本地化服务_treeage pro_销售treeage软件版本

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Easily adjust model pathways and assumptions Nimbly change patient flows and parameters to meet your clients evolving demands over a project’s lifecycle.

Evaluate and Compare Strategies 模型构建完成后，TreeAge Pro自动生成所需的评估模型和选择优策略所需的算法。这使您能够专注于手头上的问题，而不是评估模型所需的计算。 标准算法根据策略的概率对每个可能的结果赋予权重。合并加权平均产生每个策略的总体期望值。分析可以在比较所有选项的基础上选择佳策略。树项根据这些选择——大值、小值、成本效益、多属性和成本效用（需要Healthcare Module）控制比较的方法。模型还可以存储多个度量值。然后，简单地改变活动的度量并重新分析同样的模型。当使用Roll Back分析上述模型时，在所有节点上计算期望值（EV）。

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。

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。
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