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与应用于整个队列的变量不同，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率检查。

队列和患者跟踪报告提供了随时间的模型计算的可见性，将TreeAge Pro Markov模型转换为工作的Excel模型

定量地评估你的选择在不确定的情况下检查你的决定

上图表明pWin值为0.55时，三条线的临界值。如果pWin值小于0.55，那么Settlement Offer EV值比较高；如果pWin值大于0.55，那么Litigate EV值比较高。 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, 如本页单的特性描述所述。 Shared usage will result in a nonrefundable forfeiture of the license plus fees equal to the cost of a network license based on your organization type. Depending on the severity of the violation, and / or length of violation, further legal action will be taken.
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