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TreeAge Pro 决策分析模型软件

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。如下图：

TreeAge Pro Modules TreeAge Pro Core TreeAge Pro Healthcare

Core Functions
Model building and
analysis tools √ √
Healthcare Module
Cost-effectiveness,
Markov, DES √
Excel Module (now in all products)
Communicate with Excel √ √

Core Function
 Visual Modeling Tool
使用可视化Tree Diagram Editor，您可以轻松地创建模型结构来表示所研究的问题。模型结构将包括决策点和可能发生的所有事件。结构中的不同节点类型，反映出分支结构中的替代选项或可能发生的事件。在模型结构中的任何地方都可以插入节点。复制或移动单个节点或子树内的模型。复制模型的重复部分，以减少建模时间并确保模型内的一致性。

下面的模型，有一个单一决策，是否起诉或接受和解提议。还有点胜负不明，（赢/输的案件和损害金额），以圆圈为代表。最后，有终端节点反映每个场景的整体值，以三角形表示。

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。

Ÿ Discrete Event Simulation
TreeAge Pro支持决策树格式的离散事件仿真（DES）或时间事件模型。DES和时间节点类型便于基于时间的方法到模型中。

DES/Time-to-Event Model


虽然Markov模型使用固定周期长度和时间的概率，DES模型依赖于与竞争事件相关的时间。时间是从分布中得出的，较短时间事件通过模型驱动病人流。值（成本、有效性）是根据下一个事件的时间以及与特定事件相关联的固定值来累加的。DES模型分析，通过微模拟（个体病人模拟）和使用现有的报表和图形输出。


Excel Module
Ÿ Export Output to Excel
Excel Module允许您将图形和数字输出到Excel中。您可以在TreeAge Pro中检查和分析结果。
然后，您还可以：
Ÿ 根据TreeAge Pro分析结果在Excel中生成自定义图形
Ÿ 对仿真结果进行回归分析
Ÿ 从一个模型生成一个数据集，该数据集可以用作另一个模型的输入


下图是TreeAge Pro的敏感性分析图形。

Sensitivity Analysis on Legal Tree


导出到Excel中的图形

Sensitivity Analysis - Exported to Excel


Ÿ Edit Model Inputs in Excel
此功能允许您从TreeAge Pro到Excel中导出模型，在Excel中编辑模型，然后将编辑过的模型返回到TreeAge Pro中。此功能在添加大量变量和/或分布时很重要。


可以以这种方式编辑输入的内容：
Ÿ 变量及其根节点定义
Ÿ 跟踪和起始值
Ÿ 分布及参数
Ÿ 表及其数据
树工作簿函数允许您一次性导出所有的模型输入。


Ÿ Programming Interface
TreeAge Pro Object Interface允许您使用编程语言—Java,Visual Basicd等就打开模型，修改值和运行分析。这可以用来自动化重复的任务或者串在一起进行一系列的分析。


Object Interface是TreeAge Pro交互产品的基础，可单独从TreeAge Pro用户界面购买。TreeAge Pro Interactive可用来将关键任务系统连接到模型分析中，还可以提出一个模型并将它的分析发布到网页上。


TreeAge Pro各版本功能列表

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，**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来计算净货币收益。这个图产生了0.749的临界值，**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集会确认基本情况分析，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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