即 5 月和 8 月。使用 2018 年 1 月至 2021 年 7 月的训练集数据建立 SARIMA(0, 0, 1)(1, 0, 0)12 模型(白噪声检验,P=0.806),对 2021 年 8 月至 2022 年 3 月的预测集数据进行短期预测,RMSE=0.24,MAPE=149.61,预测值与实际值的相对误差范围在 1.81% ~ 8.60%。 结论 SARIMA 模型拟合骨折住院患者量变化趋势较佳,可为医院或专业科室管理者提供决策依据,同时也可为骨折防治措施的制定提供参考。