treeage数据处理

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Cost-Effectiveness Analysis
模型构建完成后，TreeAge Pro自动生成所需的评估模型和选择优策略所需的算法。这使您能够专注于手头上的问题，而不是评估模型所需的计算。标准算法根据策略的概率对每个可能的结果赋予权重。合并加权平均产生每个策略的总体期望值。

下面的模型包括两种特定的策略。每种策略都有不同的根除的可能性。在每个终端节点上，与该结果相关联的成本和效能值。

Healthcare Models
使用Healthcare Module，您可以创建基于成本效益的评估树，也可以将成本或有效性作为一个度量值来评估。Healthcare模型通常首先针对特定的健康状况，为每个选项提供一个带有分支的决策节点。每个方案的子树遵循的条件，包括任何可能的结果。

Ÿ Heterogeneity and Event Tracking
TreeAge Pro允许您扩展**出预期值和/或Markov模型的传统限制。通过模型随机游走（微观模拟）运行个体的“trial”，您可以在模型中引入异质性和事件跟踪。


异质性
当个体通过模型运行时，您可以为这些个体分配不同的特性以创建异类队列。例如，每个试验都有其年龄、性别、种族、体重、类型、疾病分期等。可以在模型中引用每个这样的特性来计算概率、成本、效用等。


TreeAge Pro分布可以为每次试验取样，以生成该试验的特征。您还可以将已知的病人数据加载到模型中，并在模型中使用这些数据进行试用。


事件跟踪
TreeAge Pro可以用来记录事件和其他特征的变化通过模型作为一个试运行。与应用于整个队列的变量不同，存储并检索特定于每个测试的数据。例如，在模型中可能有一个卒中事件。没有微观模拟，卒中事件可能只影响特定周期。然而，使用微观模拟，可以记录（或计算）卒中事件。然后，您可以检查在所有后续周期中的值，中风后可能会导致更糟的转移概率和/或效用。


范例
所附模型演示了这两种技术。

Microsimulation Model


该模型包括产生异质性的两个分布，一个用于起始年龄，另一个用于类型。年龄分布的属性如下所示：

Age Distribution
每次模型运行测试之前，会绘制一个样本来生成30-50岁之间的起始年龄。然后根据起始年龄和循环次数在Markov模型中增加每个周期的试验年龄。目前的年龄是用于背景率检查。


该模型还通过Metastases状态的转移子树中的事件跟踪卒中。如下图：

Microsimulation - Update Tracker
当试验到达Stroke节点时，t_strokes递增1。通过t_strokestroke的数量，pMetastasesToDead概率变量定义在未来的循环中增加的概率。

这个表达式根据试验次数，从表中提取不同的概率值。
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