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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。

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。

可视化地绘制您的事件路径计算自动遵循您的可视化设计健壮的建模框架一个支持马尔可夫、患者模拟、分区生存分析和DES模型的平台利用框架的专业知识来学习新的建模技术

Communicate using your pathways Subject matter experts can easily understand what your model does by examining your visual patient pathways.
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