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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。

Visual model-building with no coding required Analyses automatically follow your event pathways and use your inputs to calculate results.

。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。

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。这就导致了队列在health state中的不同分布来开始每个循环。 Accumulating Value: 队列通过health states和过渡子树、成本、效益和/或其他价值被积累而循环，都基于开始的health states和周期内发生的事件。 Expected Value: 在所有周期完成后，整体累计成本和/或有效性生成Markov模型的期望值（EV）。这意味着数量周期内所有事件的组合，整体Markov模型EV可以将其作为对疾病方案的总体评价的补充。
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