Tõenäosuslik tundlikkusanalüüs

Tõenäosuslik tundlikkusanalüüs (PSA) varieerib kõiki ebakindlaid parameetreid samaaegselt Monte Carlo simulatsiooni abil, et saada tulemuste tõenäosusjaotus.

Miks see on oluline

Lihtne tundlikkusanalüüs testib korraga ühte muutujat; PSA haarab kõigi parameetrite kombineeritud ebakindluse koos.

Matemaatika

Iga simulatsiooni i jaoks: võtta parameetrite väärtused nende jaotustest, arvutada tulemus_i
Kulutõhususe tõenäosus = läve alla jäävate simulatsioonide arv / simulatsioonide koguarv

Lahendatud näide

10 000 Monte Carlo simulatsiooni uuest diagnostikavahendist näitavad, et see on kulutõhus 72% simulatsioonidest läve £20 000/QALY juures.

Seos tarkvaraarendusega

Sarnaneb Monte Carlo koormustestimisega, mis varieerib mitut ebakindlat süsteemiparameetrit korraga.

Lõksud

• Parameetritevaheliste korrelatsioonide eiramine valimisel.
• CEAC vale tõlgendamine lihtsa protsendina tõenäosusjaotuse asemel.

Allikad

• Briggs AH, et al., Decision Modelling for Health Economic Evaluation.
• NICE DSU Technical Support Documents.