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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，t_strokes递增1。通过t_strokestroke的数量，pMetastasesToDead概率变量定义在未来的循环中增加的概率。 这个表达式根据试验次数，从表中提取不同的概率值。
Ÿ 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。

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。

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。后，有终端节点反映每个场景的整体值，以三角形表示。

。合并加权平均产生每个策略的总体期望值。 TreeAge Pro的 Healthcare Module允许您在成本效益基础上通过增量成本效益和/或净效益比较战略。您也可以根据成本或比较效益（CER）来比较同一模型中的策略。您甚至可以使用非标准的测量，如感染、等。 下面的模型比较了的两种方法。 Simple Healthcare Tree 成本效益分析比较基于CE边界的策略。 Cost-Effectiveness Graph 如果在这个模型中有占主导地位的策略，它们将在上面和左边的CE边界上出现。排名报告显示了比较策略的数值计算，包括增量成本效益比（ICER）。 Cost-Effectiveness Rankings ICER跟支付意愿（WTP）比较临界值，以确定我们是否能够在成本效益基础上提供更有效的方法。
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