正规代理_treeage pro

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然后，变量可以不确定的范围内进行分析，而不是使用一个单点估计。 看看下面的模型。 Simple Healthcare Tree 也许我们担心的是用手术和放射来根除的可能性。我们在pEradicateRadSurg变量值范围为0.5到0.9之间有4次间隔的运行1-way敏感性分析。这将重新计算模型值5次，变量值分别为0.5，0.6，0.7，0.8和0.9。 CE Sensitivity Analysis 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。

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。

Cohort and Patient tracking reports provide visibility into model calculations over time Convert TreeAge Pro Markov models to working Excel models

Easily evaluate your options with built-in analysis tools Focus on the details of your model, and let TreeAge Pro take care of the rest.
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