流行病学第八章临床决策分析.ppt
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1、流行病学课件第八章临床决策分析现在学习的是第1页,共73页为什么要作决策分析?为什么要作决策分析?o临床医生每天要面临很多选择。临床医生每天要面临很多选择。2020死亡危险和死亡危险和8080的生存机会?的生存机会?现在学习的是第2页,共73页怎样选择?怎样选择?J在发生某灾害(包括疾病爆发)时,有在发生某灾害(包括疾病爆发)时,有600600人面临危险,人面临危险,2 2种措施:种措施:J200200人获救;人获救;J2/32/3可能全部死亡,可能全部死亡,1/31/3机会所有人获救,机会所有人获救,现在学习的是第3页,共73页怎样选择?怎样选择?J在发生某灾害(包括疾病爆发)时,有在发生某
2、灾害(包括疾病爆发)时,有600600人面临危险,人面临危险,2 2种措施:种措施:L400400人死亡;人死亡;L1/31/3机会所有人获救,机会所有人获救,2/32/3可能全部死亡,可能全部死亡,在面临选择时,对危险不自觉的夸大;临床上存在很多危险在面临选择时,对危险不自觉的夸大;临床上存在很多危险和利益共存的情况,所以决策和利益共存的情况,所以决策现在学习的是第4页,共73页决策和决策分析决策和决策分析o决策决策(decision)就是选择一个方案。就是选择一个方案。o决策分析决策分析(decision analysis)是运用各种数是运用各种数学模型,从各个备选方案中选择最佳方案学模型
3、,从各个备选方案中选择最佳方案的过程。的过程。现在学习的是第5页,共73页临床决策临床决策o通过估计各种结局的通过估计各种结局的效用值,效用值,计算不同的计算不同的临床选择或临床策略临床选择或临床策略的期望效用值,从而的期望效用值,从而对各种策略做出量化的、具有代表性的选对各种策略做出量化的、具有代表性的选择的一个过程。择的一个过程。现在学习的是第6页,共73页决策决策oAn explicit,quantitative and systematic approach to decision making under uncertainty.Handdix et al.,Prevention E
4、ffectiveness Oxford University Press 1996现在学习的是第7页,共73页临床决策临床决策oUncertainty:机会事件发生的概率;决策机会事件发生的概率;决策结果的不确定结果的不确定p最大优点是可依病人最大优点是可依病人preference的不同而有不的不同而有不同决策结果。同决策结果。p临床决策实际上是临床决策实际上是Evidence-based medicine 的的最终目的,是可以说是最终目的,是可以说是EBM个体化的过程。个体化的过程。p是是individualized Evidence-based medicine的最的最高境界。高境界。现在
5、学习的是第8页,共73页风险型决策风险型决策o存在一些可能会影响结果的因素,这些因素存在一些可能会影响结果的因素,这些因素对结果的影响可以用概率加以估计。临床上对结果的影响可以用概率加以估计。临床上最常见的决策大部分都是风险型决策。最常见的决策大部分都是风险型决策。现在学习的是第9页,共73页决策树决策树 decision treeo决策树分析法是临床决策分析中最常见的决策树分析法是临床决策分析中最常见的方法,它模拟临床医生在诊疗过程中的分方法,它模拟临床医生在诊疗过程中的分析过程,采用分层的方法,用概率表示各析过程,采用分层的方法,用概率表示各种诊疗过程中的决策和其相应的结局,犹种诊疗过程中
6、的决策和其相应的结局,犹如一棵不断分支的树,因而称为决策树。如一棵不断分支的树,因而称为决策树。现在学习的是第10页,共73页决策树的结构决策树的结构o模型基本的树形结构模型基本的树形结构p决策结:决策结:decision node-squarep机会结机会结:chance node-circlep决策枝:决策枝:one decision branch denote one choice or strategyp机会枝:机会枝:one chance branch denote one uncertainty outcome现在学习的是第11页,共73页决策树的结构决策树的结构现在学习的是第12
7、页,共73页临床决策分析软件临床决策分析软件 现在学习的是第13页,共73页决策树的结构决策树的结构o各种随机事件的发生概率各种随机事件的发生概率pRCT trailpmeta-analysispSystematic reviewpCase-based data 现在学习的是第14页,共73页决策树的结构决策树的结构o每一个结局的效用值。每一个结局的效用值。n可以反映决策目标的量化的指标,不同的结可以反映决策目标的量化的指标,不同的结局效应值不同局效应值不同 。n效应值是指研究者和病人对该结局的一个效应值是指研究者和病人对该结局的一个偏偏好评价好评价,临床决策可以选用不同的效用值,临床决策可以
8、选用不同的效用值,因而不可避免得带有主观性因而不可避免得带有主观性 现在学习的是第15页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 基本步骤基本步骤o明确决策问题,确定备选方案明确决策问题,确定备选方案 o列出所有可能的结局列出所有可能的结局 o明确各种结局出现的概率明确各种结局出现的概率 o确定各种结局的效应值确定各种结局的效应值 o计算备选方案的期望值计算备选方案的期望值 o敏感性试验或灵敏度分析敏感性试验或灵敏度分析 现在学习的是第16页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 明确决策问题,确定备选方案明确决策问题,确定备选方案 o决策问题:决策问题:就是指通过决策树分析需要
9、解就是指通过决策树分析需要解决的问题:决的问题:p病人是否患有某种疾病?病人是否患有某种疾病?p某种疾病的病人应该选择哪一种治疗方案?某种疾病的病人应该选择哪一种治疗方案?现在学习的是第17页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 明确决策问题,确定备选方案明确决策问题,确定备选方案o决策目标:决策目标:p主要是最大限度的延长期望寿命或减少死亡或致主要是最大限度的延长期望寿命或减少死亡或致病水平。病水平。o备选方案:备选方案:p所有的临床治疗方案,有多少备选方案,就决定所有的临床治疗方案,有多少备选方案,就决定了决策树第一层有多少分支,即从第一个决策结了决策树第一层有多少分支,即从第一
10、个决策结可以引出多少分支。可以引出多少分支。现在学习的是第18页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 列出所有可能的结局列出所有可能的结局o直接结局直接结局 immediate outcome :n每一个机会结点上可能发生的事件,每一个每一个机会结点上可能发生的事件,每一个机会结可以引出两个和两个以上的结局,这机会结可以引出两个和两个以上的结局,这些结局是互相排斥的,他们发生的概率之和些结局是互相排斥的,他们发生的概率之和应该是应该是1。o最终结局最终结局 final outcome:n一系列机会事件的最终结果一系列机会事件的最终结果现在学习的是第19页,共73页决策树的绘制和分析决
11、策树的绘制和分析o确定备选方案和各种结局后,我们可以绘确定备选方案和各种结局后,我们可以绘制决策树的基本结构。制决策树的基本结构。p决策树至左向右,最初等决策结在最左边,中决策树至左向右,最初等决策结在最左边,中间是一系列的机会结和相应得结局间是一系列的机会结和相应得结局(或机会事件或机会事件),最右边是最终结局,用结局结表示。,最右边是最终结局,用结局结表示。现在学习的是第20页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 明确各结局发生的概率明确各结局发生的概率oProbability 概率概率pRCT trailpmeta-analysispSystematic reviewpCase
12、-based data 现在学习的是第21页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 明确各结局的效用值明确各结局的效用值outility:反映决策目标:反映决策目标:p延长病人的生命期望寿命延长病人的生命期望寿命p提高病人生命质量质量调整的期望寿命提高病人生命质量质量调整的期望寿命p减少费用医疗费用减少费用医疗费用现在学习的是第22页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 计算备选方案的期望效用值计算备选方案的期望效用值o从最终结局开始向最初决策的方向,采用从最终结局开始向最初决策的方向,采用概率相乘的办法,计算备选方案的概率相乘的办法,计算备选方案的expected util
13、ity valueo回乘法回乘法 averaging and folding back。现在学习的是第23页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 敏感性试验或灵敏度分析敏感性试验或灵敏度分析osensitive testo目的:目的:测试决策分析结果的真实性测试决策分析结果的真实性p即当机会事件发生的概率或结局的效用值在一即当机会事件发生的概率或结局的效用值在一定的范围内波动时,决策分析的结果是否稳定定的范围内波动时,决策分析的结果是否稳定或是否具有真实性。或是否具有真实性。现在学习的是第24页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 敏感性试验或灵敏度分析敏感性试验或灵敏度分
14、析o产品:产品:灵敏度分析就是改变某一参数的值,灵敏度分析就是改变某一参数的值,观察各个策略效用值的变化,以参数为横观察各个策略效用值的变化,以参数为横轴,效应值为纵轴绘制效应值随参数变化轴,效应值为纵轴绘制效应值随参数变化的的灵敏度曲线灵敏度曲线现在学习的是第25页,共73页决策树的绘制和分析决策树的绘制和分析 敏感性试验或灵敏度分析敏感性试验或灵敏度分析oone-way sensitivity analysis:n改变某个参数,观察效用值的变化改变某个参数,观察效用值的变化o two-way sensitivity analysis:n同时改变两个因素所进行的灵敏度分析,表同时改变两个因素
15、所进行的灵敏度分析,表示两个参数的不同组合下,最佳方案的变化示两个参数的不同组合下,最佳方案的变化和决策。和决策。现在学习的是第26页,共73页例例o某种疾病后期怀疑有癌变可能,可以进行某种疾病后期怀疑有癌变可能,可以进行药物化疗,也可以采用手术探查,如发现药物化疗,也可以采用手术探查,如发现肿瘤,则可进行肿瘤切除,如果切除可以肿瘤,则可进行肿瘤切除,如果切除可以保证生命的延长和生存质量的提高,则不保证生命的延长和生存质量的提高,则不需要进行决策,可直接选择手术治疗。当需要进行决策,可直接选择手术治疗。当切除不能保证效果,并且存在一定的负作切除不能保证效果,并且存在一定的负作用时,如何选择治疗
16、方案。用时,如何选择治疗方案。现在学习的是第27页,共73页o决策问题:决策问题:n是否应该选择手术探查是否应该选择手术探查 o决策目标:决策目标:n尽量延长病人的期望寿命尽量延长病人的期望寿命现在学习的是第28页,共73页o备选方案:备选方案:p手术探查手术探查p药物治疗药物治疗p不进行任何治疗不进行任何治疗n决策树表现为在最初等决策结上引出三条主决策树表现为在最初等决策结上引出三条主要的决策臂,一条表示手术探查、一条表示要的决策臂,一条表示手术探查、一条表示药物治疗,另一条表示不进行处理。药物治疗,另一条表示不进行处理。现在学习的是第29页,共73页现在学习的是第30页,共73页可能的机会
17、事件可能的机会事件o假设在手术探察的过程中有死于手术的危假设在手术探察的过程中有死于手术的危险险,药物治疗也可以致死。但是如果药,药物治疗也可以致死。但是如果药物治疗不发生严重致死副作用,则不发生物治疗不发生严重致死副作用,则不发生其他副作用。则根据可能的机会事件绘制其他副作用。则根据可能的机会事件绘制决策图:决策图:现在学习的是第31页,共73页现在学习的是第32页,共73页各个机会事件发生的概率各个机会事件发生的概率o假设这类病人患有肿瘤的可能性为假设这类病人患有肿瘤的可能性为30%;不进行治疗病死率为不进行治疗病死率为90%;化疗的死亡率;化疗的死亡率为为5%;手术中死亡的危险为;手术中
18、死亡的危险为12%。o术后治愈的概率为术后治愈的概率为90%。药物化疗治愈的。药物化疗治愈的概率为概率为5%。现在学习的是第33页,共73页现在学习的是第34页,共73页结局效用值结局效用值o假如术后治愈的期望寿命是假如术后治愈的期望寿命是10年,未达到年,未达到临床治愈患者的期望寿命是临床治愈患者的期望寿命是1年,死亡的年,死亡的期望寿命为期望寿命为0年。则完整的决策树结构:年。则完整的决策树结构:现在学习的是第35页,共73页现在学习的是第36页,共73页计算期望效用值计算期望效用值oExpected life years(手术治疗)(手术治疗)=8.5624年;年;oExpected l
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