健康技術および政策評価のための意思決定モデルアプローチの比較

私たちは、健康経済的意思決定のモデル化アプローチに関連するトレードオフとエラーについて議論します。遺伝的変異を持つ個人のための薬剤選択を導く薬理ゲノム（PGx）検査への適用を通じて、同一の意思決定シナリオを4つの方法でモデル化し、モデルの精度、最適な意思決定、および計算時間を評価しました：1) 結合時間微分方程式（DEQ）、2) コホートベースの離散時間状態遷移モデル（MARKOV）、3) 個別の離散時間状態遷移マイクロシミュレーションモデル（MICROSIM）、および4) 離散事象シミュレーション（DES）。DEQに対して、一般的に使用される公式を用いた率から確率への変換に基づくMARKOVにおけるPGx検査の純金銭的利益（無検査の参照戦略と比較）では、異なる最適な意思決定が得られました。移行確率が遷移強度行列を使用して組み込まれた際、MARKOVはDEQとほぼ同じでした。確率的モデルの中では、DESモデルの出力は、シミュレーションされた患者数が実質的に少ない（100万人）MICROSIM（10億人）に比べてDEQに収束しました。全体として、適切に組み込まれたマルコフモデルは、精度と実行時間の最も好ましい組み合わせを提供しましたが、遷移確率の適切な埋め込みによる「ジャンプオーバー」状態の含有により、コストと質調整生命年の結果計算に追加の複雑性をもたらしました。確率的モデルの中では、DESが精度、信頼性、および速度の最も好ましい組み合わせを提供しました。