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Becker, C. ; Leidl, R. ; Stollenwerk, B.

Entscheidungsanalytische Modellierung in der ökonomischen Evaluation.

Gesundheitsökon. Qualitätsmanag. 15, 260-264 (2010)
DOI
Open Access Gold möglich sobald Verlagsversion bei der ZB eingereicht worden ist.
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.
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Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Wissenschaftlicher Artikel
Schlagwörter Entscheidungsanalytische Modellierung; ökonomische Evaluation
ISSN (print) / ISBN 1432-2625
e-ISSN 1439-4049
Zeitschrift Gesundheitsökonomie & Qualitätsmanagement
Quellenangaben Band: 15, Heft: , Seiten: 260-264 Artikelnummer: , Supplement: ,
Verlag Thieme
Verlagsort Stuttgart
Begutachtungsstatus Peer reviewed
Institut(e) Institute of Health Economics and Health Care Management (IGM)