決断分析の基礎5
決断分析の基礎5- 決断分析 (Decision analysis) を行うステップ④
決断樹(Decision tree)を作成する (3)
前述の決断分析の基礎4で行った
① 選択肢を羅列する
② 選択肢に続いて起こるイベントを時間的に繋ぐフレームワークを作る
③フレームワークに確率を割り当てる
④ アウトカムへ数字を割り当てるステップ
⑤ Expected value を計算する
ただ、やはり、信頼性が高い数値を入れていく必要があります。QALYの求めかたについては、いつか述べます。
すると、この設定では、腎生検をせずに妊娠を継続したほうが良いということになります。この情報はまだ臨床に生かしてはいけません。設定により大きく変わるので、個々の設定の確かさや妥当性の評価が重要になってくるのです。
引用 : Milton C. Weinstein講義 in HSPH 2012
青字:OACISスタッフからのコメント
決断樹(Decision tree)を作成する (3)
前述の決断分析の基礎4で行った
① 選択肢を羅列する
② 選択肢に続いて起こるイベントを時間的に繋ぐフレームワークを作る
③フレームワークに確率を割り当てる
④ アウトカムへ数字を割り当てるステップ
⑤ Expected value を計算する
13.決断樹を作成する④=決断樹のフレームワーク内にあるイベント(結果の状態)毎にアウトカムの指標を割り当てます。死亡確率、生存確率、生存期間、QALY(Quality Adjusted Life Year)などが入ります。
赤の△の部分は、なんらかの結果が生じた状態で、それぞれの状態にアウトカムの指標を割り当てます。どんな内容が入るでしょうか?14.決断樹を作成する⑤ 私はQALYをアウトカムとして設定しました。様々なアウトカム指標を入れることができます。
ただ、やはり、信頼性が高い数値を入れていく必要があります。QALYの求めかたについては、いつか述べます。
15.決断樹を作成する⑥ =⑤のアウトカムと確率を掛け合わせて、average outを行います。計算してみましょう。
すると、この設定では、腎生検をせずに妊娠を継続したほうが良いということになります。この情報はまだ臨床に生かしてはいけません。設定により大きく変わるので、個々の設定の確かさや妥当性の評価が重要になってくるのです。
引用 : Milton C. Weinstein講義 in HSPH 2012
青字:OACISスタッフからのコメント