Probabilistisk sensitivitetsanalyse

Probabilistisk sensitivitetsanalyse (PSA) varierer alle usikre parametere samtidig via Monte Carlo-simulering for å produsere en sannsynlighetsfordeling av utfall.

Hvorfor det er viktig

Enkel sensitivitetsanalyse tester én variabel om gangen; PSA fanger den kombinerte usikkerheten til alle parametere sammen.

Matematikken

For hver simulering i: trekk parameterverdier fra deres fordelinger, beregn utfall_i
Sannsynlighet for kostnadseffektivitet = antall simuleringer under terskelen / totalt antall simuleringer

Gjennomarbeidet eksempel

10 000 Monte Carlo-simuleringer av et nytt diagnostisk verktøy viser at det er kostnadseffektivt i 72 % av simuleringene ved en terskel på £20 000/QALY.

Kobling til programvareutvikling

Ligner på Monte Carlo-belastningstesting som varierer flere usikre systemparametere samtidig.

Fallgruver

• Å ignorere korrelasjoner mellom parametere ved sampling.
• Å feiltolke CEAC som en enkel prosentandel i stedet for en sannsynlighetsfordeling.

Kilder

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