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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。

Robust Healthcare Modeling Framework  Reproducible structure  Built-in calculations  One-click analysis and transparent reporting

Ÿ 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： Ÿ 确定性的敏感性分析 Ÿ 概率敏感性分析 Healthcare Module扩展两类敏感性分析，通过成本-效果分析比较策略。确定性的敏感性分析在取值范围内研究不确定性个体参数。确定性敏感性分析常见的形式是通过1-way 敏感分析来研究单一参数。还支持2-way，3-way和龙卷风图。 为了在模型中运行1-way敏感性分析，参数必须用变量表示。

Ÿ Evaluating Markov Models 当评估Markov模型时，它们终为每个主动支付提供了一个单一的期望值（通常是成本和/或有效性）。然而，您可能希望进一步了解导致整个EV的各个计算结果。Markov Cohort Analysis提供详细信息。如下图模型： Markov Model Markov Cohort Analysis为每个状态和转换提供周期到周期的累计值。 Markov Cohort Analysis 检查这些转换和计算是验证您的模型是否按设计工作。对于这种成本效益模型，上一个周期后总累积成本和效益值成为Markov模型的整体EV。 Markov cohort analysis还提供了按周期显示队列的分布情况以及按周期累计值的图表。如下图所示的生产曲线。 Markov Survival Curve
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