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2020年1月27日，国家卫生健康委针对新型冠状病毒肺炎的防护发布了《新型冠状病毒感染的肺炎防控中常见医用防护用品使用范围指引（试行）》[1]的通知，指出医护人员在发热门诊、隔离留观病区（房）、隔离病区（房）和隔离重症监护病区（房）等区域，应当正确佩戴医用防护口罩、乳胶检查手套、护目镜、防护面罩/防护面屏、隔离衣和防护服等防护设备。而医护人员在工作期间，需要长时间穿戴防护用具，局部皮肤因受到垂直压力、摩擦力、剪切力和潮湿环境等的影响，极易导致医疗器械相关压力性损伤（medical device related pressure injuries，MDRPI），不仅影响救治工作也增加了感染的风险。
为此，笔者针对器械相关压力性损伤产生的原因及预防和治疗现状进行综述，旨在为一线防疫医护人员提供相关的防护建议，并为后续压力性损伤的防治工作提供参考。
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压力性损伤(pressure injure，PI)通常被称为压疮(pressure ulcers)。美国压疮咨询委员会（National Pressure Ulcer Advisory Panel，NPUAP）于2016年将压疮重新定义为压力性损伤，并将MDRPI定义为“由于用于诊断或治疗目的器械使用而产生的压力损伤，损伤部位表现形状与医疗器械的样式或形状相符合” [2]。2019年版的《预防和治疗压力性损伤：快速参考指南》中将“医疗器械相关压力性损伤”简化为“器械相关压力性损伤”[3]。Black等[4]研究发现，院内获得压力性损伤的案例中，有34.5%的损伤属于器械压力性损伤，发生概率是未使用医疗设备患者发生率的2.4倍。压力性损伤会导致疼痛、感染率升高和延迟出院。研究表明，器械压力性损伤在成年人尤其是老年人中十分常见，可能与老年人毛细血管脆弱、皮肤及组织弹性下降等因素有关。其他观察到的因素包括住院时间、危重患者或需要任何类型医疗设备的患者更容易感染。临床上常见的器械相关压力性损伤主要是医疗设备长期使用引起的，包括使用呼吸面罩正压通气、带有外周中心静脉置管(PICC)等管路、石膏等矫形的器械设备等引起的皮肤损伤及相关感染[5]。
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根据DRPI的损伤程度，欧洲压力咨询委员会和美国国家压疮咨询委员会将压力性损伤分期如下。
Ⅰ期:皮肤完整，有不可漂白的红斑。皮肤变色、变暖、水肿(肿胀)、硬化(硬度)也可作为指标，特别是对于深色皮肤的人。
Ⅱ期:部分厚度皮肤损失，包括表皮、真皮或两者。表面皮肤出现溃疡，临床上表现为擦伤或水疱。
Ⅲ期:全层皮肤损失，包括皮下组织损伤性坏死，可向下延伸至筋膜(层)，但不能穿过筋膜。
Ⅳ期:大面积破坏、组织坏死(死亡)、肌肉、骨骼或支撑结构损伤，有无全层皮肤脱落。
不可分期：损伤程度不明的全层皮肤和组织缺损。
深部组织压力性损伤：局部呈现持续指压不变白的深红色、栗色或紫色，或表皮分离后可见褐色创基或充血的水疱。
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DRPI会显著增加感染风险，并给使用者带来极大的痛苦。可通过以下干预措施预防压力性损伤的发生：例如采用使压力重新分配的措施、针对性的皮肤护理、适当的营养护理。选择适当的局部防护被认为是最有效的压力性损伤的预防策略，并与皮肤护理等其他预防策略相结合，在临床得到了广泛应用。常见的防护和治疗方法有使用局部敷料保护、药物治疗、物理疗法等。
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泡沫敷料（foam dressings）通常由聚氨酯和聚乙烯醇泡沫制成，能够吸收伤口渗出液，并且在一定程度上可以保持伤口表面的湿润环境，可有效减少伤口粘连的风险，从而促进伤口愈合。另外，聚氨酯泡沫具有透气、柔软的特点，且具有较强的吸汗性，可提高局部组织的氧分压，采用的泡沫垫具有缓冲外界压力的作用，能够有效保护压力性损伤部位，从而有助于症状改善，并能在一定程度上起到压力性损伤的预防作用。吴燕萍等[6]报道通过应用康惠尔泡沫敷料，能够显著降低压力性损伤的发生率，提高皮肤的舒适性。丁丽娟等[7]研究显示美皮康敷料除了具有弹性好、舒适度高等优点，在预防鼻面部压力性损伤方面也有一定效果，可使压力性损伤的发生降到最低。祁荣等[8]的研究也表明，3M聚酯泡沫敷料与皮肤的黏合性好，因而可适用于身体各个部位，加上材料柔软、舒适、透气、安全等优点，能够有效降低压力性损伤的发生率。
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水胶体敷料（hydrocolloid dressings）通常由水胶体基质粘接在蒸气渗透膜或泡沫衬底上。当与创面伤口接触时，水胶体吸收水分并形成凝胶，在密闭的愈合环境能够促进微血管的增生和肉芽组织的形成，从而加速创面愈合。加上水胶体的表层通常为聚氨基甲酸乙酯半透膜，能够在一定程度上阻隔各种微生物的侵入，同时能够有效地允许氧气和水蒸气透过，从而提供湿润的环境。王诗洁等[9]发现使用水胶体敷料能够减轻防护口罩对局部皮肤的单位压力，维持受压部位皮肤适宜的氧分压，促进微循环形成。水胶体敷料还可以对防护口罩与局部皮肤的相对移位产生的反复摩擦起到缓冲作用，从而能够减少鼻面部压力性损伤的发生。张丽红等[10]对水胶体敷料对压力性损伤的预防进行了Meta分析，结果表明相较于常规护理，水胶体敷料的应用能有效降低压力性损伤的发生率，且具有安全性。但目前常用的泡沫敷料和水胶体敷料均是通过压敏胶黏合于皮肤表面，亲肤性较差，过敏发生率较高。
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水凝胶敷料（hydrogel dressings）由交联的不溶性聚合物(如淀粉或羧甲基纤维素)和96%的水组成。水凝胶因其独特的高含水量、柔软性、柔韧性、易载药和较好的生物相容性而被广泛用作伤口敷料。水凝胶作为一种舒适、易于更换的材料，不仅为伤口愈合提供了有利的湿润环境，而且对受伤组织有减轻疼痛的作用。此外，水凝胶可以降低伤口温度，其高含水量有助于使受伤区域处于清凉环境，在治疗干性伤口时尤为重要。水凝胶适用于各种伤口愈合过程的所有阶段(止血、炎症、细胞迁移/增殖和成熟)，因为它们无刺激性，与生物组织无反应，对于代谢产物具有可渗透性。水凝胶敷料种类繁多，可以在不同的物理状态下使用，如薄片、浸渍或凝胶的形态。
王艺等[11]研究结果表明，采用水凝胶敷料治疗压力性损伤患者的临床有效率为97.73%，明显高于传统的治疗方法。江仕爽等[12]报道的两性离子水凝胶敷料在促进压力性损伤创面血管生成和再上皮化方面也具有一定优势，能促进压力性损伤创面愈合。新冠肺炎疫情发生后，本课题组[13]利用水凝胶材料紧急研发出适用于疫情防控一线医护人员的压力性损伤防护的水凝胶贴片。该贴片是通过水凝胶类材料的缓冲降低对局部的挤压，保证或促进血液循环，可有效保护脸部口罩和防护镜接触面的皮肤，同时还可以提高防护口罩的密合性。根据武汉一线医护人员的口罩类型和使用反馈，进一步对产品进行了精准化设计，已经生产出6型产品，显著提升了医护人员长时间佩戴医疗护具的舒适性。目前，已经有25 000份凝胶贴片用于一线医务人员的医疗防护。
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其他常见的新型敷料还有透明膜敷料、藻酸盐敷料、蜂蜜敷料、银离子敷料等[14]。此外，在选择压力性损伤创面敷料时，还应根据压力性损伤的分级、创面大小、有无感染、分泌物量、疼痛程度、周围皮肤情况、患者体位等情况，选择与之适应且有效的湿性敷料。
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表皮生长因子作为表皮细胞生长、增殖、迁移和其他细胞过程(如组织修复和再生)的关键信号调节因子，近几十年来得到了极大的发展[15]。表皮生长因子类药物能够有效促进伤口的愈合，在治疗压力性损伤方面有着很好的应用前景。
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阿托伐他汀能够有效降低胆固醇和低密度脂蛋白(LDL)，还具有改善血管内皮功能、稳定及逆转动脉硬化斑块、抗氧化应激和减轻炎性反应等作用[16]。当前国内关于他汀类药物对压力性损伤愈合的影响研究较少见。Farsaei等[17]在一项随机临床试验中发现，局部外用1%阿托伐他汀软膏14 d，配合标准创面护理，能够显著加快危重患者I期和II期压力性损伤的愈合。
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压力性损伤伤口愈合的关键是血管重塑和新生，这对恢复损伤部位的血流和损伤组织的氧供应至关重要。一氧化氮(NO)对血管生成、内皮细胞增殖、重塑和伤口愈合过程中的氧传递有益。在动物模型中[18]，西地那非具有增强NO作用和改善微循环的作用，对创面愈合有明显的促进作用。Farsaei等[19] 观察了西地那非对压力性损伤的治疗效果。结果表明，西地那非局部使用，对于患者的伤口愈合具有显著效果，并且不会产生过敏或局部的皮肤反应，说明西地那非在压力性损伤的治疗方面有一定的应用价值。不过目前还需要大样本、多中心研究来证实西地那非在防治压力性损伤方面的作用。
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一效膏是由一效散以适量香油混合而成，主要成分为朱砂、炉甘石（煅）、冰片、滑石粉。研究显示，一效膏可明显改善压力性损伤创面渗出情况，促进创面组织愈合，缩短治疗周期。其作用可能是通过上调组织中血管内皮生长因子（VEGF）表达，从而增加新生血管和基质细胞生长实现的[20]。此外，另有研究[21]表明湿润烧伤膏对于压力性损伤也有不错的治疗效果。
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压力性损伤的局部氧疗[24]是指在提高创面局部的氧含量，加快能量代谢，促进伤口胶原蛋白的合成及血管再生，另一方面通过促进局部微循环作用，减少组织液渗出，减轻水肿从而加快创面愈合。此外，氧气疗法还具有一定的抑菌效果，可降低伤口的感染率。
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负压封闭引流技术[25]是一种通过引流技术，清除创面产生的渗液与坏死组织，加上被引流区的封闭，可减少伤口发生再次感染，从而能够加速创面愈合。
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光疗法包括通过红外线、可见光或紫外线照射伤口部位，以促进愈合。利用红外线对压力性损伤部位进行照射，能够有效促进创面血液循环，减缓疼痛，有效促进创面的愈合[26]。紫外线对轻、中度压力性损伤的治疗也有较好的效果[27]。
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医护人员要选择合适的医疗防护设备，尽量选择材质更好的防护设备以减少压力性损伤的发生。
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在佩戴护具时间过长时，根据具体情况适当调整松紧和压迫部位，有可能的话轮换使用不同型号的口罩和护目镜；评估所用医疗防护设备，每天两次观察防护设备接触和周围的皮肤，查看周围组织有无压力相关损伤的迹象，及时采取相关的处理措施，如提前用药物干预，或者用凡士林和甘油等保湿剂滋润皮肤，尽量保持医疗防护设备下的皮肤清洁、干燥和适度的湿润；在佩戴护具结束后可以采用轻缓的按摩和热敷等措施促进局部血液循环和组织的恢复。
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由于医护人员处于抗疫一线，长时间佩戴口罩、护目镜等护具，因而鼻部、脸颊部、额部、耳廓后部突出部位极易产生DRPI，因此可以选择合适的预防性敷料，如水凝胶贴片(图1)等，减少护具对皮肤的摩擦和压力，在一定程度上降低压力性损伤的影响。
图 1 海神护肤贴的穿戴示例[13]
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当出现压力性损伤后，首先要注意清洁，可以用生理盐水或0.5%~1.0%醋酸进行清洗，另外，可以在清洗液中加入抗生素等成分从而避免伤口感染。也可以先用生理盐水冲洗创面，再用碘伏消毒周围皮肤，之后将制备的自体富血小板血浆（APRP）喷于创面和无菌纱布上并覆盖伤口，利用APRP中含有生长因子和高浓度的白细胞等特点，能够很好地防止感染，促进伤口愈合[28]。
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在新型冠状病毒肺炎的防控中，医护人员面临着压力性损伤的危害。本文从DRPI的成因和损伤表现等方面进行了阐述，介绍了一些可以用于防护DRPI的相关措施，希望能够为一线医护人员的安全与健康提供一定的借鉴，并在此基础上努力开发出更适合医护人员防护的材料。
Recommendations for prevention and treatment of device-related pressure injuries during COVID-19 period
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摘要: 随着新型冠状病毒肺炎的爆发，医护人员处于抗疫一线，救治任务艰巨，抢救工作分秒必争，持续不断。长时间佩戴口罩、护目镜等护具，极易导致鼻部、脸颊部、额部、耳廓后部产生器械相关压力性损伤，面部皮肤红肿甚至破溃，不仅影响救治工作还增加了医护人员感染的风险。本文介绍器械相关压力性损伤概念，综述近年来国内外有关压力性损伤防护和治疗的相关进展，旨在为一线医护人员的器械相关压力性损伤防护提供借鉴。Abstract: With the outbreak of COVID-19, non-stop working medical staff need to wear protective equipment for a long time, which could easily cause device-related pressure injuries to nose, cheek, forehead or the back of auricle, and might even cause facial skin swelling and ulceration. The above problems reduce work efficiency and increase the infection risk for healthcare people. This article introduces the concept of device-related pressure injuries and summarizes the progress of the treatment for device-related pressure injuries at home and abroad in recent years, aiming at providing guidance for frontline medical staff to prevent device-related pressure injuries.
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Key words:
- COVID-19 /
- device-related pressure injuries /
- protection and treatment
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静脉用药调配中心（pharmacy intravenous ad-mixture services, PIVAS）是专为临床提供静脉用药调配服务的药品调剂部门。随着PIVAS业务的发展，人员配置、时间分配等诸多管理话题备受关注[1-4]。通常资源配置、时间管理及工作方式等管理决策的落地均需结合工作量情况，这是因为工作量不仅可用于绩效考核，也可用于衡量需求与供给是否匹配，是调整工作强度和实现最佳调配实践过程的关键组成部分，并且对静脉药物调配服务的提供有着深远的影响（诸如人员倦怠、供应短缺导致治疗延误、调配差错等不期望的结局）[5]。因而，客观选择能够代表工作量的关键指标进行准确量化及特征分析，对PIVAS工作模式的制定和优化具有重要意义。
据上海市药学会医院药学专委会PIVAS学组2022年统计数据显示，以长期医嘱（执行两次以上的定期医嘱）为调配工作类型的上海医疗机构高达97.4%，其中31.6%的机构仅接收执行此项工作[6]。因此，客观上存在管理决策匹配至长期医嘱工作的需求，以达到解决临床用药需求、保证准点交付及提高服务质量的目的。然而，现阶段PIVAS管理决策的匹配多依赖于实操经验，缺乏可靠的理论依据，主要原因是长期医嘱工作量特征没有得到细致量化的分析并在文献中进行报道。
按日期汇总的PIVAS长期医嘱工作量是典型的时间序列，而时间序列分析法目前较为成熟，已在金融、气象、医学等领域得到广泛应用[7]。该技术不仅可通过分解法识别变量存在的周期性、循环性、趋势性等变化特征，还可根据历史数据特征进行回归分析或机器学习等模型的构建及预测[8]。因此，本研究借助时间序列分析法对PIVAS长期医嘱工作量数据进行特征分析及预测，以期为PIVAS工作模式的制定提供参考。
1. 资料与方法
1.1 数据来源
数据来自复旦大学附属中山医院东院区PIVAS，选取2020年7月至2021年6月的长期医嘱日工作量整年周期数据，进行时间序列分析及预测模型构建，选取2021年7月的数据用于模型预测准确度的验证。
1.2 数据波动性分析
利用SPSS 25.0软件对获得的工作量数据绘制时间序列图。通过局部加权回归拟合函数（loess function）对序列进行季节和趋势分解[9]，初步描述分析数据的长期趋势、季节波动、循环波动、不规则波动等重要特征。
1.3 预测模型构建及评价方法
基于数据的趋势性、季节性或平稳性假设，通过制定一个数学模型来捕捉现有的动态关系，理解数据生成过程，并可能在提出的假设限制内进行预测。传统的建模方法包括指数平滑、移动平均、多元线性回归和自回归综合移动平均等，可利用 SPSS 25.0软件直接进行统计分析以识别适合的建模方法。
1.3.1 数据预处理
预测模型的构建方法大多需要序列平稳假设的前提，即序列的均值和方差等基本统计量随时间保持不变。采用Eviews 11对时间序列数据进行单位根检验（ADF检验），以观察平稳性，若检验为非平稳序列则需进行差分运算，转化为平稳时间序列。
1.3.2 模型构建方法
应用SPSS 25.0软件中的“时间序列建模器”进行建模。根据序列的波动特征、自相关系数（ACF）及偏自相关系数（PACF）识别模型，通过试误法进行模型参数估计。以Ljung-Box统计量检验残差是否符合常态分配的基本假设，P>0.05说明模型构建成功；当拟合度（平稳R2和R2）>0.05、残差的ACF和PACF图无规律及拟合值与实际值的平均绝对误差（MAPE）<10%时，说明模型拟合效果好。
1.3.3 模型预测效果评价
利用所构建的时间序列模型进行样本外预测，并与实际值比较，通过相对误差百分比验证模型的预测能力。相对误差百分比(δ)= (预测值−实际值)/实际值×100％，δ<10%时说明模型预测有效。
2. 结果
2.1 波动特征
利用复旦大学附属中山医院东院区2020年7月至2021年6月PIVAS长期医嘱工作量数据，绘制原始序列图并进行时间序列分解。图1A为原始序列，由365个数据集成，工作量日均值为16188.55个，且整年数据基本维持在16000振幅波动，但极值（8326~21302）间相差约为2.5倍，说明PIVAS长期医嘱工作量的波动存在规律性及异常性等特征。时间序列分解结果表明：序列具有周期性、缓慢上升趋势及不规则变动等特征。图1B为季节因子序列，说明长期医嘱工作量数据遵循以7 d为周期的变动规律，单周期波动总体存在周一（谷值）至周六（峰值），先上升而后下降的模式；图1C为循环趋势序列，提示不规则变动均发生在国家法定节假日期间，且假期越长序列的不规则性越明显；工作量总体呈现缓慢上升趋势且在节假日前迎来高峰。
2.2 PIVAS长期医嘱工作量时间序列预测模型构建
2.2.1 时间序列平稳性检验
对PIVAS长期医嘱日工作量时间序列进行单位根ADF检验，检验结果表明：ADF统计值为−5.922 144，小于1%（−3.448 518）、5%（−2.869 442）、10%（−2.571 047）显著性水平的临界值（P<0.000 01），说明工作量时间序列不存在单位根，为平稳序列，符合时间序列模型构建要求。
2.2.2 模型评价
根据原始序列图的波动特征，将趋势及季节因素均纳入考虑的简单季节性模型、温特斯加法模型或温特斯乘法模型建模，最终选取温特斯乘法模型。该模型Ljung-Box统计量的显著性值大于0.05（P=0.060），表明模型正确，说明所观测的序列中不存在模型无法解释的结构（图2）。拟合参数平稳R2=0.549、R2=0.777、残差的ACF和PACF图无规律性（图2A）；工作量拟合图拟合值波动趋势与实际值基本吻合（图2B），且 MAPE=4.45%（<10%），说明模型拟合效果好。
2.2.3 模型预测效果评价
工作量预测结果的波动特征呈现明显的周期性特征（图2B）。表1显示，2021年7月长期医嘱工作量的短期预测误差处于10%之内，且平均相对偏差为3.81%，说明模型有效。
表 1 2021年7月静脉用药调配中心实际工作量与预测工作量的比较日期 实际工作量(袋) 预测工作量(袋) 相对误差(%) 2021-07-01 17467 18161 3.97 2021-07-02 19722 19495 −1.15 2021-07-03 18732 20386 8.83 2021-07-04 17317 17890 3.31 2021-07-05 15412 15962 3.57 2021-07-06 16238 16726 3.01 2021-07-07 18796 17942 −4.54 2021-07-08 16766 18197 8.54 2021-07-09 20154 19534 −3.08 2021-07-10 18697 20427 9.25 2021-07-11 17521 17926 2.31 2021-07-12 15295 15994 4.57 2021-07-13 16088 16759 4.17 2021-07-14 17495 17978 2.76 2021-07-15 17968 18233 1.47 2021-07-16 20266 19573 −3.42 2021-07-17 19986 20468 2.41 2021-07-18 17335 17962 3.62 2021-07-19 14618 16026 9.63 2021-07-20 16982 16793 −1.11 2021-07-21 16879 18014 6.72 2021-07-22 18567 18270 −1.60 2021-07-23 20632 19612 −4.94 2021-07-24 20689 20508 −0.87 2021-07-25 16998 17997 5.88 2021-07-26 16086 16058 −0.17 2021-07-27 16675 16826 0.91 2021-07-28 17929 18049 0.67 2021-07-29 17634 18306 3.81 2021-07-30 20090 19651 −2.19 2021-07-31 21755 20549 −5.54 3. 讨论
前期通过文献查阅梳理出可以代表工作量的常见指标[10-12]，主要包括“日调配时间”、“日输液袋量”、“日用药支数”及“日注射剂总量”。通过相关性分析（表2）发现，指标间均存在显著正相关，说明指标间可能存在某种联系，一定程度均可以代表工作量。尽管按输液量（袋数）计算的日调配量是现今PIVAS工作量评价共识[12]，但该指标更适用于周转过程的统计，并不能较好体现输液制备过程的工作难易程度。此外，“日调配时间”指标统计过程的规范化程度，以及“日用药支数”指标忽略大容量注射剂（输液）统计导致的大容量注射剂工作量缺失，均可能引发工作量特征量化的准确性争议。因此，基于指标参数获取的准确性、PIVAS长期医嘱工作结构、过程及结果的综合考虑，本研究最终选择“日注射剂总量”（即每日注射剂总量，包含大容量注射剂）作为长期医嘱工作量指标。该指标参数不仅可直接从医院信息系统（HIS系统）获得，而且一定程度体现了工作强度及药品使用情况，有助于建立管理和PIVAS医嘱工作量之间的统计关联。
表 2 主要指标的相关系数矩阵（n=365）变量 均值 标准差 日调配
时间
（min）日输液量
（袋）日用药量
（支）日调配时间
(min)3045.96 399.749 日输液量
(袋)3087.49 312.444 0.908** 日用药量
(支)13101.06 1775.484 0.839** 0.879** 日注射剂
总量(个)16188.55 2055.580 0.863** 0.911** 0.997** 注：**P<0.01。 研究发现长期医嘱工作量波动具有明显的周期性、受节假日因素影响的不规则变动以及不明显的缓慢增长趋势等特征。有意思的是，多项研究证实门急诊日诊量波动具有同样的波动特征[13-14]，说明医院工作模式可能是影响医疗机构内日工作量波动的关键因素。需要注意的是，PIVAS药学服务在医疗机构中属于下游服务节点，存在滞后性，从而导致工作量波动特征存在周一谷值和周六峰值等现象。此外，波动性还可能受临床患者住院时间的主观因素影响，包括入院期、出院期、床位周转率、化疗周期以及患者手术择期选择等因素[15]。后续有必要采用相关性分析等手段进一步验证假设，从而建立与临床数据间的联系，以便更好地为临床服务。随后课题组将波动特征规律运用到PIVAS运营管理中，制订了一些措施，取得较好成效。如：（1）周六及节假日初期充足准备，中后期直至工作日来临适当减少，一旦进入工作日周期又逐步增加的资源配备；（2）通过周排班模式合理搭配、均衡人力配置原则来统筹协调人力资源；（3）每周周一盘点，周二物资采购，周五补充，来保障物资供应以应对周内工作量攀升压力。
简单季节模型、温特斯乘法模型均能提供准确预测，基于贝叶斯信息准则最小原则选择温特斯乘法模型。温斯特乘法模型具有实践轻松简单、高预测精度的优点，然而仍存在一定的局限性，体现在其主要通过提取时间序列中季节变动及长期趋势因素建模，对于元旦、春节等节假日信息提取不足，从而可能降低预测值的精确度。导致这一结果的根本原因是节假日的时间跨度不明确，后期将收集更多长期医嘱工作量数据以便丰富数据，考虑构建长期记忆模型以便将元旦等节假日因素纳入模型中，从而使预测更精准。
综上所述，本研究所采用的时间序列分析法为科学分析与预测PIVAS长期医嘱工作量变化提供了思路，该方法实现简单，可行性强，准确度高，对药房管理有一定指导和实践意义。然而，真实世界中的数据存在固有的复杂性，不存在适用于任何环境的通用模型，如受天气或流感爆发等因素影响时，可进行及时的短期分析以实现更精确的近期预测。
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