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 ......