<<
>>

Анализ решения

Анализ решения направлен на наилучший выбор между четко определенными альтернативами решения. Он заинтересован в детальном и прозрачном описании всех частей решения. Оно включает события, которые могут произойти, воздействие этих событий, тип и число соответствующих лиц, принимающих решение, их предпочтения и правила, которые применяются в процессе принятия решения.

Когда такой подход применяется в ситуациях неопределенности, со сложными последовательностями событий, многовариантными предпочтениями и участия нескольких лиц, принимающих решение, анализ может оказаться очень сложным. Представленная здесь является простой моделью, которая включает основную идею в отношении анализа решения: дерево решения. Простая модель дерева решения характеризуется последовательностью событий, которые происходят только однажды, и не включает никаких петель обратной связи. Более сложные типы моделей, где, например, когорты пациентов проходят через различные стадии болезни, но могут возвратиться к более ранним стадиям, здесь не рассматриваются.

В модели дерева решения должна быть четко определена проблема, к которой будут обращаться. Она включает спецификацию выборов, которые могут быть сделаны, возможные события и последовательности событий, которые могут произойти, вероятности появления событий, и воздействие интересов, которые связаны с этими событиями. В экономической оценке этими воздействиями были бы влияния на затраты и здоровье. В результате вычисления взвешенных вероятностью результатов различных возможных выборов ("стратегий"), может быть выбрана наилучшая стратегия (например, стремление, к минимальным затратам на полученный эффект в отношении здоровья). Много предположений могут быть включены в дерево решения. Чтобы оценить воздействие предположений на результаты, настоятельно рекомендуется, чтобы разнообразие предположений было исследовано до возможных экстремальных значений.

Однако, диапазоны предположений, исследованных в этом так называемом анализе чувствительности, должны быть хорошо подтверждены.

Теоретические модели в отношении решения имеют потенциал по объединению лучших доступных данных, с тем, чтобы дать возможность провести рациональные сравнения выборов в сложных ситуациях решения. Их критиковали за то, что они часто основаны на не данных, измеренных при проведении экспериментов, но на допущениях (иногда сырых). Было рекомендовано, чтобы эти модели использовались в случаях, где эксперименты с прямыми измерениями не осуществимы. В максимально возможной степени, данные экспериментальных исследований должны использоваться как входные данные к моделям решений.

Пример 1: Дерево решения

Предположите, что, в некотором населении, проблему болезни можно решать, или применяя терапию с использованием нового препарата с некоторыми серьезными побочными эффектами, или не делая ничего. Отсутствие мер вызывает 2%-ую смертность от болезни, в то время как только одна пятая оставшихся в живых восстанавливает полное здоровье. При применении терапии препарата смертности увеличивается до 3 % из-за побочных эффектов, но четырех пятых случаев будут полностью излечены. Для тех, кто достигает полного здоровья, могут ожидаться, в среднем, еще 20 лет жизни. Те, которые выживают, но не являются полностью вылеченными, остаются хронически больными и имеют продолжительность жизни 10 лет. Терапия препарата стоит 28 500 долларов США.

Эти данные могут использоваться для того, чтобы поддержать решение в отношении поставок препарата в системе здравоохранения. Оценено, что, в отношении ряда осуществляемых в настоящее время вмешательств в этой системе, затраты на добавленный год жизни медицинского обслуживания превышают 5000 долларов США. Учитывая это, может быть сделано ясное предложение в отношении того, нужно или нет предоставлять терапию этого нового препарата?

Начиная с вышеупомянутых данных, проблема решения может быть точно структурирована согласно дереву решения на рис.

1. О событиях после выбора для вмешательства препарата или для того, чтобы вообще ничего не делать, ничего не сообщается с точки зрения смертности и выживания, последние дифференцируются по выживанию в состоянии полного здоровья и выживанию в состоянии хронической болезни. Сообщается о вероятностях каждого случая. Полная вероятность случая в конце ветви может быть вычислена посредством умножения вероятностей событий, через которые проходят ретроспективно с конца ветви назад к корню дерева, то есть начального выбора того, использовать препарат, или нет.

Рис. 1. Дерево решения для экономической оценки лечения лекарственными препаратами

Лекарственная терапия

Существующая проблема здоровья

Отсутствие каких-либо мер

Выжившие (97%)

Умершие (3%)

(вероятностная модель)

Принятое решение

Выжившие (98%)

Умершие (2%)

Здоровые (80%)

Больные (20%)

Здоровые (20%)

Больные (80%)

Результат: ПЖ = 20 лет,

З = 28 500 долларов США

Результат: ПЖ = 10 лет,

З = 28 500 долларов США

Результат: ПЖ = 0 лет,

З = 28 500 долларов США

Результат: ПЖ = 20 лет,

З = 0 долларов США

Результат: ПЖ = 10 лет,

З = 0 долларов США

Результат: ПЖ = 0 лет,

З = 0 долларов США

Умножая полные вероятности с результатом (затраты и влияния), связанным с каждой ветвью, можно подвести итог полным результатам по каждому выбору. Таким образом, может быть вычислен ожидаемый результат в отношении каждой стратегии.

Таким образом может быть вычислена дополнительная продолжительность жизни (Д ПЖ) в годах, достигнутая в результате терапии препарата, и понесенные дополнительные затраты (Д З). Вместе, эти два индикатора дают нарастающее отношение затрат на приобретенный год жизни для вмешательства с использованием препарата, в противоположность выбору ничего не предпринимать:

∆ ПЖ = [0.97 * (0.8*20+0.2*10) +0.03*0] лет - [0.98 * (0.2*20+0.8*10) + 0.02*0] лет = 5,7 лет

∆ З = 28 500 долларов США

∆ З /∆ ПЖ = 5000 долларов США на приобретенный год жизни.

Поскольку затраты на приобретенный год жизни не превышают затрат, принятых в ряде существующих вмешательств, результат модели ничего не имеет против предоставления этого лечения с экономической точки зрения. Однако, допущения в модели следовало бы подробно обсудить, и их следовало бы варьировать с тем, чтобы узнать, насколько стабилен этот результат. Другим аспектом могло бы стать исследование воздействия терапии на связанное со здоровьем качество жизни. Для получения дальнейших подробностей в отношении экономичной оценки медицинского вмешательства, читателю рекомендуется обратиться к Разделу 5.3.1 по экономической оценке.

<< | >>
Источник: Х. Золлнера и др.. УЧИМСЯ ЖИТЬ С ЭКОНОМИКОЙ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ. 2003

Еще по теме Анализ решения:

  1. Анализ результатов исследования психологических особенностей профессионального развития менеджеров образования в системе повышения квалификации
  2. 7.9.3. Фактор времени. Анализ затрат рабочего времени руководителя
  3. Психоанализ
  4. Психоанализ
  5. Анализ решения
  6. Пример 2: Сценарный анализ демографическоговоздействия на финансирование здравоохранения
  7. Технология принятия управленческого решения
  8. 8.4. Регулирование системы с целью реализации управленческих, решений (IV технологофункциональная , фаза процесса управления)
  9. ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ИСХОДНОЙ СИТУАЦИИ ОБУЧЕНИЯ РАБОТНИКОВ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОСНОВАМ МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАТИКИ
  10. РОЛЬ АНАЛИЗАТОРОВ В ФОРМИРОВАНИИ СЛОЖНОРЕФЛЕКТОРНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
  11. 2.3.3. Средства экспрессного гидрохимического анализа.
  12. 4.1, Методы использования СПК и их отличительных особенностей при решении природоохранных задач.
  13. Обоснование подхода к анализу колебаний периферического кровотока
  14. Синтез гибридных нечетких решающих правил принятия решений на основе логики Л. Заде и Е. Шотрлифа
- Pediatrics - Акушерство и гинекология - Анатомия - Андрология - Биология - Болезни уха, горла и носа - Валеология - Ветеринария - Внутренние болезни - Военно-полевая медицина - Восстановительная медицина - Гастроэнтерология и гепатология - Гематология - Геронтология, гериатрия - Гигиена и санэпидконтроль - Дерматология - Диетология - Здравоохранение - Иммунология и аллергология - Интенсивная терапия, анестезиология и реанимация - Инфекционные заболевания - Информационные технологии в медицине - История медицины - Кардиология - Клинические методы диагностики - Кожные и венерические болезни - Комплементарная медицина - Лучевая диагностика, лучевая терапия - Маммология - Медицина катастроф - Медицинская паразитология - Медицинская этика - Медицинские приборы - Медицинское право - Наследственные болезни - Неврология и нейрохирургия - Нефрология - Онкология - Организация системы здравоохранения - Оториноларингология - Офтальмология - Патофизиология - Педиатрия - Приборы медицинского назначения - Психиатрия - Психология - Пульмонология - Стоматология - Судебная медицина - Токсикология - Травматология - Фармакология и фармацевтика - Физиология - Фтизиатрия - Хирургия - Эмбриология и гистология - Эпидемиология -