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Familiar Healthcare Reports with a Single Click
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 Cohort and Patient-level Tracking Reports
 Cost-Effectiveness Analysis, Acceptability Curve, Tornado and much more
 Single-click report generation

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。然后，变量可以不确定的范围内进行分析，而不是使用一个单点估计。


看看下面的模型。

Simple Healthcare Tree


也许我们担心的是用手术和放射来缓解的可能性。我们在pEradicateRadSurg变量值范围为0.5到0.9之间有4次间隔的运行1-way敏感性分析。这将重新计算模型值5次，变量值分别为0.5，0.6，0.7，0.8和0.9。

CE Sensitivity Analysis
使用二级输出，这五组结果可用于在成本效益、成本或效果的基础上审查战略比较。仅基于有效性的比较如下所示，这个图产生了0.6的临界值，**临界值的，新的方法较有效。

CE Sensitivity Analysis - Effectiveness Graph
基于成本效益的比较，下图使用$50K/LY的WTP来计算净收益。这个图产生了0.749的临界值，**临界值的，新的方法较具成本效益（考虑到WTP假设）。

CE Sensitivity Analysis - Net Benefits Graph


概率敏感性分析（PSA）研究多重不确定性对模型的综合影响。要执行PSA，一个或多个参数必须由分布来表示。分布会被采样，将采样值代入模型，并重新计算EVs。重复多次，提供了一组预期值（EV），每个值反映了一组不同的采样参数。在总体结果集内，一些EVs确认基本情况分析，而其他组则不会。这为基本案例结论提供了一个全面的确定性度量。


上面的模型被修改为包含三个参数分布：
仅用放射的可能性。
放射的可能性
手术费用


一个PSA蒙特卡洛模拟运行后，会从1000个参数样本集中产生1000个立的结果集。仿真结果可以被解析为所有输出找到范围和置信区间（包括ICER），其他二级输出在基本案例分析中测量确定性程度，这一新的是划算的，WTP是$50K/LY。

Build Markov Cohort, Patient simulation, Discrete Event Simulation models
Add patient characteristics for heterogeneity
Add patient history for complexity
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