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Transparency
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Validate patient pathways and calculations step-by-step, cycle-by-cycle
Review and confirm calculation details
上图表明pWin值为0.55时，三条线的临界值。如果pWin值小于0.55，那么Settlement Offer EV值比较高；如果pWin值大于0.55，那么Litigate EV值比较高。
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。
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。
Simple Healthcare Tree
Healthcare决策树通常复杂的多，通常每个方案都包含Markov模型。更复杂的Healthcare树的每个策略中包含了多个Markov模型。Healthcare Models还可以包含异质性和事件跟踪, 如本页单的特性描述所述。
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Evaluating Markov Models
当评估Markov模型时，它们终为每个主动支付提供了一个单一的期望值（通常是成本和/或有效性）。然而，您可能希望进一步了解导致整个EV的各个计算结果。Markov Cohort Analysis提供详细信息。如下图模型：
Markov Model
Markov Cohort Analysis为每个状态和转换提供周期到周期的累计值。
Markov Cohort Analysis
检查这些转换和计算是验证您的模型是否按设计工作。对于这种成本效益模型，上一个周期后总累积成本和效益值成为Markov模型的整体EV。
Markov cohort analysis还提供了按周期显示队列的分布情况以及按周期累计值的图表。如下图所示的生产曲线。
下面的模型，有一个单一决策，是否起诉或接受和解提议。还有点胜负不明，（赢/输的案件和损害金额），以圆圈为代表。后，有终端节点反映每个场景的整体值，以三角形表示。
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