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J-GLOBAL ID：201702292356244993   整理番号：17A1188849

集団ベース疾患マイクロシミュレーションモデルにおける不確実性解析のための実用的なA NOVAアプローチ【Powered by NICT】

A Practical ANOVA Approach for Uncertainty Analysis in Population-Based Disease Microsimulation Models

著者 (4件)： Sharif Behnam (Faculty of Medicine, Department of Community Health Sciences, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada) ,  Wong Hubert (School of Population and Public Health, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada) ,  Anis Aslam H. (School of Population and Public Health, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada) ,  Kopec Jacek A. (School of Population and Public Health, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada)
資料名： Value in Health  (Value in Health)
巻： 20  号： 4  ページ： 710-717  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1810A  ISSN： 1098-3015  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計算的に高価な地域住民を対象とした疾患マイクロシミュレーションモデルの初期条件と動的方程式パラメータに関連する不確実性間隔と分散成分を計算するための実際的なアプローチを提供することである。提案した不確実性解析アプローチでは,必要な計算時間と総平均の分散に結合したユーザ定義誤差を与えられた動作の数を計算した。最適サンプルサイズのための方程式は,分散成分のための初期推定値を用いた大平均の分散を最小化することにより導出した。最後に,分散推定量の分析を用いて,不偏分散推定値を計算した。提案したアプローチを説明するために,変形性関節症の以前に出版された集団健康マイクロシミュレーションモデルによる2010年から2031年までのカナダにおける変形性関節症の全直接コストに関連する不確実性を推定するために不確実性解析を行った。最初の少数のランを行うことにより初期個体群サンプリングと動的方程式のパラメータ不確実性の粗い推定を計算した。は,最適試料サイズと総費用の最終的に誘導された95%の不確実性間隔と分散成分の不偏推定値を計算した。我々の結果によれば,全体の分散への動的方程式パラメータ不確実性の寄与は研究期間を通して初期パラメータサンプリング不確実性のそれより高かった。分散手法の提案した解析は,不確実性の各源のための不偏推定に加えて平均結果に対する不確実性間隔を提供する。不確実性の各源の寄与を,検証目的のために互いに比較することができるモデルの精度を向上させることができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： カナダ ,  *不確実性 ,  総原価 ,  不偏推定 ,  変形性関節症 ,  個体群 ,  CPU時間 ,  感度解析 ,  初期条件 ,  推定量
準シソーラス用語： *マイクロシミュレーション ,  パラメータ不確実性 ,  分散推定 ,  分散成分 ,  *不確実性解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： methodology ,  マイクロシミュレーション ,  確率的感度解析 ,  不確実性解析

分類 (1件)： 運動器系の疾患  (GG03000T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 集団 ,  疾患 ,  マイクロシミュレーション ,  モデル ,  不確実性解析