TreeAge Pro包含了所有需要的模型。TreeAge Pro的两款产品都包括基础模型构建和分析工具以及Excel模块。TreeAge Pro Healthcare包括了Healthcare模块。
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较优策略所需的算法。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。
TreeAge Pro的 Healthcare Module允许您在成本效益基础上通过增量成本效益和/或净效益比较战略。您也可以根据成本或比较效益（CER）来比较同一模型中的策略。您甚至可以使用非标准的测量，如感染、死亡等。
下面的模型比较了**的两种**方法。
Simple Healthcare Tree
成本效益分析比较基于CE边界的策略。
Cost-Effectiveness Graph
如果在这个模型中有占主导地位的策略，它们将在上面和左边的CE边界上出现。排名报告显示了比较策略的数值计算，包括增量成本效益比（ICER）。
Cost-Effectiveness Rankings
ICER跟支付意愿（WTP）比较临界值，以确定我们是否能够在成本效益基础上提供更有效的**方法。
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。分析可以在比较所有选项的基础上选择较佳策略。树可以选择项根据这些选择——较大值、较小值、成本效益、多属性和成本效用（需要Healthcare Module）控制比较的方法。模型还可以存储多个度量值。然后，简单地改变活动的度量并重新分析同样的模型。当使用Roll Back分析上述模型时，在所有节点上计算期望值（EV）。在决策节点，较大值被选为较优策略。
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：
确定性的敏感性分析
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。确定性敏感性分析较常见的形式是通过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外科手术和放射**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。
Treeage Pro Products
TreeAge Pro covers all your modeling needs.
Both products include the base model building and analysis tools and the Excel Module.
TreeAge Pro Healthcare also includes the Healthcare Module.
Scroll down to the Products/Features Grid for a list of features included with each product.
* Note that bonus features that “Require Active Maintenance” may be split into a separate product or module in the future.
该模型可用灵敏度分析来研究不确定性。例如，下面的分析使用范围从0.5到0.7间隔四次的pWin变量。这个分析重新评估pWin值为0.5，0.55，0.6，0.65和0.7的模型，然后根据参数范围显示每个策略的EV值。
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