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Einführung in die Modellbildung und Simulation in HTA (Health Technology Assessment), EBM (Evidence Based Medicine) und Gesundheitsökonomie. 8.11.2010. N.Popper, F. Breitenecker. Unangenehme Tatsachen – Teil 1 Daten & Modellannahmen. Gratuliere, meine Herren, laut

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Presentation Transcript


  1. Einführung in die Modellbildung und Simulation in HTA (Health Technology Assessment), EBM (Evidence Based Medicine) und Gesundheitsökonomie 8.11.2010 N.Popper, F. Breitenecker

  2. Unangenehme Tatsachen – Teil 1 Daten & Modellannahmen

  3. Gratuliere, meine Herren, laut Skala hat sich ihre Krankheitsaktivität um je 7 Punkte verbessert! Ja, ich muss sagen, ich fühle mich fantastisch Ah, gar nichts merk ich, mir geht’s um nichts besser als vorher- Lug und Betrug! Unangenehme Tatsachen – Teil 1 Daten & Modellannahmen

  4. Wesentlich schlechter Schlechter Unverändert Besser Wesentlich besser Unangenehme Tatsachen – Teil 1 Daten & Modellannahmen Patienten mit neuer Verschreibung 3 Monate später Bewertung der Änderung der Krankheitsaktivität auf einer vorgegebenen Skala durch die Patienten

  5. Unangenehme Tatsachen – Teil 1 Daten & Modellannahmen Studie 2 Studie 1 ..+αx+… ..+αx+… α ?

  6. Unangenehme Tatsachen – Teil 2 Methoden der Modellbildung

  7. Unangenehme Tatsachen – Teil 3 „Zielfunktionen“

  8. Unangenehme Tatsachen – Teil 3 „Zielfunktionen“

  9. Modellierung - Status Quo • Statische/statistische Modelle • Retrospektive Betrachtung • Lineare Extrapolation • Anstieg messbarer und gemessener Daten

  10. Modellierung – Reminder HTA • HTA ersetzt keine Entscheidung -> Modellierung als „White Box“ • HTA nicht rein ökonomisch -> Unterschiedliche Werzeuge • HTA hinterfragt -> Neue Lösungen notwendig

  11. Modellierung – Notwendigkeiten • Aufbereitung komplexer Inputdaten • Evaluierung der bestmöglichen Modellierungstechnik • Hybride Kombination der Teilmodelle • Nachvollziehbarkeit der Lösung für alle interdisziplinären Partner

  12. Anwendungen vs. Modellbildungsgrundlagen • Elektrotechnik • Mechanik • Umwelt • Medizin • Ökonomie • Soziologie • Gesetze • Gesetze u. Beobacht. • Gesetze u. Beobacht. • Beobachtungen und .Erklärungen • Beobachtungen und.Erklärungen

  13. Anwendungen vs. Modellbildungsgrundlagen • Elektrotechnik • Mechanik • Umwelt • Medizin • Ökonomie • Soziologie • Gesetze • Gesetze u. Beobacht. • Gesetze u. Beobacht. • Beobachtungen und .Erklärungen • Beobachtungen und.Erklärungen

  14. Simulation als Problemlösungsverfahren formal oder künstlich, natürlich sprachlich, gedanklich existent oder geplant reales abstraktes Modellierung System Modell Abstraktion Idealisierung Vereinfachung Problemlösen im Modell Aggregierung analytisch oder Erkenntnisse Aufbau eines Eingriffe Analogiemodells Lösung in der Lösung im Übertragung Realität Modell Interpretation

  15. Top Down Differentialgleichungen et al System Dynamics Markov Prozesse Bottom Up Zelluläre Automaten Agentenbasierte Modellierung Top Down vs. Bottom Up

  16. r … Infektionsrate a … Gesundungsrate S(t) … Ansteckbare Individuen I(t) … Infizierte Individuen R(t) … Gesundete Individuen Differentialgleichungsmodell SIR

  17. Infusionsmodell Ausgangspunkt • Infusion einer Flüssigkeit über den Zeitraum einer Stunde • gemessene Reaktion alle 15 Minuten • Vorlaufverhalten Ansätze • Polynomial • Exponentialfunktionen • Übertragungsfunktion

  18. Infusionsmodell

  19. System Dynamics - Aufbau System Element Element Element Element Element Element Element Element Grenze Umwelt

  20. Verbindungen Strukturierung Ursache – Wirkung Richtung Rückkopplung (feed-back loops) Verstärkend (+) Stabilisierend (-) System Dynamics - Eigenschaften

  21. System Dynamics - Beispiele Angebot und Nachfrage Populationsdynamik

  22. 25 Millionen Menschen leiden an Typ II Diabetes in Europa DM ist verantwortlich für 5% – 10% der Gesundheitskosten WHO: +37% zwischen 2000 und 2025 Rückkopplungseffekte möglich Lange Zeitskalen umsetzbar System Dynamics - Anwendungsbeispiel

  23. System Dynamics - Modellaufbau Zufluss Erwachsene Normoglyc. Population Prediabetes nicht-diagn. Diabetes nicht-diagn. +Komplikation nicht-diagn. Diagnose Diagnose Diagnose Prediabetes diagnostiziert Diabetes diagnostiziert +Komplikation diagnostiziert

  24. System Dynamics - Haupteinflussfaktoren

  25. Mathematisch: Stabilität Sozioökonomisch: Verschiedene Maßnahmen z.B. Diät bzw. Sport: Reduktion der täglichen Kalorienaufnahme um 200 kcal z.B. Prädiabetesmanagement: Frühdiagnose System Dynamics - Vorteile

  26. System Dynamics - Ergebnisbeispiel

  27. Markovprozesse

  28. Markov - Stochastische Prozesse • X… stochastische Größe • T … Indexmenge • z.B.: (diskret) oder • (stetig) • stochastischer Prozess

  29. Die Markoveigenschaft • Für stochastische Prozesse in diskreter Zeit: • Für stochastische Prozesse in stetiger Zeit: • wobei die Vergangenheit von • bis zum Zeitpunkt t beschreibt •  Gedächtnislos, Vergangenheit irrelevant

  30. Markovketten • Markovketten sind Markovprozesse in diskreter Zeit • Das ‚Update‘ von einem Zustand zum nächsten kann mittels Übergangsmatrizen realisiert werden. • Markovketten sind die in der Gesundheitsökonomie gebräuchlichen Markovmodelle

  31. Zelluläre Automaten – Charakterisierung • Diskreter Raum • Diskrete Zeit • Diskrete Zustände • Synchrone Modifikation • feste Transformationsregeln • räumlich lokale Regeln • zeitlich lokale Regeln

  32. Zelluläre Automaten – Kenngrößen • Geometrie der Zellanordnung • Nachbarschaften • Anzahl der möglichen Zustände einer Zelle • Regeln, die den Zustand einer Zelle in der..nächsten Generation bestimmen

  33. 2-dimensionaler zellulärer Automat Partikel können unterschiedliche Zustände haben Physikalische Größen wie Masse und Moment bleiben erhalten (Herkunft des Ansatzes) Die Bewegung der Partikel besteht aus Ausbreitung und Kollision Zelluläre Automaten – Beispiel LGCA

  34. Quadratisches Gitter oder Hexagonal Struktur Zelluläre Automaten – HPP vs. FHP http://seth.asc.tuwien.ac.at/sim/c17/

  35. Agent Based - Anwendungsbeispiel • Einflußnahme auf Großveranstaltungen bei Auftreten einer infektiösen Erkrankung mit verschiedenen Verursacherszenarien • Vortrag, Matthias Schröter, • Landeszentrum für den öffentlichen Gesundheitsdienst NRW • Dezernat 5.3 – • Infektionsepidemiologie

  36. Agent Based - Modeling as a decision making Tool: How to halt a Smallpox Epedemic Zoltan Toroczkai, Center of Nonlinear Studies, Los Alamos National Laboratory Stephen Eubank, Virginia Bioinformatics Institute, Virginia Tech

  37. Zusammenfassung – klassische Modelle • liefen makroskopische Eigenschaften eines bekannten Systems, aber keine Erklärung für die Ursachen der Eigenschaften (SIR Modelle) • können kaum und wenn dann nur schwierig auf Situationen angewandt werden, in denen die Annahmen hinter den Gleichungen nicht mehr stimmen (Bsp. Hookessches Gesetz: F=-kx) • sind schlecht geeignet, um diskontinuierliche (diskrete und hybride) Systeme zu beschreiben • Inhomogenität in Populationen schwierig

  38. Zusammenfassung – räumliche Modelle • Agenten haben einen räumlichen Aufenthaltsort. Solche Modelle können Mobilität beinhalten Zelluläre Automaten (CA) • Sind eine Untermenge von ABMs (Gitterbasierte, spatial, immobile ABMs). Abgrenzung: CA- Simulation basiert auf einem dichten einheitlichen Ausschnitt des Raumes. Agentenbasierte Simulation basiert auf spezifischen Individuen, die im Raum verteilt sind.

  39. Zusammenfassung – räumliche Modelle • Reaktivität – Sie sind fähig ihre Umwelt zu erkennen, auf Veränderungen zu reagieren um ihren Zweck zu erfüllen, ihre Ziele zu verfolgen • Pro-aktives Verhalten - Sie sind fähig zu zielorientiertem Verhalten, in dem sie selbst die Initiative ergreifen um ihre Ziele zu verfolgen. • Soziale Fähigkeiten - Sie sind fähig mit anderen Agenten zu kommunizieren um ihre Ziele zu verfolgen.

  40. EBM – Evidence Based Medicine Ist der bewusste, ausdrückliche und wohlüberlegte Gebrauch der jeweils besten Informationen für Entscheidungen in der Versorgung eines individuellen Patienten. Sackett DL, Rosenberg WMC, Gray JAM, Haynes RB, Richardson WS. Evidence-based Medicine: What It Is and What It Isn't. In: British Medical Journal. 312, 1996, S. 71-72

  41. Beispiel: Herdenimmunität Impfung Herdenimmunität

  42. Beispiel: Serotypenverschiebung • keine Beachtung von Kreuzreaktionen • konkurrierende Serotypengruppen (70/30)  Definition der Serotypenverschiebung:Vermehrtes Auftreten anderer nicht im Impfstoff enthaltener Serotypen Impftypen Nicht Impftypen Serotypenverschiebung

  43. Modellierungsprozess

  44. Problem Modellbildung schlechte Modellstruktur Modell Modellanalyse Numerik/Programmierung Identifikation: Parameterbestimmung gute Modellstruktur Simulator Grundsimulation Validierung: Analyse Parameter / Modell Simulations ergebnisse Validierung: Vergleich Simulation / Realität schlechte Abbildung gute Abbildung Experimente mit dem Modell („Simulation“) Problemlösung

  45. Methode -> Anwendung Hochspezialisierung auf Anwendungen Fachexpertise auch für Detailschwierigkeiten Numerische und Implementierungssicherheit Problem -> Anwendung Optimale Lösungsvariante Erschließung neuer Bereiche Methode <-> Anwendung

  46. Eignung der Methode für Problem Rechenaufwand Analysierbarkeit der Methode Identifizierbarkeit mit Daten Aufwand der Modellierung Darstellbarkeit der Strukturen Kommunizierbarkeit der Methoden Unterschiede der Methoden Beweisbarkeit Qualitätssicherung

  47. Kombination & Vergleich: Pneumokokken + Einzelindividuen + Dynamische Gleichungen Realsystem DGL Basisversion AB Basisversion Markov Modell - Entscheidungsbaum - Statistik Gesamt- Population - Rechenaufwand - AB Erweiterung DGL Erweiterung

  48. OVERALL MODEL STRUCTURE Kosten Krankheitsverläufe Modell Sensitivitätsanalyse Träger & Ausbreitung Dynamische Bevölkerung Bevölkerung

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