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Evaluate and Compare Strategies
模型构建完成后,TreeAge Pro自动生成所需的评估模型和选择优策略所需的算法。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。分析可以在比较所有选项的基础上选择佳策略。树项根据这些选择——大值、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,大值被选为优策略。
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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。
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缓解的可能性。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。较复杂的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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Transparency
8
Validate patient pathways and calculations step-by-step, cycle-by-cycle
Review and confirm calculation details
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