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Visual Design, No Coding Knowledge Required
Build Review
 Inputs entered directly into structure
 Software handles calculations
 Calculations automatically adjust to
structural changes

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**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

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、等。

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