- 2024-04-25 14:40 9194
- 产品价格：面议
- 发货地址：北京海淀 包装说明：不限
- 产品数量：9999.00 套产品规格：不限
- 信息编号：118233111公司编号：14832749
- 王经理 微信 18510103847
- 进入店铺 在线留言 QQ咨询 在线询价
treeage软件学习
- 相关产品：
从仿真结果中可以看到许多其他输出图和数值报表。
State Transition/Markov Models
通常，healthcare models需要跟随疾病进程进入未来。这个问题较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。
下面的模型包括两种**特定**的策略。每种策略都有不同的根除**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。
Study Uncertainty on Healthcare Models
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。TreeAge Pro提供两种方法研究不确定性：
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独立参数。然后在概率和值表达式中引用这些变量。
TreeAge Pro包含了所有需要的模型。TreeAge Pro的两款产品都包括基础模型构建和分析工具以及Excel模块。TreeAge Pro Healthcare包括了Healthcare模块。
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根除**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。更复杂的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, 如本页单独的特性描述所述。
Heterogeneity and Event Tracking
TreeAge Pro允许您扩展**出预期值和/或Markov模型的传统限制。通过模型随机游走（微观模拟）运行个体的“trial”，您可以在模型中引入异质性和事件跟踪。
异质性
当个体通过模型运行时，您可以为这些个体分配不同的特性以创建异类队列。例如，每个试验都有其年龄、性别、种族、体重、**类型、疾病分期等。可以在模型中引用每个这样的特性来计算概率、成本、效用等。
TreeAge Pro分布可以为每次试验取样，以生成该试验的特征。您还可以将已知的病人数据加载到模型中，并在模型中使用这些数据进行试用。
事件跟踪
TreeAge Pro跟踪器可以用来记录事件和其他特征的变化通过模型作为一个试运行。与应用于整个队列的变量不同，跟踪器存储并检索特定于每个测试的数据。例如，在模型中可能有一个卒中事件。没有微观模拟，卒中事件可能只影响特定周期。然而，使用微观模拟，可以记录（或计算）卒中事件。然后，您可以检查跟踪器在所有后续周期中的值，中风后可能会导致更糟的转移概率和/或效用。
范例
所附模型演示了这两种技术。
Microsimulation Model
该模型包括产生异质性的两个分布，一个用于起始年龄，另一个用于**类型。年龄分布的属性如下所示：
Age Distribution
每次模型运行测试之前，会绘制一个样本来生成30-50岁之间的起始年龄。然后根据起始年龄和循环次数在Markov模型中增加每个周期的试验年龄。目前的年龄是用于背景死亡率检查。
该模型还通过Metastases状态的转移子树中的事件跟踪卒中。如下图：
Microsimulation - Update Tracker
当试验到达Stroke节点时，跟踪器t_strokes递增1。通过t_stroke跟踪器stroke的数量，pMetastasesToDead概率变量定义在未来的循环中增加死亡的概率。
这个表达式根据试验次数，从表中提取不同的概率值。
State Transition/Markov Models
通常，healthcare models需要跟随疾病进程进入未来。这个问题较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。
下面的模型包括两种**特定**的策略。每种策略都有不同的根除**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。
Study Uncertainty on Healthcare Models
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。TreeAge Pro提供两种方法研究不确定性：
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独立参数。然后在概率和值表达式中引用这些变量。
TreeAge Pro包含了所有需要的模型。TreeAge Pro的两款产品都包括基础模型构建和分析工具以及Excel模块。TreeAge Pro Healthcare包括了Healthcare模块。
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根除**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。更复杂的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, 如本页单独的特性描述所述。
Heterogeneity and Event Tracking
TreeAge Pro允许您扩展**出预期值和/或Markov模型的传统限制。通过模型随机游走（微观模拟）运行个体的“trial”，您可以在模型中引入异质性和事件跟踪。
异质性
当个体通过模型运行时，您可以为这些个体分配不同的特性以创建异类队列。例如，每个试验都有其年龄、性别、种族、体重、**类型、疾病分期等。可以在模型中引用每个这样的特性来计算概率、成本、效用等。
TreeAge Pro分布可以为每次试验取样，以生成该试验的特征。您还可以将已知的病人数据加载到模型中，并在模型中使用这些数据进行试用。
事件跟踪
TreeAge Pro跟踪器可以用来记录事件和其他特征的变化通过模型作为一个试运行。与应用于整个队列的变量不同，跟踪器存储并检索特定于每个测试的数据。例如，在模型中可能有一个卒中事件。没有微观模拟，卒中事件可能只影响特定周期。然而，使用微观模拟，可以记录（或计算）卒中事件。然后，您可以检查跟踪器在所有后续周期中的值，中风后可能会导致更糟的转移概率和/或效用。
范例
所附模型演示了这两种技术。
Microsimulation Model
该模型包括产生异质性的两个分布，一个用于起始年龄，另一个用于**类型。年龄分布的属性如下所示：
Age Distribution
每次模型运行测试之前，会绘制一个样本来生成30-50岁之间的起始年龄。然后根据起始年龄和循环次数在Markov模型中增加每个周期的试验年龄。目前的年龄是用于背景死亡率检查。
该模型还通过Metastases状态的转移子树中的事件跟踪卒中。如下图：
Microsimulation - Update Tracker
当试验到达Stroke节点时，跟踪器t_strokes递增1。通过t_stroke跟踪器stroke的数量，pMetastasesToDead概率变量定义在未来的循环中增加死亡的概率。
这个表达式根据试验次数，从表中提取不同的概率值。
