数学模型在药物经济学分析中的应用

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药品资源配置数学建模

药品资源配置数学建模

药品资源配置数学建模摘要:一、引言二、药品资源配置的现状与问题三、数学建模在药品资源配置中的应用四、具体模型与方法五、案例分析六、结论正文:一、引言在医疗卫生领域,药品资源配置一直是一个重要而又复杂的问题。

如何合理配置药品资源,以满足人民群众日益增长的医疗需求,是当前我国医疗卫生体制改革面临的一大挑战。

近年来,数学建模作为一种有效的工具,已经在药品资源配置领域取得了显著的成果。

本文将从药品资源配置的现状与问题入手,探讨数学建模在其中的应用,并结合具体案例进行分析。

二、药品资源配置的现状与问题随着我国经济社会的快速发展,人民生活水平不断提高,对医疗卫生服务的需求也不断增加。

然而,在药品资源配置方面,仍然存在一些突出问题,如:药品供应不平衡、药品价格波动较大、药品短缺和浪费现象严重等。

这些问题对医疗卫生体系的运行产生了很大的压力,也影响了人民群众的健康水平。

三、数学建模在药品资源配置中的应用数学建模是将现实问题抽象为数学问题,通过建立数学模型来描述和分析问题,从而为问题的解决提供理论依据和决策支持。

在药品资源配置中,数学建模可以有效地解决供需不平衡、价格波动等问题,提高药品资源配置的效率和合理性。

四、具体模型与方法在药品资源配置中,常用的数学模型有线性规划模型、动态规划模型、网络优化模型等。

这些模型可以根据药品的供应、需求、价格等不同特点,有针对性地解决药品资源配置中的问题。

例如,线性规划模型可以用于解决药品生产和供应的优化问题,通过最大化利润或最小化成本来确定最优生产和供应方案。

动态规划模型则可以用于解决药品价格的优化问题,通过分析价格对需求的影响,确定最优价格策略。

网络优化模型可以用于解决药品配送问题,通过优化配送路线和时间,降低配送成本和提高服务质量。

五、案例分析以某城市药品配送为例,我们可以采用网络优化模型来解决。

首先,根据药品需求点的分布和配送能力,建立药品配送网络。

然后,通过优化配送路线和时间,确定最优配送方案。

数学在医药研发与药效中的应用

数学在医药研发与药效中的应用

数学在医药研发与药效中的应用在医药研发与药效中,数学的应用发挥着重要的作用。

数学作为一门精确的科学,能够提供精确的定量分析和模型预测,帮助科学家们更好地理解和解决医药领域中的问题。

本文将介绍数学在医药研发与药效中的应用,包括药物代谢动力学、药物剂量的个体化、药物相互作用的预测等方面。

一、药物代谢动力学药物代谢动力学研究药物在体内的代谢过程,以及药物代谢与药效之间的关系。

数学模型在药物代谢动力学中具有重要意义。

通过建立数学模型,可以预测药物的消除速率、半衰期等关键参数,帮助科学家们设计合理的用药方案。

例如,一种药物在体内的消除速率可以用一阶动力学方程描述:$$\frac{{dC}}{{dt}} = -k \cdot C$$在这个方程中,C表示药物的浓度,t表示时间,k表示消除速率常数。

通过测量不同时间点上的药物浓度,可以利用数学拟合方法估算出药物的消除速率常数,进而优化药物的使用。

二、药物剂量的个体化每个人的生理特征和代谢能力都有差异,因此相同剂量的药物在不同个体中可能表现出不同的药效和药动学特点。

为了实现药物的个体化用药,数学模型可以用来预测不同个体的药物代谢过程和药物浓度。

基于这些模型的预测,医生可以根据个体患者的特点来调整药物剂量,以达到最佳的治疗效果。

三、药物相互作用的预测药物之间的相互作用可能会影响药物的药效和安全性。

数学模型可以帮助科学家们预测不同药物之间的相互作用,为药物研发和药物治疗提供指导。

例如,通过建立药物动力学模型,可以预测某种药物在与其他药物同时应用时的相互作用,进而决定是否需要调整药物剂量或者更换其他治疗方案。

四、药物分子的模拟与设计数学模型在药物分子的模拟和设计中也发挥着重要作用。

药物分子的结构和性质与其药效密切相关。

通过分子模拟方法,可以预测药物分子与靶标蛋白之间的相互作用,进而指导新药设计和合成。

在这个过程中,数学公式和计算算法可以帮助科学家们对药物分子的结构和性质进行精确地描述和分析,从而提高药物分子的研发效率。

数学模型在经济领域中的应用分析与研究-精品文档

数学模型在经济领域中的应用分析与研究-精品文档

数学模型在经济领域中的应用分析与研究数学、经济学本身有非常紧密的关系,经济学研究、决策都要以数学分析、计算为途径。

所以,经济学分析中数学模型占据了定量化、计量化的地位,由此也提升了经济学中数学模型的重要性。

但是数学模型在实际运用的过程中,也会出现一些问题,严重影响了经济学问题的求解,需要充分认知并运用数学模型予以解决。

一、经济数学模型的含义所谓数学模型,即利用一些与数学相关的思想进行实际运用,并求解一些实际问题的高度表述方式。

数学模型主要是为了一些指定的研究目标,以现实社会为对象进行假设,通过数学图标、图形、关系式等专业术语的方式,建立数学结构予以解决[1]。

在数学模型中,有非常多样化的数学结构,如数学图表、算法语言、多种形式混合等。

如果要解决现实世界中的实际问题,则要通过数学建模的方式予以解决,例如应用模型、提出问题、模型构建等环节。

经济学数学模型则是将经济管理、数学模型进行融合的一种形式。

该模型即将实际问题中各个因素之间的联系、实践经验进行总结,使其能够形成一套体现所有数量关系的算法、数学公式,对研究对象进行的实际运动规律进行体现。

二、经济数学模型运用(一)利用期望值法解决风险型决策问题通过期望值法解决风险型决策问题,可以先设一个离散型随机变量x,并列出该变量的数学期望,针对数学期望的随机变量x,求出所有取值以及概率。

随机变量x期望值表示其在概率意义基础上的平均值。

对于风险型决策问题的解决,运用期望值法,即对各个方案期望益损值进行计算,将所得数据作为依据,确定一个平均收益最大、平均损失最小方案,以此为最佳决策方案。

在期望值法实际运用过程中,要按照如下流程进行:一是将所有行动方案视为随机变量,而其处于各种自然状态下所体现的益损值即该随机变量取值[2]。

二是确定平均收益最大、平均损失最小行为方案,将其明确为最佳决策方案。

三是确定平均损失最小、平均收益最大行动方案,将其视为最佳决策方案。

以例1为例,对期望值法的运用进行分析。

论数学建模在经济学中的应用

论数学建模在经济学中的应用

数学建模在经济学中的应用摘要数学建模是一种将现实世界的问题转化为数学问题,然后通过数学方法进行求解的过程。

在经济学领域,数学建模被广泛应用于解决各种经济问题,包括经济增长、市场竞争、资源分配等。

本文将介绍数学建模在经济学中的应用,并讨论其重要性及未来发展方向。

1. 引言数学建模作为一种重要的工具,已经成为解决经济学问题中不可缺少的手段。

经济学研究的对象和方法都具有复杂性和抽象性,因此需要借助数学来进行形式化分析。

数学建模能够帮助经济学家更好地理解经济现象,并为政策制定者提供决策支持。

本文将介绍数学建模在经济学中的具体应用。

2. 经济增长模型经济增长是研究一个国家或地区经济总体产出和生产要素增长的过程。

通过数学建模,经济学家可以构建经济增长模型,分析经济增长的原因和影响因素。

常用的经济增长模型包括Solow模型、Romer模型等。

这些模型通过引入生产要素、技术进步等变量,揭示了经济增长的机制和规律。

3. 市场竞争模型市场竞争是一种经济现象,其中买方和卖方根据供求关系自由决定产品的价格和数量。

通过数学建模,经济学家可以研究市场竞争的均衡状态、价格变动和市场结构等问题。

常用的市场竞争模型包括供求模型、垄断模型、寡头垄断模型等。

这些模型通过建立供求关系和利润最大化条件,分析市场竞争的效果和结果。

4. 资源分配模型资源分配是指将有限的资源分配给不同的经济主体,以实现最大化的利益。

通过数学建模,经济学家可以分析资源分配的效率和公平性问题。

常用的资源分配模型包括最优化模型、博弈论模型等。

这些模型通过建立约束条件和目标函数,求解最优的资源分配方案。

5. 数学建模在经济学中的重要性数学建模在经济学中具有重要的作用和意义。

首先,数学建模能够帮助经济学家更好地理解经济现象,揭示经济规律和机制。

其次,数学建模能够为政策制定者提供决策支持,帮助他们制定有效的经济政策。

此外,数学建模还能够促进学科交叉和创新,为经济学与其他学科的融合提供契机。

数学在新药研发中的应用

数学在新药研发中的应用

数学在新药研发中的应用数学与药物研发这两个领域看似毫不相关,但实际上,数学在新药研发中扮演着重要角色。

药物研发是一个既复杂又耗时的过程,需要各种科学方法和技术的支持。

数学正是其中一种不可或缺的科学方法之一,它在药物研发中发挥着极其重要的作用。

本文将探讨数学在新药研发中的应用。

1. 药代动力学建模药代动力学研究药物在人体内的吸收、分布、代谢和排泄过程。

药代动力学建模使用数学方程来描述药物在人体中的行为。

通过分析这些数学模型,药物研发人员可以预测不同剂量的药物在人体内的浓度和持续时间,以及药物在不同人群中的代谢差异。

这可以帮助设计出更安全、更有效的药物使用方案。

2. 药物效应的建模与优化药物的效果不仅与药物本身的特性有关,还与患者个体的差异以及药物与机体相互作用的复杂性有关。

通过数学建模,我们可以更好地理解药物如何在人体内生成所需的效果。

数学模型可以帮助我们优化药物的剂量和给药策略,以最大程度地提高药物的疗效,减少副作用,并降低药物耐受性的产生。

3. 药物相互作用的预测药物相互作用是指两种或多种药物同时使用时相互之间产生的化学或生物学反应。

通过建立数学模型,我们可以预测不同药物之间相互作用的可能性,并提前发现潜在的药物相互作用风险。

这对于设计合理的药物组合治疗方案至关重要,可以避免不必要的药物相互作用,提高治疗效果。

4. 安全性评估与副作用预测在药物研发过程中,安全性评估是非常重要的环节。

数学模型可以帮助我们预测药物的毒性和副作用,并评估不同剂量和给药方案对患者的安全性。

通过数学模型,我们可以更好地了解药物的安全边界,并及时发现潜在的安全风险。

5. 药物质量控制与制造优化药物的质量控制和制造过程也可以借助数学方法进行优化。

数学模型可以帮助我们预测制药工艺中不同因素对药物质量的影响,并找到最佳的制药条件。

通过数学模型,我们可以更好地控制药物的质量,提高制药效率,减少制造成本。

综上所述,数学在新药研发中的应用是多方面的。

数学模型及其应用于医学领域

数学模型及其应用于医学领域

数学模型及其应用于医学领域数学模型是指把实际问题抽象成数学模型,使用数学工具分析,从而得出实际问题的解决方案的数学方法。

数学模型既是科学的理论基础,也是工程技术的可行性基础。

在医学领域,数学模型被广泛应用,特别是在生物医学工程、药学、流行病学等领域,取得了良好的效果。

生物医学工程领域生物医学工程领域主要涵盖了人工智能、信息技术、器械技术等多项技术,它们关注的是人体生理和医疗仪器、器材之间的相互作用。

使用数学模型在生物医学工程领域,能够帮助医生制订最佳治疗方案和预防策略,同时也能够提高医疗器材、仪器的精度和稳定性。

例如,使用数学模型可以帮助调节心脏起搏器节律、改善人工肝的材料结构、加速药物研发等。

药学领域药物的研发需要经过严格的筛选、筛查、试验等步骤,才能确定药物的有效性和安全性。

使用数学模型可以帮助优化药品的流程,确保药物的有效性和安全性。

例如,数学模型在药物研发过程中能够模拟药物的分布、代谢和排泄等方面,预测药物在体内的疗效和毒副作用,从而制定出更加有效和安全的药物治疗方案。

流行病学领域流行病学是指研究人口的分布、疾病发生、传播和预防等方面的科学。

使用数学模型可以帮助流行病学家更好地掌握流行病的发展规律和疾病传播方式,制定出更科学、更有效的预防和治疗策略。

例如,数学模型可以对疫苗接种策略进行模拟,预测不同策略下的感染率和病例数等数据,从而优化疫苗接种方案。

总之,数学模型在医学领域的应用正变得越来越广泛。

数学模型所具有的优势,既能够简化复杂的医学问题,又能够为医生和医学研究人员制定出更科学、更精准的治疗和预防方案,加快医学科技的发展,促进人类健康事业的发展。

数学模型在经济学中的应用

数学模型在经济学中的应用

数学模型在经济学中的应用近年来,随着数据和信息技术的快速发展,数学模型在经济学中的应用越来越广泛。

数学模型作为一种理论工具,不但可以探究经济现象背后的规律性、预测未来的趋势,还可以为决策提供支持。

本文将结合实例,探讨数学模型在经济学中的具体应用。

一、宏观经济模型宏观经济模型通常以传统的Keynesian模型和DSGE(动态随机一般均衡)模型为代表。

这些模型主要用于研究宏观经济现象,从整体上分析经济的运行规律及预测宏观经济现象的走势。

在宏观经济模型中,大量的数学工具被应用其中,例如微积分、概率论、线性代数和最优化理论等等。

这些工具可以帮助经济学家在解决宏观经济问题时,通过推导和验证模型,以得出一些规律性的结论。

例如,通过利用IS-LM模型,我们可以发现货币政策、财政政策以及金融机构的行为对经济的影响,从而为政策制定者提供一定的参考。

二、微观经济模型微观经济模型则更加关注市场内的行为,是分析市场机制和博弈论的有效工具。

市场中买方和卖方之间的互动全部由数学模型进行量化和分析,从而得出一个最终的均衡状态。

例如,在著名的纯策略纳什均衡经典模型中,卖方和买方都寻求达到一种“理性”的最佳策略,从而达到某种最终的均衡状态。

微观经济模型在实际应用中,常常被用来解释价格波动、市场失灵、垄断等现象,以及进行市场定价、最优投资组合等实际问题。

三、金融市场模型在金融领域,数学模型也广泛应用。

例如,在衡量风险、决定资产组合以及预测金融市场的趋势方面,数学模型扮演着重要的角色。

其中,著名的Black-Scholes期权定价模型是金融领域最广泛应用的模型之一。

该模型基于随机微积分、偏微分方程等数学知识,将股票、债券和期权等投资工具的收益率建模为几何布朗运动模型,并且定量说明了期权定价问题。

除此之外,金融市场模型还可以用于评估固定收益证券、信贷评级等领域。

四、数据分析与预测模型另外,数据分析与预测模型也非常重要,它们不仅在各行业领先,而且在经济学中也有广泛的应用。

Markov模型在药物经济学评价中的应用现状

Markov模型在药物经济学评价中的应用现状

Markov 模型在药物经济学评价中的应用现状李 鹤,夏苏建*暨南大学医学院 医学统计学教研室,广东 广州 510632摘 要:Markov 模型于20世纪80年代用于医学领域,目前已成为药物经济学评价中最常用的方法之一,且前景广阔。

国内利用Markov 模型进行药物经济学评价虽然相比于国外起步较晚,但发展速度不断加快,差距日渐缩小,评价方案逐步实现正规化。

查阅近5年国内外相关文献,围绕模型建立与参数设定、设立对照、不确定性分析以及评价结果这4个基本流程,简述国内外学者利用Markov 模型进行药物经济学评价的研究进展,并指明该方法的不足之处。

关键词:Markov 模型;药物经济学;药物评价中图分类号:R956 文献标志码:A 文章编号:1674 - 6376 (2013) 05 - 0382 - 04 DOI: 10.7501/j.issn.1674-6376.2013.05.015Application of Markov model in pharmaco-economic evaluationLI He, XIA Su-jianSchool of Medicine, Jinan University Guangdong, Guangzhou 510632, ChinaAbstract: The Markov model was used in the medicinal field in the 1980s. It has become one of the most commonly used method in pharmaco-economics and it also has broad prospects. The use of Markov model in pharmaco-economics in China started later than aboard. However, the pace of development continues to be accelerated and the gap is shrinking. The evaluation program is being gradually normalized. To search the related literature in the last five years and around modeling establishment, the parameter settings, the uncertainty analysis, and the evaluation results of these four basic processes, the research progress of domestic and foreign scholars who use Markov model for pharmaco-economics evaluation are summarized and the shortcomings of this method are indicated.Key words: Markov model; pharmaco-economic; drug evaluation药物的全面评价应从安全性、有效性和经济性三个方面进行。

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21年6 第2卷 第6 00 月 3 期
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数学模型 在药物经济 学分析 中的应 用
章 琼 邱 家学( 讯 者 通 作 )
【 摘要 】 本文 通过 探讨 决 策树 模型 、 ro 型和 离散 事件 仿 真模 型在 药物 经济 学评价 中应 用 的方 法 、 状和 适 用范 围 , makv模 现 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 ; r o 模 型 ; E mak v D S
A N 等[ RE A 。 33 评 价 : . 疾病 Байду номын сангаас 发展 进程 往 往较 为复 杂 , 中途 极 有可 能 出现 症状
的反 复 , 离散 事件 仿 真模 型 较 为符 合 病 程 发 展 的真 实 过 程 , 个 事 件 的 各 相 互作 用关 系 也较 为简 明 。但 是 , 模 型 的建 立 需 要 大量 的数 据 支 持 , 该 以建立 各个 事件 的概 率 函 数 和 时 间函 数 , 算 较 为 复 杂 , 运 真正 广 泛应 用 具 有一 定 的局 限性 。 4 决策 树模 型 、 r o 模 型 及 离散事 件仿 真 模型 的 比较研 究 mak v 决 策树模 型 简单 直观 , 于理 解 , 用 该模 型进 行 分 析 时需 固定 期 易 应 限 , 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 计 较长, 病情 复 杂多 变甚 至 出现 症 状 反 复 的疾 病 , 策树 模 型 将 会 由于 分 决 枝过 多 而难 以处 理 。此 外 , 于慢 性 疾 病 来 说 , 些 症 状 出现 的早 晚 将 对 某 直接 影 响到患 者 的生存 质 量 及 效 用值 , 因此 , 策树 模 型 一 般不 适 应 于 决 慢性 、 复杂 疾病 的评 价 。在这 种 情况 下 , mak v模 型来 模拟 疾 病的 过 用 ro 程并 进行 决策 分析 比决 策树 模 型更 加合 适 。Mak v模 型可 用 状态 表示 ro 疾病 所有 可能 发生 的症 状 和 转 归 , 其 对 于 慢 性疾 病 的研 究 , 贴 现 率 尤 将 引入 成本 核算 , 价 结果更 加 准 确真 实 。但 是 , r o 模 型也存 在 着 一 评 mak v 些局 限性 , 参数 的不 确定 性 , 别 是 各 状 态之 间 的转 换 概率 很 难 准确 如 特 获得 , 果无 法获 得 准 确 的 转 移 概 率 , 析 结 果 的 可 靠 性 将 无 法 保 证 。 如 分 此外 , ro 模 型 各状 态 间无 后效 性 的假 设 , 得 模 型本 身 与疾 病 发展 mak v 使 的真实 过程 产生 了一定 的偏 离 , 终 的评 价 结果 不 可 避 免 地存 在 某 些 最
点具 有相 似 之 处 , 而 , 年 来 , 被 逐 渐 应 用 于 药 物 经 济 学 评 价 研 因 近 也 究中。 离散 事件 是指 事件 的发 生是 间或 的 、 连续 的 , 现 出一 定 概 率 的 非 表 “ 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 、 统 系 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 点上 , 基本 要 素主要 包括 : 体 (ni ) 包 括 临时 实体 和永 久 实体 ; 其 实 et y , t 事 件 (vn) 即引起 系统 变 化 的 行 为 ; 动 (cii ) 即 实体 在 两 个 事 件 eet, 活 at t , vy 之 问保 持某 种状 态 的持 续过 程 ; 程 ( rc s) 用 于 描 述所 有 事 件 和活 进 po e s , 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 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 如某 疾 病 的治疗 过程 中 , 一症 状 的 出现或 转归 可 以看 成 是一 个 离散 事 某 件 , 个症 状具 有 一定 的概 率 出现 或 消失 , 这 并会 持 续一 段 时间 。 3 2 基本 思 路 : . ①根 据疾 病 发展 的病 理特 性 , 义 离 散 事件 。所 有 定 离 散事 件的 发生 和转 归均 有 相 应 的 概 率 函数 , 一 时点 上 , 同 互斥 事 件 只 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 时 点上 表示 事件 的 进展 状 态 并 重 新 抽 样 决 定 下 一 个 发 生 的离 散 事 件 。 ③运 用计 算机 软 件实 现 D S 型计算 。常见 的分 析软 件有 E C L E 模 X E &@ R s , 策 分析 软 件 T e a eP o中的 扩 展 功 能 , i 决 k r eg r 以及 图形 化 仿 真 软 件
误差。
22 Mak v 型分 析 的 基 本 步骤 : 根 据 疾 病 自身 发展 进 程特 . ro 模 ① 点 , 立 Mak v 态 。这些 状态 应互 相 排斥 。 设 ro 状 即一 个病 人 在某个 特定 的 时 间点上 仅 能处 于一 种状 态 。② 确定 各 状 态之 间 的 转移 概 率 。转 移 概 率 可从相 关 文献 中获 得或 通 过 德 尔 菲专 家 评 分 等 手段 获 得 。③ 确 定 各 状 态的效 用值 及 每个周 期 中的成 本 消耗 。其 中健 康 效 用 值 一般 用 质 量 调整 生命 年 ( u l ya jse f y a , L 表 示 , q a t du tdL e er QA Y) i i 取值 在 0 —1之 间 , 即死 亡表 示 为 0 完 全健康 表 示为 1 , 。通 常来 说 , 据 药物 经 济学 所 研 究 根 的成本 特 性 , 需测 算 的成本 主要 分 为两类 : 一是 直 接成 本 , 专为 提 供 某 即 医疗服 务项 目而发 生 的费用 , 与医 疗服 务直 接相 关 ; 是 间接 成本 , 某 二 即 些 费用 与 医 疗 服务 间接 相 关 , 或其 成 本不 是 针 对某 项 医 疗 服务 , 无 法 或 直 接计 入 医疗服 务项 目中 , 必须 用适 当方 法 进行 分摊 的费 用 。④ 应 用模 型 进行 计算 , 预测 疾病 发 展过 程 及 相应 的费 用 和 效用 。其 中 , 费用 和效 用 估计 应考 虑贴 现 问题 。文献 中, 一般贴 现 率在 3 一7 %之波 动 。⑤计 算 药物经 济 学评 价指 标 , 进行 药 物经 济学 评价 。 23 评价 : ro 模 型的 各参 数取 值 可以 随时 调 整并 通 过 编 程 和 . Mak v 计 算机 软 件 辅助 实 现 , 因此可 广 泛 应用 于 卫 生领 域 , 如评 价 临床 干 预效 果 , 测疾 病 的病理 发展 和死 亡趋 势 , 价筛 查试 验 的 收 益 , 究 自然 病 预 评 研 史 等。但 是 , 由于模 型 中的参 数 来 源 于 不 同 的研 究 文 献 。 家组 意 见 和 专 回顾 性分 析 , 个参 数都 存在 不确 定 性 , 每 导致 了研 究 结 果 的不 确 定 性 , 这 在 一 定程 度上 限制 了该 模型 的应 用 推广 。 3 离散 事 件仿 真模 型 3 1 概 述 : 散事 件仿 真模 型在 计 算机 领域 有 着 广泛 的应 用 , 软 . 离 是 件 系统 开发 的 重要方 法 之 一 。 由于 该模 型 的适 用 范 围 与疾 病 的某 些 特
【 中图 分类 号] 9 9 R 6 【 献标 识码 】 文 B 【 文章 编号] 0 6 9 9 2 1 ) 6 3 7 1 1 0 —1 5 (0 0 0 —0 0 —0
药物 经济 学 , 伴随 着 主要研 究 方法 一成 本效 益 ( ) 析 在 药 物治 是 果 分 疗 决 策上 的应 用 而逐渐 成熟 和 发展起 来 的 。近年 来 , 于医 药 费 用 的急 由 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 或 用 药方 案进 行选 择 、 断 , 而 确 定 最 优方 案 。数 学模 型作 为 定 量 分 判 从 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 , 最 优 为 方 案 的选择 提供 科学 的 依据 。 目前 , 见 的应用 于 药物 经 济 学分 析 的 数 常 学 模 型主要 有决 策树 模 型 、 ro 模 型 、 散 事 件仿 真 模 型 ( i rt — mak v 离 Ds eee c
2 Mak v 型 ro 模 2 1 概述 : ro . Ma k v模型 最初 由俄 国 著名数 学 家马 尔 可夫 于 1 0 — 96 1 1 年 间提 出 , 初用 于描 述 煤气 分子 在密 闭环 境 中 的 运动 状 态 , 0世 92 起 2 纪 中期 逐 步应 用于 气象 、 文 等领 域 。2 水 0世 纪 7 O年 代 , r o Ma k v模 型 开 始应用 于 医 学 领 域 , 其 是 慢 性 疾 病 的 发 展 过 程 研 究 [ 。 近 年 来 , 尤 3 ] Ma k v模 型在 药物经 济学 评 价 中得到 了越 来越 广 泛 的应 用 。 ro Ma k v 型是 一种 非参 数 统 计 方法 , 所研 究 的疾 病 按 照 其 病理 ro 模 将 发 展过 程划 分成 不 同的健 康 状态 , 根据 各 个健 康状 态 在 一定 时 期 内相 并 互 转化 的概 率建 立方 形矩 阵 , 即转移 矩 阵 (rn i o rr ) 通 过 模拟 ta s in mati , t x 疾 病发 展进 程 , 结合 每 个状 态上 的资 源 消耗 和健康 产 出 估 计疾 病 发 展 的 最 终结 果及 产生 的费 用 , 最终 确 立最 优方 案 。
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