TreeAge Pro：构建健康经济学模型

建模前需要清晰设定研究问题，模型只有从一开始就明确其目标，才能产生有意义的结果。

核心要素包括：

• 目标人群：明确研究面向的患者群体（特定癌症患者、高危妊娠女性等）

• 干预措施：待评估治疗、诊断、筛查方案（放化疗对比手术、乳腺癌筛查策略、不同筛查间隔）

• 分析视角：医疗支付方视角、社会视角、患者视角

• 时间范围：短期随访或终生时间视界

• 结果指标：采用哪些结果来比较策略？如每 QALY 成本、避免死亡的成本；也可报告附加结果，如预防感染、健康出生、检出病例数等。

选择适配的模型类型

根据研究问题选择模型结构，各模型适用场景：

• 马尔可夫模型：总时间切分为多个循环；设置健康状态；每个周期患者可发生事件，跳转其他健康状态，循环运行直至时间终点。

• 分区生存模型：依靠无进展生存 PFS、总生存 OS 生存曲线，判断患者在不同时间所处健康状态。

• 患者水平模拟：类似马尔可夫，但模拟个体患者，可纳入个体特征、追踪病史，灵活性更强。

• 离散事件模拟：不使用固定周期，依靠抽样得到事件发生时间来驱动模型运行。

搭建患者路径

模型需要还原不同策略下患者真实诊疗经历：

• 模型起点设置决策节点，每个分支对应一种待评估策略，独立计算各策略的患者平均结局。

• 患者路径涵盖全部可能健康状态与事件；在概率节点分支，由概率决定患者走向。

• 不同模型按照各自逻辑搭建健康状态、周期、生存曲线、个体模拟等结构。

  
  

需要疾病进展、成本、效用以及其他参数；TreeAge Pro 支持在模型对应位置直接录入参数：

• 疾病进展参数：马尔可夫的转移概率；分区生存模型的生存 / 风险函数；离散事件模拟的事件时间分布。

• 成本：治疗、诊断、住院、随访相关费用。

• 效用：衡量不同健康状态下的健康相关生命质量。

• 其他参数：检验灵敏度特异度、风险比、相对风险、流行病学参数等。