Simulation, Outcomes, and Sensitivi

Simulation, Outcomes, and Sensitivity Analysis
We estimated medical outcomes, costs, and QALYs
associated with each scenario, accounting for uncertainty
in each of the model’s key parameters. We simulated each
scenario 1000 times, holding prevalence constant and using
1 of 1000 sets of parameters, wherein each parameter
was selected randomly from its distribution. We report the
mean of the simulated values for the overall population
outcomes and the mean and the empirical 95% credible
interval for per-person costs and QALYs. We used these
values to calculate the incremental cost-effectiveness ratios
(ICERs) and their credible intervals of the birth-cohort
screening scenario compared with the baseline risk-based
scenario. The ICER was calculated as the incremental difference
in medical cost between 2 scenarios divided by the
incremental difference in QALYs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จำลองผลและการวิเคราะห์ความไวเราคาดผลทางการแพทย์ค่าใช้จ่ายและ QALYs ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละสถานการณ์การบัญชีสำหรับความไม่แน่นอนในแต่ละรูปแบบของพารามิเตอร์ที่สำคัญ เราจำลองแต่ละสถานการณ์ 1000 ครั้งถือชุกอย่างต่อเนื่องและใช้ 1 1000 ชุดพารามิเตอร์นั้นแต่ละพารามิเตอร์ได้รับการสุ่มเลือกจากการจัดจำหน่าย เรารายงานค่าเฉลี่ยของค่าจำลองสำหรับประชากรโดยรวมของผลลัพธ์และความหมายเชิงประจักษ์และ95% ที่น่าเชื่อถือช่วงสำหรับค่าใช้จ่ายต่อคนและQALYs เราใช้เหล่านี้ค่าการคำนวณอัตราส่วนค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น(ICERS) และช่วงเวลาที่มีความน่าเชื่อถือของพวกเขาเกิดหมู่สถานการณ์การตรวจคัดกรองเมื่อเทียบกับความเสี่ยงตามพื้นฐานสถานการณ์ ICER ที่คำนวณได้เป็นความแตกต่างที่เพิ่มขึ้นของค่าใช้จ่ายทางการแพทย์ระหว่าง2 สถานการณ์หารด้วยความแตกต่างที่เพิ่มขึ้นในQALYs

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จำลองผลและการวิเคราะห์ความอ่อนไหว
เราคาดว่าผล ค่าใช้จ่ายทางการแพทย์ และ qalys
ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละสถานการณ์ , การบัญชีสำหรับความไม่แน่นอน
ในแต่ละรูปแบบของคีย์พารามิเตอร์ เราจำลองสถานการณ์แต่ละ
1000 ครั้ง ถือความคงที่และใช้
1 ใน 1000 ชุดของพารามิเตอร์ เพื่อแต่ละพารามิเตอร์
ถูกสุ่มเลือกจากการกระจายของ เรารายงาน
ค่าเฉลี่ยของค่าค่าผลลัพธ์โดยรวมประชากร
และค่าเฉลี่ยและเชิงประจักษ์ 95% น่าเชื่อถือ
ช่วงต่อต้นทุนและ qalys . เราใช้ค่าเหล่านี้ไปคำนวณอัตราส่วนต้นทุน - ประสิทธิผลเพิ่มขึ้น

( icers ) และช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือของควัน
ตรวจสถานการณ์เทียบกับพื้นฐานปีหน้า
สถานการณ์ส่วนน้ำแข็งถูกคำนวณเป็นค่าใช้จ่ายทางการแพทย์ที่เพิ่มขึ้น
ความแตกต่างระหว่าง 2 ภาพแบ่งตามความแตกต่างที่เพิ่มขึ้นใน qalys





.