数学模型在药物经济学分析中的应用

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1、区学信息2010年6月第23卷第6期卫生论坛洲洲洲洲；i；洲洲洲洲i；洲i雏数学模型在药物经济学分析中的应用章琼邱家学(通讯作者)【摘要】本文通过探讨决策树模型、markov模型和离散事件仿真模型在药物经济学评价中应用的方法、现状和适用范围，比较各模型之间的差异为数学模型在药物经济学评价中的应用推广提出建议和参考依据。【关键词】药物经济学；决策树；markov模型；DES【中图分类号]R969【文献标识码】B【文章编号]1006—1959(2010)06—0307—01药物经济学，是伴随着主要研究方法一成本效益(果)分析在药物治点具有相似之处，因而，近年来，也被逐渐应用于药物经济学评价研

2、疗决策上的应用而逐渐成熟和发展起来的。近年来，由于医药费用的急究中。剧增长及治疗方法的多样性，越来越多的研究关注于怎样对一系列诊疗离散事件是指事件的发生是间或的、非连续的，表现出一定概率的或用药方案进行选择、判断，从而确定最优方案。数学模型作为定量分“发生”或“不发生”的可能性。离散事件系统可表示为受事件驱动、系统析的重要工具之一，越来越多地应用于药物经济学决策分析中，为最优状态跳跃式变化的动态系统，系统的状态迁移发生在一系列的离散事件方案的选择提供科学的依据。目前，常见的应用于药物经济学分析的数点上，其基本要素主要包括：实体(entity)，包括临时实体和永久实体；事学模型主要有决策树

3、模型、markov模型、离散事件仿真模型(Discretee—件(event)，即引起系统变化的行为；活动(activity)，即实体在两个事件ventsimulation，DES)等。之问保持某种状态的持续过程；进程(process)，用于描述所有事件和活l决策树模型动间的相互逻辑关系和时序关系]。离散事件仿真模型可基于对疾病1．1概述：决策树模型(Decisiontree)起源于2O世纪20年代，60治疗过程中各种离散事件发生和进展的模拟，反映疾病的病理进程。例年代开始应用于临床治疗领域，后逐渐引入药物经济学研究[J]。决策树如某疾病的治疗过程中，某一症状的出现或转归可以看成是一个离

4、散事模型是一种能够有效地表达复杂决策问题的数学模型，不但说明了事件件，这个症状具有一定的概率出现或消失，并会持续一段时间。发生发展的方向及可能结果，而且以各种结果的概率和效用为依据，进3．2基本思路：①根据疾病发展的病理特性，定义离散事件。所有行定量分析，最终做出决策。决策树模型以树状结构表示数据分类的结离散事件的发生和转归均有相应的概率函数，同一时点上，互斥事件只果，着眼于从一组无次序、无规律的事例中推理出决策树表示形成的分有一种可能发生。②确定离散事件发生的时间函数。某事件发生后，该类规则。决策树的构造通过输入一组带有类别标记的数据，构建出二叉时点上表示事件的进展状态并重新抽样决定下

5、一个发生的离散事件。树或多叉树l_2]。决策树由决策节点和决策节点所产生的可能结果，即决③运用计算机软件实现DES模型计算。常见的分析软件有EXCEL＆@策分枝组成。药物经济学研究中，可利用药物在治疗阶段的不同治疗效Risk，决策分析软件TreeagePro中的扩展功能，以及图形化仿真软件果和成本来构建决策树模型，从而进行成本一效果分析。其中，决策节ARENA等[。点可定义为药物治疗方案，决策分支可定义为药物治疗结果及其概率。3．3评价：疾病的发展进程往往较为复杂，中途极有可能出现症状1．2决策树分析的基本步骤：采用决策树模型分析问题的基本步骤主要包括：①选择方案，确定决策标准；②建立决

6、策树模型；③确定每的反复，离散事件仿真模型较为符合病程发展的真实过程，各个事件的相互作用关系也较为简明。但是，该模型的建立需要大量的数据支持，个可能结果发生的概率；④确定每种结果的治疗成本；⑤对每个方案的期望成本进行评估，进行成本效果分析，从而选取最优治疗方案；⑥进行以建立各个事件的概率函数和时间函数，运算较为复杂，真正广泛应用灵敏度分析，检测模型的可信度。具有一定的局限性。1．3评价：决策树模型通过药物在不同治疗阶段的效果和成本进4决策树模型、markov模型及离散事件仿真模型的比较研究行成本一效果分析，将治疗方案、各方案状态、治疗结果、概率和效用等决策树模型简单直观，易于理解，应用该

7、模型进行分析时需固定期要素通过图形表示出来，简单直观、易于观察，且计算相对简便，因此应限，计算一定时期内某症状发生或病情改变的平均概率。对于病程周期用范围较广。但是，如果疾病在发展转归的过程中出现反复，或多种治较长，病情复杂多变甚至出现症状反复的疾病，决策树模型将会由于分疗结果，则决策树模型将会由于分枝过多而过于繁杂，除了必须进行有枝过多而难以处理。此外，对于慢性疾病来说，某些症状出现的早晚将效的剪枝外，模型所需的参数也难以准确、全