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.
Еще по теме Анализ решения:
- Анализ результатов исследования психологических особенностей профессионального развития менеджеров образования в системе повышения квалификации
- 7.9.3. Фактор времени. Анализ затрат рабочего времени руководителя
- Психоанализ
- Психоанализ
- Анализ решения
- Пример 2: Сценарный анализ демографическоговоздействия на финансирование здравоохранения
- Технология принятия управленческого решения
- 8.4. Регулирование системы с целью реализации управленческих, решений (IV технологофункциональная , фаза процесса управления)
- ГЛАВА 2. АНАЛИЗ ИСХОДНОЙ СИТУАЦИИ ОБУЧЕНИЯ РАБОТНИКОВ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ОСНОВАМ МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАТИКИ
- РОЛЬ АНАЛИЗАТОРОВ В ФОРМИРОВАНИИ СЛОЖНОРЕФЛЕКТОРНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
- 2.3.3. Средства экспрессного гидрохимического анализа.
- 4.1, Методы использования СПК и их отличительных особенностей при решении природоохранных задач.
- Обоснование подхода к анализу колебаний периферического кровотока
- Синтез гибридных нечетких решающих правил принятия решений на основе логики Л. Заде и Е. Шотрлифа