Todennäköisyyspohjainen herkkyysanalyysi

Todennäköisyyspohjainen herkkyysanalyysi (PSA) vaihtelee kaikkia epävarmoja parametreja samanaikaisesti Monte Carlo -simuloinnin avulla tulosten todennäköisyysjakauman tuottamiseksi.

Miksi se on tärkeä

Yksinkertainen herkkyysanalyysi testaa yhtä muuttujaa kerrallaan; PSA vangitsee kaikkien parametrien yhdistetyn epävarmuuden yhdessä.

Matematiikka

Jokaiselle simulaatiolle i: poimi parametriarvot niiden jakaumista, laske tulos_i
Kustannusvaikuttavuuden todennäköisyys = kynnyksen alle jäävien simulaatioiden määrä / simulaatioiden kokonaismäärä

Ratkaistu esimerkki

10 000 Monte Carlo -simulaatiota uudesta diagnostisesta työkalusta osoittavat, että se on kustannustehokas 72 %:ssa simulaatioista £20 000/QALY-kynnyksellä.

Yhteys ohjelmistokehitykseen

Muistuttaa Monte Carlo -kuormitustestausta, joka vaihtelee useita epävarmoja järjestelmäparametreja samanaikaisesti.

Sudenkuopat

• Parametrien välisten korrelaatioiden jättäminen huomiotta otannassa.
• CEAC:n väärintulkinta yksinkertaisena prosenttiosuutena todennäköisyysjakauman sijaan.

Lähteet

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