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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。


All products are available in an Annual License (runs one year) or Standard License (runs indefinitely with Maintenance for one year and the option to renew). Click here for more information on each license type. For Group and Network Licenses,
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Ÿ State Transition/Markov Models
通常,healthcare models需要跟随疾病进程进入未来。这个问题常见的方法是创建状态转换或Markov模型。TreeAge Pro通过决策数结构支持Markov模型。如下图:

Markov Model



Markov Model:一个Markov模型由Markov节点和右边所有部分组成。决策树模型可以包含许多马尔可夫模型,用于特定的策略、子组等。每个Markov模型作为一个单元进行评估,生成一个期望值,该值可以反馈到整个决策树的分析结果中。
Health States: Markov节点的直接分支是health states。队列开始每个周期分布在Health state中。
Transition Subtrees: 每个health state都有自己的转换子树,它可以一个周期内发生的事件。在转换子树终止的每个点上,队列被返回到一个状态以开始下一个循环。这就导致了队列在health state中的不同分布来开始每个循环。
Accumulating Value: 队列通过health states和过渡子树、成本、效益和/或其他价值被积累而循环,都基于开始的health states和周期内发生的事件。
Expected Value: 在所有周期完成后,整体累计成本和/或有效性生成Markov模型的期望值(EV)。这意味着任意数量周期内所有事件的组合,整体Markov模型EV可以将其作为对疾病方案的总体评价的补充。


Ÿ 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。

Markov Survival Curve
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A high-touch company that is here to support you
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 A beacon in economic assessments and decision analysis for over 30 years
 Dedicated team of scientists, engineers and product support that have built and
refined TreeAge Pro to meet your evolving needs
 Commercially-sourced, scientifically robust tool that is updated and validated
frequently to satisfy the requirements of new and advanced modelers alike
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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。

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.
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* Note that bonus features that “Require Active Maintenance” may be split into a separate product or module in the future.
,专注,专心是科学软件网的服务宗旨,开发的软件、传递*的技术、提供贴心的服务是我们用实际行动践行的**目标,我们会为此目标而不懈努力。
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