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Entscheidungsanalytische Modellierung von Public-Health-Interventionen mittels Markov-Modellen

Autor: Rena Truschinski

Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Gesundheitswissenschaften, Note: 1,0, Hochschule Neubrandenburg, Veranstaltung: Gesundheitsökonomie, 47 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Entscheidungsanalytische Instrumente wie das... Viac o knihe

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Studienarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Gesundheitswissenschaften, Note: 1,0, Hochschule Neubrandenburg, Veranstaltung: Gesundheitsökonomie, 47 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Entscheidungsanalytische Instrumente wie das Markov-Modell gehören zum Standardrepertoire derer, die gesundheitsökonomische Evaluationen durchführen. Sie halten auf diesem Gebiet zunehmend Einzug, da sie die Wirkungen und den Ressourcenverbrauch bestimmter Public-Health-Interventionen modellieren. Markov-Modelle stellen ein Verfahren zur unterstützenden Entscheidungsfindung bei Unsicherheit dar und beantworten die Fragen, was es kostet bzw. wie viel mehr es kostet und was es aus klinischer Sicht bringt, Patienten mit einer spezifischen Symptomstellung mit z.B. einer neuen Therapie zu behandeln.

Im Lichte der Kosten-Effektivität als Entscheidungskriterium rückt der vorliegende Beitrag die Markov-Modellierung in den Vordergrund. Dazu erläutert sie zunächst die Grundlagen der Entscheidungsanalyse und den Vorteil der Markov-Modelle gegenüber dem einfachen Entscheidungsbaumverfahren. Nach den Ausführungen zu den Annahmen, Prinzipien und der Konstruktion der Markov-Modelle modelliert diese Arbeit ein fiktives Entscheidungsproblem am Beispiel der hereditären Sphärozytose, das jedoch lediglich der Veranschaulichung dient. An diesem konzipierten hypothetischen Markov-Modells werden dann insbesondere die Simulationsverfahren, Kohortensimulation und Monte Carlo Simulation, diskutiert.

  • Vydavateľstvo: GRIN Verlag
  • Rok vydania: 2007
  • Formát: Paperback
  • Rozmer: 210 x 148 mm
  • Jazyk: Nemecký jazyk
  • ISBN: 9783638667425

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