Triển khai mô phỏng Monte-Carlo trong quyết định nhập viện
Tóm tắt
Mặc dù rất quan trọng và có thể áp dụng, nhưng vẫn chưa có sự biện minh chính thức cho việc sử dụng các mô hình Monte-Carlo và chuỗi Markov trong việc đánh giá các quyết định nhập viện, cũng như không có dữ liệu cụ thể hỗ trợ cho việc sử dụng chúng. Vì lý do này, nghiên cứu này được thiết kế để cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về những mô hình này. Mục đích của bài báo này là xem xét tính hữu ích của một mô phỏng Monte-Carlo trên máy tính đối với các quyết định nhập viện dưới những ràng buộc của các khoa cấp cứu.
Tác giả xây dựng một cây quyết định đơn giản sử dụng phương pháp lợi ích kỳ vọng để đại diện cho quá trình ra quyết định nhập viện phức tạp theo các năm sống điều chỉnh theo chất lượng (QALY) và sau đó cho thấy những lợi thế của việc sử dụng mô phỏng Monte-Carlo trong việc đánh giá quyết định nhập viện trong một mô phỏng cohort, sử dụng cây quyết định và chuỗi Markov.
Sau khi chỉ ra rằng mô phỏng Monte-Carlo vượt trội hơn so với phương pháp lợi ích kỳ vọng mà không có mô phỏng, tác giả phát triển một cây quyết định với một mô hình như vậy. Dữ liệu mô phỏng cohort thực tế được sử dụng để chứng minh rằng việc tích hợp mô phỏng Monte-Carlo cho thấy những bệnh nhân nào nên được nhập viện.
Bài báo này có thể khuyến khích các nhà nghiên cứu sử dụng mô phỏng Monte-Carlo trong việc đánh giá các tác động của quyết định nhập viện. Tác giả cũng đề xuất áp dụng mô hình khi sử dụng mô phỏng máy tính liên quan đến các triệu chứng CVD khác nhau trong các cohort lâm sàng.
Ngoài việc chứng minh giá trị của mô phỏng Monte-Carlo như một công cụ phân tích mạnh mẽ, những phát hiện của bài báo có thể thúc đẩy các nhà nghiên cứu thực hiện phân tích quyết định với mô phỏng Monte-Carlo trong môi trường chăm sóc sức khỏe.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Antman, E.M., Cohen, M., Bernink, P., McCabe, C.H., Horacek, T., Papuchis, G., Mautner, B., Corbalan, R., Radley, D. and Braunwald, E. (2000), “The TIMI risk score for unstable angina/non‐ST elevation MI a method for prognostication and therapeutic decision making”, Journal of the American Medical Association, Vol. 284 No. 7, pp. 835‐42.
Ben‐Assuli, O., Leshno, M. and Shabtai, I. (2012), “Using electronic medical record systems for admission decisions in emergency departments: examining the crowdedness effect”, Journal of Medical System, Vol. 36 No. 6, pp. 3795‐803.
Berg, B.A. (2004), Markov Chain Monte Carlo Simulations and Their Statistical Analysis (With Web‐Based Fortran Code), World Scientific, Hackensack, NJ.
Booth, R.E., Campbell, B.K., Mikulich‐Gilbertson, S.K, Tillotson, C.J., Choi, D., Robinson, J., Calsyn, D.A., Mandler, E.N., Jenkins, L.M., Thompson, L.L., Dempsey, C.L., Liepman, M.R. and McCarty, D. (2009), “Reducing HIV‐related risk behaviors among injection drug users in residential detoxification”, AIDS and Behavior, Vol. 15 No. 1, pp. 30‐44.
Dotan, Y., Pinchuk, I., Lichtenberg, D. and Leshno, M. (2009), “Decision analysis supports the paradigm that indiscriminate supplementation of vitamin E does more harm than good”, Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology, Vol. 29 No. 9, pp. 1304‐9.
Garg, L., McClean, S., Meenan, B. and Millard, P. (2010), “A non‐homogeneous discrete time Markov model for admission scheduling and resource planning in a cost or capacity constrained healthcare system”, Health Care Management Science, Vol. 13 No. 2, pp. 155‐69.
Goodacre, S., Johnson, M., Macintosh, M., Oluboyede, Y., Arnold, J., Cross, E., Lewis, C. and Carter, A. (2007), “The ESCAPE multi‐centre evaluation of the role of chest pain units in the NHS”, research report, The National Coordinating Centre for the Service Delivery and Organization (NCCSDO), The London School of Hygiene and Tropical Medicine, University of Sheffield, Sheffield.
Guyatt, G., Baumann, M., Pauker, S., Halperin, J., Maurer, J., Owens, D.K., Tosteson, A.N.A., Carlin, B., Gutterman, D. and Prins, M. (2006), “Addressing resource allocation issues in recommendations from clinical practice guideline panels suggestions from an American college of chest physicians task force”, American College of Chest Physicians, Vol. 129 No. 1, pp. 182‐7.
Hastings, W.K. (1970), “Monte‐Carlo sampling methods using Markov chains and their applications”, Biometrika, Vol. 57 No. 1, pp. 97‐106.
Hoffmann, U., Bamberg, F., Chae, C.U., Nichols, J.H., Rogers, I.S., Seneviratne, S.K., Truong, Q.A., Cury, R.C., Abbara, S., Shapiro, M.D., Moloo, J., Butler, J., Ferencik, M., Lee, H., Jang, I.K., Parry, B.A., Brown, D.F., Udelson, J.E., Achenbach, S., Brady, T.J. and Nagurney, J.T. (2009), “Coronary computed tomography angiography for early triage of patients with acute chest pain: the ROMICAT (Rule Out Myocardial Infarction using Computer Assisted Tomography) trial”, Journal of the American College of Cardiology, Vol. 53 No. 18, pp. 1642‐50.
Hunink, M.G.M., Glasziou, P., Siegel, J.E., Elstein, A.S., Weeks, J.C., Pliskin, J.S. and Weinstein, M.C. (2001), Decision Making in Health and Medicine: Integrating Evidence and Values, Cambridge University Press, Cambridge.
Kühr, E.M., Ribeiro, R.A., Rohde, L.E. and Polanczyk, C.A. (2011), “Cost‐effectiveness of supervised exercise therapy in heart failure patients”, Value Health, Vol. 14 No. 5, pp. S100‐S107.
Levy, M. and Rizansky, A.N. (2012), “The utility of health and wealth”, Journal of Health Economics, Vol. 31 No. 2, pp. 379‐92.
McCarthy, B.D., Beshansky, J.R., D'Agostino, R.B. and Selker, H.P. (1993), “Missed diagnoses of acute myocardial infarction in the emergency department: results from a multicenter study”, Annals of Emergency Medicine, Vol. 22 No. 3, pp. 579‐82.
McLaren, S.T. and Buong, C.H.D. (2008), “A ‘genomic’ classification scheme for supply chain management information systems”, Journal of Enterprise Information Management, Vol. 21 No. 4, pp. 409‐23.
Mazier, A., Xiaolan, X. and Sarazin, M. (2010), “Scheduling inpatient admission under high demand of emergency patients”, Automation Science and Engineering (CASE), 2010 IEEE Conference, Toronto, August 21‐24, pp. 792‐7.
Meltzer, D. (2001), “Addressing uncertainty in medical cost effectiveness analysis. Implications of expected utility maximization for methods to perform sensitivity analysis and the use of cost‐effectiveness analysis to set priorities for medical research”, Journal of Health Economics, Vol. 20 No. 1, pp. 109‐29.
Mohan, D., Barnato, A.E., Rosengart, M.R., Angus, D.C. and Smith, K.J. (2012), “Optimal approach to improving trauma triage decisions: a cost‐effectiveness analysis”, American Journal of Managed Care, Vol. 18 No. 3, pp. e91‐e100.
Nunes, L.G.N., de Carvalho, S.V. and Rodrigues, R.C.M. (2009), “Markov decision process applied to the control of hospital elective admissions”, Artificial Intelligence in Medicine, Vol. 47 No. 2, pp. 159‐71.
Patel, N.V., Eldabi, T. and Khan, M.T. (2010), “Theory of deferred action agent‐based simulation model for designing complex adaptive systems”, Journal of Enterprise Information Management, Vol. 23 No. 4, pp. 521‐37.
Pauker, S.G. and Kassirer, J.P. (1980), “The threshold approach to clinical decision making”, New England Journal of Medicine, Vol. 302 No. 20, pp. 1109‐17.
Pauker, S.G. and Kassirer, J.P. (1987), “Medical progress: decision analysis”, New England Journal of Medicine, Vol. 316 No. 5, pp. 250‐8.
Pope, J.H., Aufderheide, T.P., Ruthazer, R., Woolard, R.H., Feldman, J.A., Beshansky, J.R., Griffith, J.L. and Selker, H.P. (2000), “Missed diagnoses of acute cardiac ischemia in the emergency department”, New England Journal of Medicine, Vol. 342 No. 16, pp. 1163‐70.
Sesso, H.D., Chen, R.S., L'Italien, G.J., Lapuerta, P., Lee, W.C. and Glynn, R.J. (2003), “Blood pressure lowering and life expectancy based on a Markov model of cardiovascular events”, Hypertension, Vol. 42 No. 5, pp. 885‐90.
Shamir, R., Hernell, O. and Leshno, M. (2006), “Cost‐effectiveness analysis of screening for celiac disease in the adult population”, Medical Decision Making, Vol. 26 No. 3, pp. 282‐93.
Sonnenberg, F.A. and Beck, J.R. (1993), “Markov models in medical decision making: a practical guide”, Medical Decision Making, Vol. 13 No. 4, pp. 322‐38.
Von Neumann, J. and Morgenstern, O. (1944), Theory of Games and Economic Behavior, 1st ed., 2nd ed., 1947, 3rd ed., 1953 Princeton University Press, Princeton, NJ.
Weinstein, M.C. (2006), “Recent developments in decision‐analytic modelling for economic evaluation”, Pharmacoeconomics, Vol. 24 No. 11, pp. 1043‐53.