Метод моделирования – поиск быстрых управленческих решений в условиях ограниченного финансирования презентация

Содержание

Причины использования моделей Строго определенное количество клинических исследований Клинические исследования 9 – 12 недель Модель Временной период определяется создателем Возможность прямого сравнения любых ЛС

Слайд 1Метод моделирования – поиск быстрых управленческих решений в условиях ограниченного финансирования


Крысанов И.С. - лаборатория фармакоэкономики НИИ фармации ММА им. И.М. Сеченова

Слайд 2Причины использования моделей
Строго определенное количество клинических исследований
Клинические
исследования
9 – 12

недель

Модель

Временной период определяется создателем

Возможность прямого сравнения любых ЛС

Слайд 3Моделирование используется:
В случаях, когда в клинических исследованиях не изучались отдаленные или

опосредованные результаты лечения
При необходимости сделать заключение о целесообразности применения медицинских вмешательств у пациентов, не включавшихся ранее в исследование
При переносе результатов экономического анализа из страны в страну

Слайд 4В случаях, когда отсутствует сравнительные исследования тех методов лечения, которые предполагается

сравнивать в экономическом анализе
В случаях, когда клинические исследования отсутствуют или нет необходимости в их проведении.

Моделирование используется:

Слайд 5Виды ФЭ моделей

Дерево решений




Модель Маркова

Слайд 6Дерево решений
Есть, как минимум, два альтернативных варианта с различной вероятностью исходов
Известна

вероятность каждого из исходов при обоих вариантах
Известна или рассчитана стоимость при каждом из вариантов

Слайд 7Метод, структурирующий последовательность действий и исходов
Использует данные о вероятности исходов, затрат

и полезности
Время неявно определено в модели
Данные могут использоваться из разных источников, в т.ч. клинических исследований

Дерево решений

Слайд 8Исходы рассчитываются, исходя из вероятности их наступления
Метод позволяет выбрать альтернативу с

наилучшим возможным исходом
Имеются две альтернативы с неизвестными исходами
Вероятности исходов не меняются с течением времени

Дерево решений

Слайд 9Построение дерева решений
Представляет ситуацию с необходимостью принятия решения
Ветви - альтернативы



- Знак «решение»

Слайд 10Представляет ситуацию неопределенности
Ветви – возможные исходы
Исходам присваиваются вероятности
Построение дерева решений
- Знак

«вероятность»


Слайд 11Представляет конечный исход
Состоянию присваиваются некоторые эффективность и размер затрат

Построение дерева решений
-

Знак «конечное состояние»


Затраты
1000 руб


500 руб

QALY
0.3


0.7

Слайд 12Пример «Дерево решений»

Слайд 13Дерево решений. Эффективность.
Эффективность

70 чел



0



25 чел


0 чел
_______
95 чел
63%

Слайд 14Дерево решений. Затраты.
Затраты

20 000 руб




5 000 руб

________
25 000 руб

Слайд 15Дерево решений. Результат.
Итого:
Пролечено 150 чел
Затраты 25 000 руб
Эффективность 63%
CER = 25

000/63% = 397 руб. на 1 % вылеченных больных.

Слайд 16
Пример Дерево решений

Слайд 17 используется для моделирования повторяющихся событий
лучше подходит для моделирования хронических

заболеваний

Модель Маркова

Слайд 18Модель Маркова
Строится вместо чрезмерно разветвленных деревьев
Основана на предположении, что болезнь представляет

из себя цепь определенных состояний
На протяжении болезни человек последовательно переходит из одного состояния в другое, т.е. учитывается временной фактор

Слайд 19Модель Маркова
Р- вероятность перехода из одного состояния в другое

Слайд 20Марковское состояние (состояние здоровья)
Марковский цикл (временной период)
Вероятность перехода (вероятность эффекта

при медицинском вмешательстве)
Временной горизонт
Каждому состоянию соответствуют определенные затраты и эффект
Простое представление: диаграмма перехода состояний

Основные характеристики модели Маркова

Слайд 21Марковское состояние

?????


?????


Смерть








Состояние












Слайд 22Марковский цикл

Здоровье


Болезнь


Смерть








Слайд 23Вероятность перехода
Р - вероятность перехода
В модели с количеством состояния N возможно

N*N переходов (в реальности не все переходы возможны)

Слайд 24Пример: Модель Маркова

Слайд 25Вероятность перехода
Два типа модели Маркова
«Марковская цепь» - вероятность переходов не меняется

со временем
Зависимые от времени Марковские процессы - вероятность переходов может меняется со временем.
Решение:
Таблица
Функция ( f(х))

Вероятность перехода не зависит от предыдущих переходов

Слайд 26Учет временной зависимости вероятности перехода с использованием таблицы
А. Фиксированная вероятность
Б.

Вероятность зависящая от времени

Слайд 27Учет временной зависимости вероятности перехода с использованием функции
При наличии клинических данных

в некотором временном промежутке, возможно рассчитать вероятность перехода как функцию времени
Необходимо использовать принципы анализа выживаемости

Слайд 28Отсутствие эффекта «памяти»

Здоровье


Болезнь
состояние
А


Смерть








Болезнь
состояние
С


Болезнь
состояние
В





















Слайд 29Корректировка затрат и эффектов
Использование дисконтирования затрат и эффектов
«Полуцикловая коррекция» - пациенты

находятся между состояниями в середине цикла

Слайд 30Анализ чувствительности
Какой параметр необходимо выбрать ?
На сколько изменить ?
Как изменить ?
Экстремальный

сценарий
Простой анализ чувствительности, одновариантный, мультивариантный

Слайд 31Расчет затрат и эффективности в модели Маркова
Матричный подход
Невозможно учесть дисконтирование
Монте-Карло симуляция

первого порядка
Когортная симуляция

Слайд 32Когортная симуляция

Слайд 33Год
Когортная симуляция
Здоровье
Болезнь
Смерть

Слайд 34Когортная симуляция



Здоровье
Болезнь
Смерть
1-й год
2-й год
n-й год

Слайд 35Когортная симуляция
Определение стоимости пребывания пациента в каждом состоянии и расчет суммарной

стоимости когорты пациентов за все годы

Здоровье – 0 руб.
Болезнь – 100 руб.
Смерть – 0 руб.

Слайд 36Когортная симуляция
Расчет сохраненных лет жизни:

Средняя стоимость сохраненного года жизни 312р/4,61года

Слайд 37Возможные ошибки в моделировании
Неправильное использование клинических данных
Выбор показателя эффективности
Экстраполяция данных из

другой страны
Ошибки в допущениях

Некоторые модели иногда «черный ящик»


Слайд 38Рекомендации по моделированию (www.ispor.org)
Простота модели
«Прозрачность» модели
Использование достоверных данных
Проведение анализа «чувствительности»

Слайд 39Недостатки моделирования
Данные для моделирования берутся из разных источников
Приходится делать много

допущений
Недостаточная достоверность

Слайд 40Дешево
Помогает восполнить пробелы, связанные с недостатком достоверных данных
Преимущества моделирования

Слайд 41Спасибо за внимание!

Похожие презентации

УМК в стране не счесть, Много в ней издательств есть. Но мы знаем, Просвещение - Это лучшее решение! 192
Что мы носим? 184
Реальное и фантастическое в повести Н.В. Гоголя Ночь перед Рождеством 374
ИУМК Новая биология (6-9) 194
Мебель 195
ДЕТИ НЕШПИОНОВ: КАК ЗАЩИТИТЬ КОМПЬЮТЕРНЫЙ КЛАСС?Баричев Сергей Геннадьевич, к.т.н. преподаватель информатики СОШ №593 (г. Москва) 195

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.

Для правообладателей

Яндекс.Метрика