Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement 2010; 15(5): 260-264
DOI: 10.1055/s-0029-1245691
Originalarbeit

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Entscheidungsanalytische Modellierung in der ökonomischen Evaluation

Decision-Analytic Modelling in Economic EvaluationC. Becker1, 2 , R. Leidl1, 2 , B. Stollenwerk2
  • 1Lehrstuhl für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen, Fakultät für Betriebswirtschaft, Ludwig-Maximilians-Universität München
  • 2Institut für Gesundheitsökonomie und Management im Gesundheitswesen, Helmholtz Zentrum München, Neuherberg
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Publication Date:
27 October 2010 (online)

Zusammenfassung

In den letzten Jahren hat die Verwendung von entscheidungsanalytischen Modellen in der gesundheitsökonomischen Evaluation stark zugenommen. Modelle bieten eine zentrale Zugangsmethodik für Evaluationsstudien. Sie werden benötigt, wenn Daten aus klinischen Studien nicht verfügbar sind oder nicht direkt auf die aktuelle Forschungsfrage zutreffen. Für die entscheidungsanalytische Modellierung steht eine Reihe von Modellierungsansätzen zur Verfügung. Dieser Artikel stellt mit Entscheidungsbäumen und Markov-Modellen die häufigsten Modelltypen dar und geht auf weitere – wie die diskrete Ereignissimulation – ein. Die Ergebnisse von Modellen sind mit Unsicherheit behaftet, welche mit dem Einsatz von Sensitivitätsanalysen abgeschätzt werden kann. Die verschiedenen Formen der Unsicherheit in Modellen und die Grundprinzipien einer Bearbeitung mit der Sensitivitätsanalyse werden präsentiert. Abschließend wird die Qualität von Modellierungen thematisiert, die von der verwendeten Struktur, den einfließenden Daten sowie der internen und externen Konsistenz abhängt. Zu qualitätssichernden Maßnahmen gehören z. B. das Einhalten von Richtlinien oder die Durchführung von Validierungen. Aktueller Forschungsbedarf besteht in der Weiterentwicklung von Modellierungsmethoden und von Richtlinien zur Beurteilung der Modellqualität.

Abstract

In recent years, the application of decision-analytic models in economic evaluation has strongly increased. Models provide a key method for economic evaluation studies. The use of models is indicated, if data from clinical trials are not available or do not fit the current research question. There are a number of approaches to decision-analytic modelling. This article describes decision trees and Markov models, the most common modelling types. Others, like discrete event simulation are also addressed. Model results are subject to uncertainty, which may be assessed through sensitivity analyses. The different types of uncertainty in decision-models are presented as well as the basics of sensitivity analysis. Another topic is model validity, which strongly depends on the selected model structure, the data incorporated, and internal and external consistency. Quality-assuring measures include, for example, following guidelines or carrying out validations. Currently, research is needed in further developing modelling methods and guidelines for the assessment of model quality.

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Christian Becker, Dipl.-Kfm.

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