Markov-决策树模型在甲肝免疫策略优化中应用

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决策树模型是将决策问题按逻辑和时间顺序构建成由“根”到“枝”、逐层分解延伸、形似树状的决策流程图;Markov模型是模拟随时间发生的随机事件过程的模型。近年来,以Markov模型作为决策树结果节点,建立Markov-决策树模型已逐渐被应用到医学决策与卫生经济学评价研究中,尤其在疫苗防治策略的长期效果评价及优化中。甲肝是一个全球性的常见传染病,由于缺乏有效的治疗方法,应用疫苗来预防甲肝就显得尤为重要,但对甲肝疫苗免疫的策略需要进行探讨和优化。本研究 Decision tree model is the decision-making problems in logical and time order built from “root ” to “branch ”, decomposed layer by layer extension, the tree-like decision flow diagram; Markov model is to simulate random events over time Process model. In recent years, using Markov model as the node of decision tree, establishing Markov-decision tree model has been gradually applied in medical decision-making and health economics evaluation, especially in long-term effect evaluation and optimization of vaccine control strategy. Hepatitis A is a common infectious disease in the world. Due to lack of effective treatment methods, it is very important to use vaccine to prevent hepatitis A. However, the strategy of immunization against hepatitis B needs to be explored and optimized. this research
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