3. anls dcsnl & snsblt Flashcards
Qu’est-ce qu’une analyse décisionnelle et à quoi sert-elle?
C’est une analyse quantitative qui permet d’évaluer la valeur relative de différentes options. Elle sert à identifier la meilleure stratégie en analysant différents scénarios selon différentes hypothèses en modifiant le modèle.
Peut-on vraiment identifier une stratégie optimale?
Pas vraiment. Puisqu’il y a des incertitudes dans le modèle, on ne peut pas identifier avec certitude une stratégie optimale.
À quoi sert un arbre décisionnel?
Il sert à simplifier des situations cliniques complexes. Il sert à illustrer plusieurs options concurrentes d’un même problème et aide à sélectionner la stratégie traitement qui est la plus optimale.
Quels sont les nœuds d’un arbre décisionnel?
Nœud de décision = carré. Il montre que le choix est sous le contrôle du décideur (ex: vacciner ou ne pas vacciner).
Nœud de chance = cercle. Il montre que le choix est hors du contrôle du décideur (ex: manifestation d’un effet indésirable ou non).
Comment peut-on trouver les informations quant aux options de traitement, la modélisation des impacts de traitement, valoriser les conséquences, etc. ?
Par une revue de littérature.
Quel article dans une revue de littérature est la plus robuste en terme de données?
Les revues systématiques et les méta-analyses.
Quelle information est la moins robuste dans une revue de littérature lorsqu’on monte une analyse décisionelle?
L’opinion d’un expert, puisque ça peut devenir très subjectif.
Dans quel contexte peut-on utiliser un arbre décisionnel?
Lorsqu’il y a peu d’états de santé, la maladie est à court terme, il y a peu de comparateurs et que la personne ne peut pas rester dans le même état de santé.
À quoi sert le modèle de Markov?
Il permet de modéliser l’évolution dans le temps d’une population à travers un nombre fini d’états de santé et représente un processus complexe lorsqu’une transition d’un état à un autre est impliquée.
Dans quel contexte peut-on utiliser un modèle de Markov?
Lorsqu’il a plusieurs comparateurs, plusieurs états de santé/issues, l’horizon temporel est long et en présence d’états de santé récurrents.
Quelle est la principale limite du modèle de Markov?
Son absence de mémoire pour les transitions d’états.
Qu’est-ce que la modélisation patient-level?
C’est une modélisation au niveau du patient plutôt qu’une cohorte. L’absence de mémoire ne s’applique pas dans ce cas-ci parce que chaque patient passe d’un état à un autre à la fois. On peut donc tenir compte de l’historique du patient pour établir les probabilités de transition.
Quelles sont les limites de la modélisation patient-level?
Elle est très exigeante parce qu’on doit connaitre les antécédents du patient pour faire un pronostic, la structure est complexe, elle est exigeante en temps et les analyses de sensibilité probabilistes sont complexes.
Quelles sources d’incertitude peuvent avoir un impact sur la robustesse des résultats d’une évaluation économique?
Paramètres de coûts, paramètres d’efficacité et d’utilité et méthodes.
À quoi servent les analyses de sensibilité?
En recalculant les résultats avec différentes valeurs pour les variables incertaines, ça permet de connaitre l’impact de l’incertitude, de s’assurer de la robustesse des résultats et de tester la validité externe (RWU).
