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TreeAge Pro is the leading tool for building decision trees, Markov models and event-based simulations

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，高于临界值的，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，高于临界值的，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。


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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

Study Uncertainty
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。为了研究单个参数的不确定性，必须用一个变量来表示参数。然后，变量可以在不确定的范围内进行分析，而不是使用单点估计。下面的模型与前面的模型计算的值相同，但是使用变量定义了三个立参数。然后在概率和值表达式中引用这些变量。
 
Legal Tree with Variables
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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