TreeAge Pro软件在医药卫生决策分析中的应用
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李 倩 马爱霞TreeAge Pro软件在医药卫生决策分析中的应用
李 倩 马爱霞
TreeAge Pro软件在医药卫生决策领域广泛应用。在涉及应用决策树模型进行决策分析的文献中,大都采用了此软件。但是,目前关于此软件介绍性的文章少之又少,从而使得软件在使用过程中遇到了一定的障碍。本文旨在通过对此软件进行基础介绍,满足初学者对软件应用的需要,方便潜在用户使用。
TreeAge Pro软件;决策分析;应用
1 决策分析简介
1.1 决策分析概念决策分析,一般指从若干可能的方案中通过决策分析技术,如期望值法或决策树法等,选择其一的决策过程的定量和系统分析方法。决策分析可分为三类,每一种类型有其对应的决策分析方法。确定性决策即每个方案只有一种结局,结果明确,可以选择最优化的方法进行方案的选择。不确定性决策又可分为完全不确定型(状态概率未知)和风险型(状态概率已知)。对于完全不确定型的决策分析通常采用某一准则来进行决策(如乐观准则、悲观准则等);对于风险型决策通常使用随机性决策(如决策树方法)。模型是决策分析的重要工具,用来综合一系列证据和不同来源的知识、数据。在医药卫生评价中运用模型技术,既可反映概括所研究问题的基本特征,又符合现实,使决策分析变得更科学。决策树模型是决策分析模型的一种,用来分析风险型决策。
1.2 决策树模型简介决策树分析法是把某一决策问题的各种供选择方案、可能出现的状态、概率及其后果等一系列因素,按其相互关系用树形图表示出来,然后按网络决策的原则和程序进行选优和决策,它还可以随时补充并进行不确定型情况下的决策分析。决策树(Decision tree,DT)模型是目前较成熟的决策分析模型之一,它源于20世纪20年代出现的博弈论,20世纪60年代晚期开始应用于解决临床问题。DT模型具有简单直观、易于掌握、计算相对简便等优点,是临床决策分析中最常用的模型,它在药物经济学、临床新技术的经济学评价、干预方案评价等多个医学相关领域进行了实践[1]。
1.2.1 决策树模型分析步骤 决策树模型分析的基本步骤包括明确决策目的、备选方案和研究背景调研;制定决策路径[决策流程、选择计算方法(SINGLE/CE)、确定结局指标];绘制决策树模型(据已知条件排列出各个方案和每一方案的各种自然状态);设定参数(如概率、产出等不确定因素,并将各状态概率及损益值标于概率枝上);计算各个方案期望值并将其标于该方案对应的状态结点上;进行决策分析(比较各个方案的期望值 ......
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