Los modelos de simulación de eventos discretos en la evaluación económica de tecnologías y productos sanitarios
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
El uso de modelos matemáticos como instrumentos de evaluación de alternativas está teniendo una importancia cada vez mayor en el terreno de la evaluación económica de servicios y tecnologías sanitarias, con un papel cada vez más relevante como ayuda en la toma de decisiones en la gestión sanitaria. Hasta ahora se han usado fundamentalmente 2 tipos de modelos, en parte en función de la enfermedad estudiada. De esta forma, los árboles de decisión han sido muy utilizados para las enfermedades de carácter agudo y los modelos de Markov han sido usados en enfermedades crónicas o que presentan estados de salud recurrentes. Sin embargo, tanto unos como otros presentan importantes limitaciones a la hora de modelar de forma realista ciertos procesos o enfermedades, y por ello está creciendo el interés y el uso de los modelos de simulación de eventos discretos. El objetivo del presente artículo es describir las principales características que presentan los modelos de simulación de eventos discretos, describir las últimas novedades, así como presentar qué ventajas aportan con respecto a los otros tipos de modelos en economía de la salud y, especialmente, en la evaluación económica de tecnologías y productos sanitarios. The use of mathematical models to assess therapeutic alternatives is increasing in the economic evaluation of health technologies and services and these models are becoming an increasingly important aid to decision making in health care. Until now, 2 types of model have been used, depending to some extent on the disease to be studied: decision trees have been used for acute diseases and Markov models in chronic or recurrent diseases. However, both models present major limitations when addressing complex processes or diseases. Consequently, interest in, and the use of, discrete-event simulation is growing. The present article aims to describe the main characteristics of discrete-event simulation, the state of the art in this field, and the advantages of these models with respect to other kinds of models in health economics, especially in the evaluation of health technologies and product assessment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle