В этой статье демонстрируется полезность сочетания моделирования с байесовскими методами оценки при анализе данных об эффективности затрат, собранных вместе с клиническим анализом.
В частности, мы используем цепочку Маркова Монте-Карло (MCMC) для оценки системы обобщенных линейных моделей, связывающих затраты и результаты с процесс заболевания, на который влияет лечение в рамках альтернативной терапии.
Результаты MCMC используются в качестве параметров при моделировании, которые позволяют сделать вывод об относительной экономической эффективности новой терапии при различных сценариях.
Общая параметрическая неопределенность оценивается непосредственно путем изучения совместное распределение смоделированных средних дополнительных затрат и эффективности.
Этот подход позволяет гибко оценивать лечение с учетом различных противоречащих фактам предпосылок и количественно оценивать глобальное влияние параметрической неопределенности на уверенность лица, принимающего решения, в предпочтении одной терапии другой.
Авторы исследования: David J Vanness, W Ray Kim
Отзывы пациентов на ganciclovir