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可视化地绘制您的事件路径计算自动遵循您的可视化设计健壮的医疗建模框架一个支持马尔可夫、患者模拟、分区生存分析和DES模型的平台利用框架的专业知识来学习新的建模技术

Familiar Healthcare Reports with a Single Click
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 Cohort and Patient-level Tracking Reports
 Cost-Effectiveness Analysis, Acceptability Curve, Tornado and much more
 Single-click report generation

Ÿ Study Uncertainty on Healthcare Models
TreeAge Pro允许您去研究模型输入中的不确定性如何影响结果，而这个结果我们可以通过输出来绘制。TreeAge Pro提供两种方法研究不确定性：
Ÿ 确定性的敏感性分析
Ÿ 概率敏感性分析
Healthcare Module扩展两类敏感性分析，通过成本-效果分析比较策略。确定性的敏感性分析在取值范围内研究不确定性个体参数。确定性敏感性分析常见的形式是通过1-way 敏感分析来研究单一参数。还支持2-way，3-way和龙卷风图。


为了在模型中运行1-way敏感性分析，参数必须用变量表示。然后，变量可以不确定的范围内进行分析，而不是使用一个单点估计。


看看下面的模型。

Simple Healthcare Tree


也许我们担心的是用手术和放射来根除的可能性。我们在pEradicateRadSurg变量值范围为0.5到0.9之间有4次间隔的运行1-way敏感性分析。这将重新计算模型值5次，变量值分别为0.5，0.6，0.7，0.8和0.9。

CE Sensitivity Analysis
使用二级输出，这五组结果可用于在成本效益、成本或效果的基础上审查战略比较。仅基于有效性的比较如下所示，这个图产生了0.6的临界值，**临界值的，新的方法更有效。

CE Sensitivity Analysis - Effectiveness Graph
基于成本效益的比较，下图使用$50K/LY的WTP来计算净收益。这个图产生了0.749的临界值，**临界值的，新的方法更具成本效益（考虑到WTP假设）。

CE Sensitivity Analysis - Net Benefits Graph


概率敏感性分析（PSA）研究多重不确定性对模型的综合影响。要执行PSA，一个或多个参数必须由分布来表示。分布会被采样，将采样值代入模型，并重新计算EVs。重复多次，提供了一组预期值（EV），每个值反映了一组不同的采样参数。在总体结果集内，一些EVs确认基本情况分析，而其他组则不会。这为基本案例结论提供了一个全面的确定性度量。


上面的模型被修改为包含三个参数分布：
仅用放射的可能性。
放射的可能性
手术费用


一个PSA蒙特卡洛模拟运行后，会从1000个参数样本集中产生1000个立的结果集。仿真结果可以被解析为所有输出找到范围和置信区间（包括ICER），其他二级输出在基本案例分析中测量确定性程度，这一新的是划算的，WTP是$50K/LY。

Build Markov Cohort, Patient simulation, Discrete Event Simulation models
Add patient characteristics for heterogeneity
Add patient history for complexity
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