循證醫學實踐的決策分析主講老師：陳青山

醫學院流行病學教研室循證醫學實踐的決策分析主講老師：陳青山決策分析——是一種量化估計不同決策選項相對價值的方法，在循證醫學實踐中可以發揮重要的作用，尤其面對復雜或者不確定的臨床問題時。決策分析——§1概述一、決策及分類決策的定義：指為實現一定目的而制定多個行動方案，并從中選擇一個“最優的”或“最有利的”或“最滿意的”或“最合理的”行動的過程。決策的本質：是利用知識預測行動的可能后果?！?概述一、決策及分類決策的分類：按來源分：經驗決策，基于個人或群體的經驗和直覺判斷做出決策，相對比較主觀；科學決策，強調在科學理論和知識的指導下，使用科學的方法或技術進行分析，從眾多備選方案中選定最優方案的過程。決策的分類：按照決策的確定性程度分：1．確定型決策是指供決策者選擇的各種備選方案所需的條件都已知并能準確地知道決策的必然結果。2．風險型決策是指對決策者期望達到的目標，存在著兩個或兩個以上的不以決策者的主觀意志為轉移的自然狀態，但每種自然狀態發生的可能性可以預先估計或可以利用文獻資料得到，進行這類決策時要承擔一定的風險。3．不確定型決策是指決策者對各種可能出現的結果的概率無法知道，只能憑決策者的主觀傾向進行決策。按照決策的確定性程度分：二、決策分析和臨床決策分析決策分析定量比較各種決策選擇可能產生的后果和效應，從而使決策更為科學和合理的過程。決策分析的三個基本要素：決策主體、決策目標和一系列備選方案。臨床診療決策中，決策主體可以是患者，也可以是醫生，但循證醫學提倡醫患雙方共同決策的模式；決策主體對于決策問題所希望實現的目標，可以是單個目標，也可以是多個目標；備選方案要基于已有的知識做到盡可能沒有遺漏。二、決策分析和臨床決策分析臨床決策分析（CDA）采用定量分析方法在充分評價不同方案的風險和利益之后，選取最佳方案以減少臨床不確定性和利用有限資源取得最大效益的一種思維方式。包括診斷決策、治療（康復）決策等。臨床決策分析（CDA）1959年，Ledley與Lusted提出將決策分析應用于醫學1967年，第一篇應用決策分析的學術論文發表當時研究的內容是應用決策分析解決是否應對患有口腔癌而無明顯頸部淋巴結轉移的患者施行頸部根治術的問題。近些年來，決策分析在醫學領域得到了越來越廣泛的應用和發展——幫助臨床醫師選擇針對單個病人的治療措施針對群體的醫療政策的制定1959年，Ledley與Lusted提出將決策分析應用于醫三、決策分析的步驟和常用方法決策分析的步驟：①形成決策問題，包括提出方案和確定目標及效果量度；②用概率定量地描述每個方案所產生的各種結局的可能性；③決策者對各種結局的價值定量化，一般用效用來表示。有了效用就能給出偏好；④綜合分析和評價各方面信息，以最后決定方案的取舍；⑤有時還要對所取方案作敏感性分析。三、決策分析的步驟和常用方法決策分析的方法①確定性情況：每一個方案引起一個，而且只有一個結局，這時使用確定型決策。當方案個數較少時可以用窮舉法，當方案個數較多時可以用一般最優化方法。如果決策以收益為目的，那么取最大值的方案為最優方案；如果決策以減少損失為目的，那么取最小值的方案為最優方案。決策分析的方法②風險性情況由一個方案可能引起幾個結局中的一個，但各種結局以一定的概率發生。通常在能用某種估算概率的方法時，就可使用風險型決策，例如決策樹的方法。在風險型決策中，一般均按收益取最大值，損失取最小值的原則進行決策。②風險性情況③不確定性情況：一個方案可能引起幾個結局中的某一個結局，但各種結局的發生概率未知。這時可使用不確定型決策，例如拉普拉斯準則、樂觀準則、悲觀準則、遺憾準則等來取舍方案。③不確定性情況：§2決策分析的實施決策分析的基本思想是將問題系統地分成幾部分，確認各部分之中的不確定因素，然后通過回顧醫學文獻或者咨詢專家意見得到各不確定因素的估計值，進而得到采取不同決策選項后，各種可能的結局出現的概率?！?決策分析的實施決策分析的基本思想具體實施步驟問題的確認和界定范圍；問題的結構化，通常采用決策樹的方法；搜集相關信息，明確各種事件出現的概率；對最終結局用適宜的效用值賦值；決策樹分析，計算每種備選方案的期望值；對結論進行敏感性分析。具體實施步驟一、問題的確認對所研究的問題給出精確的定義根據問題的定義將其分解——第一部分通常是不同的決策選項，隨之是不同選項之后所有可能發生的事件，最后一部分則是決策所關心的結局。一、問題的確認例8-1男性患者，50歲，體檢發現左頸動脈硬化，但目前沒有任何臨床癥狀?，F有證據表明，頸動脈硬化者發生腦卒中的危險性升高。臨床上可以有兩種選擇——一是暫時臨床觀察二是行頸動脈內膜切除術例8-1結合臨床實際考慮，有如下可能——臨床觀察，避免了手術相關的短期危險因素（圍術期死亡，手術中發生腦卒中），可以維持無癥狀性頸動脈硬化狀態（在一段特定時間內未發生腦卒中），但是不可避免面臨將來更高的腦卒中的風險。選擇手術，有益于解決問題，減少發生腦卒中的可能性，但是卻有圍手術期間發生腦卒中和死亡的風險。結合臨床實際考慮，有如下可能——二、問題的結構化絕大多數決策分析都采用決策樹(decisiontree)的方法對問題進行結構化。決策樹是一種能夠有效地表達復雜決策問題的數學模型，按邏輯、時序把決策問題中的備選方案及結局有機組合并用圖標羅列出來，猶如一棵從左到右不斷分支的樹，包括一系列節點與分支。二、問題的結構化節點可分為——決策節點，以小方框“口”表示，分成可為決策者所控制的幾個決策選項；機會節點，以圓圈“○”表示，分成決策者所不能控制的一個或幾個相應事件。結局節點，在決策樹末梢，為各方案的最后結局(outcome)，各種結局必須定量描述。節點可分為——在每一個機會節點，其后相應事件的概率之和必須為1。也就是說，每個機會節點之后的事件必須涵蓋所有可能的情況，只有這樣才能保證分析的有效性。對于結局而言，結局可以是生或死，也可以是其他治療可能帶來的任何收益或風險。在每一個機會節點，其后相應事件的概率之和必須為1。例8-1的決策樹，如圖8-1。圖

動脈硬化處理的決策樹例8-1的決策樹，如圖8-1。圖動脈硬化處理的決策樹三、搜集相關信息（一）通過文獻估計概率應用文獻估計概率時，首先應當評估所用文獻的有效性——是否大樣本抽樣誤差的大小某概率的可信區間資料來源……三、搜集相關信息信息單一來源大致有如下幾種情況：所應用的文獻是該方面唯一可以獲得的數據資料；該文獻是權威性的結果；研究的質量較高或者樣本量很大或者該文獻所代表的人群即為此次決策分析結果所要應用的人群。把單一文獻估計的概率用于決策時，如果文獻與決策問題的處理背景、病人情況有差異等，要盡量引用文獻中分層分析提供的結果，再根據經驗或專家意見，參考其他資料，修改概率。信息單一來源大致有如下幾種情況：有多篇文獻的數據結果，可以根據情況對文獻結果進行綜合。推薦使用Meta分析納入分析的文獻必須真實、可靠。有多篇文獻的數據結果，可以根據情況對文獻結果進行綜合。（二）咨詢專家意見制定政策時，通過專家和專家小組可以獲取所需的信息。只可以在其他獲取信息的方法都不可行時使用，任何通過這種方法獲得的決策分析的結果都必須進行敏感性分析。（二）咨詢專家意見（三）概率估計中不確定性的估算大多數決策分析都需要估計很多事件發生的概率，當決策模型很復雜時，某個估計中很小的偏差都有可能引起最后結果很大的改變因此，估算概率估計中的不確定性對分析結果的影響是很重要的。（三）概率估計中不確定性的估算敏感性分析是估計這種不確定性最常用的方法，它可以——評價概率估計的不確定性對分析結果的影響。同時進行多個變量的不確定性估計很困難，結果也難以理解。完全貝葉斯分析歸因分析……

敏感性分析是估計這種不確定性最常用的方法，它可以——上述方法中，文獻估計概率最為常用。相關的文獻中無法得到概率，這時常依賴專家的概率估計。通過調查研究直接獲得相關問題的原始資料，結果較準確，但人力物力花費較大。另外，也有學者提出在臨床應用中，可以根據個人經驗“猜測”有關的概率。上述方法中，文獻估計概率最為常用。估計決策分析概率的要求：首先，用于估計概率的信息來源應該有詳細的記錄，估算概率的方法要有詳盡的描述；其次，對于任何一個需要估計的概率，都要求盡可能采用最可靠的概率估計值；最后，在有多種途徑獲得所需信息時，需要在不同來源之間做出合理的選擇。估計決策分析概率的要求：例8-1的決策相關信息的基線：選擇臨床觀察的患者有11%可能會發生腦卒中，而選擇做手術會有1%的患者死亡；術后存活的患者中有2%會在圍手術期間發生腦卒中，術后“未發生腦卒中”者在以后會有5%的患者再次發生腦卒中的可能。例8-1的決策相關信息的基線：圖

手術與臨床觀察的決策樹

圖手術與臨床觀察的決策樹四、確定最終結局的效用值決策過程中結局的量化較為復雜——簡單的二分類結局，如生存與死亡；單一屬性的多項結局，如完全緩解、部分緩解、穩定、惡化；多種屬性的多種結局，如一方面是生存時間的不同，另一方面生存質量也各異。四、確定最終結局的效用值為了達到比較目的，需要預先將各種結局轉換成同一單位的變量，這個變量就是效用。效用值是一種表述結局相對優劣的數量化指標，效用值的表示：通常用0~l的數值來，1代表完全健康，0代表死亡。也可以為負數，表示比死亡更糟糕的疾病狀態，如無意識或長期臥床伴嚴重疼痛等。為了達到比較目的，需要預先將各種結局轉換成同一單位的變量，這（一）效用值的直接測量方法1．等級尺度法(ratingscale)由一段直線構成，兩端分別標注0和l，并有簡短的描述性短語，0表示最差的健康狀態比如死亡，1表示完全健康，線段上標有等間距的刻度?；颊咴诰€段上最能說明自己健康狀態的地方做一標記，測量標記處距0端的長短，由此獲得的數值即是。（一）效用值的直接測量方法例如——多發性硬化是一種漸進性進展性疾病，日常生活和行為處于較差的狀況，被測試者在接近0端的0.4處做標記，則該健康狀況的效用值為0.4。等級尺度法測量效用值直觀，易操作，應用廣泛，但該方法重測信度不高。例如——2．標準博弈法(standardgamble)基于效用理論的基本原理，即面對疾病被調查者有兩種選擇：一種是選擇治療，但治療的結局有兩種可能性：①病人完全康復，再健康生存t年（概率為p）；②當即死亡（概率為l-p）；另一種選擇是某種慢性疾病狀態i，生存x年(x<t)后死亡。通過對比提問法，來確定p值。2．標準博弈法(standardgamble)例如，某種疾病手術的最好結果是手術成功再生存10年(t)，最壞結果是手術失敗立即死亡，如果不手術則可以維持目前的疾病狀態生存5年(x)。當手術成功概率為30%(p)時，患者寧愿選擇不手術而生存5年，當成功的概率升至50%時，患者仍然不愿意冒險選擇手術，隨著手術成功概率逐步上升，假設當成功的概率為75%時，患者愿意改變主意選擇手術，此時患者就在手術和不手術兩種選擇中保持中立該疾病狀態的效用值即為0.75。例如，某種疾病手術的最好結果是手術成功再生存10年(t)，最概率輪(chanceboard)法：這是一種由兩個可以調節的部分組成的盤，采用兩種不同的顏色區分，兩部分的相對大小可以改變，兩種顏色的比例和相應結局的概率相當。先將各種選擇結果寫在卡片上告訴調查對象，然后轉動概率輪，兩種不同顏色的比例隨之改變，對應各種結局的概率也相應變化，借此可以幫助調查對象理解概率的變化并選擇所偏好的結局。概率輪(chanceboard)法：3．時間權衡法（timetrade-off）是直接對兩種不同的狀態作等量估計，讓病人在“好的健康狀態但活的時間短些”與“目前的疾病狀態但活的時間長些”間作出選擇，其要點在于患者愿意出讓多少時間的壽命以換取更好的健康狀態。3．時間權衡法（timetrade-off）比如——一種是在慢性疾病狀態i下生存t年（t為慢性疾病的期望壽命）之后死亡，另一種是接受某種治療從而健康生存x年(x<t)之后死亡，時間x是變化的，直至患者在兩種選擇中保持中立，此時i狀態的效用值即為x／t。比如——例如，心絞痛患者——如果不治療可在疾病的狀況下生存25年(t)，有一種治療方法可使心絞痛完全緩解但要減少生存年數，——當生存年數縮短到14年(x)時患者選擇不治療，但如果縮短到15年患者就愿意治療，此時沒有心絞痛的15年就相當于有心絞痛的25年，心絞痛的效用值計算為15/25（x/t）=0.6。例如，心絞痛患者——（二）效用值的間接測量方法通過填寫生存質量量表，如SF36量表等，計算量表得分，再將量表得分轉換為效用值。效用值=（量表實際得分一量表的最低得分值）／量表的得分范圍。此外，計算質量調整壽命年(quality-adjustedlifeyears，QALYs)，用QALYs來測量各種各樣結局，使之有通約性，簡化復雜的臨床決策問題。（二）效用值的間接測量方法五、決策樹的分析又稱為決策樹的折疊與平均即指通過以上步驟所形成的決策樹，計算每一種決策選項所對應的不同結局出現的情況。五、決策樹的分析例8-1計算各機遇節點和各種方案的期望值各機遇結點的期望值為該結點各分支概率與結局QALYs值的乘積之和。計算臨床觀察枝的期望值和手術枝的期望值：臨床觀察的期望值：EVc=(15×1×0.89)+(15×0.5×0.11)=14.18QALYs手術的期望值：EVs=(15×1×0.95×0.98×0.99)+(15×0.5×0.05×0.98×0.99)+(15×0.5×0.02×0.99)+(O×0×0.01)=14.34QALYs例8-1計算各機遇節點和各種方案的期望值比較兩者的期望值，手術治療的期望值稍高，提示應該選擇手術治療。但是應該看到，兩個方案的期望值相差不大，而手術治療還有致死的可能性，雖然死亡的概率很低，但是在生與死的可能選擇的情況下，醫生或患者難以僅憑14.34QALYs>14.18QALYs的結果，承擔那1%的死亡風險！因此與患者及時溝通，在知情的情況下做出決策是十分必要的。比較兩者的期望值，手術治療的期望值稍高，提示應該選擇手術治療六、敏感性分析判斷模型是否實用，模型的結論是否可靠。例8-1中，如果認為——選擇做手術的病死率(l%)太高或是太低：或者1%這個概率是大概估計的，不夠準確；抑或是一個區間值，不能肯定就是1%．因此，手術病死率不同，將影響到最終的決策。此時就需要進行敏感性分析。六、敏感性分析敏感性分析通過觀察假設變化時，決策分析的結果是否具有良好的穩定性，對其結論加以評估。當研究的結論具有較好的穩定性時，說明研究結論的可靠性較好?？梢酝ㄟ^觀察哪些假設對結果影響最大而發現對于該分析最重要的假設，從而為問題的深入研究和進一步解決提供線索。如果一個變量在合理的范圍內變動對結論無明顯影響，我們就說結論對這個變量“不敏感”，反之，我們就說結論對此變量“敏感”。敏感性分析通過觀察假設變化時，決策分析的結果是否具有良好的穩這里就對例8-1進行敏感性分析當取不同的手術病死率時，可分別計算出不同的手術治療方案的期望值（下圖）。圖中可見，當手術病死率為2.1%時，兩種方案的期望值相當，此時的2.1%叫閾值，表明這一數值是兩種方案選擇的分界點。當手術病死率在小于2.1%的區間內，選擇手術這一方案是合適的。這里就對例8-1進行敏感性分析圖

對手術死亡率的敏感性分析圖對手術死亡率的敏感性分析如果對伴有腦卒中生存狀態的效用值也存在疑惑，同樣可以對其進行閾值分析和敏感性分析（圖）。圖對伴腦卒中生存的效用值的敏感性分析

如果對伴有腦卒中生存狀態的效用值也存在疑惑，同樣可以對其進行§3復雜決策問題和MARKOV模型一、復雜決策問題在醫療決策中，可供選擇的決策選項可能很多，同時可能會出現多種結局，而且從干預措施到結局出現可能會經過許多過程，這些過程又有可能受很多因素的影響。§3復雜決策問題和MARKOV模型一、復雜決策問題在例8-1中，如果要考慮事件發生的時間因素，比如各種干預措施的遠期效果，就成了復雜的決策問題。如手術存活的患者在接下來的生命過程中，不可避免的會有部分患者會再次發生腦卒中、死亡；存活的患者仍然有再次發生腦卒中、死亡的可能；對于臨床觀察方案同樣存在類似的問題；相關概率也隨著研究人群年齡的改變發生了改變如50歲年齡段人群與60歲年齡段人群的死亡率就不一樣，那么如何評價這兩種策略的遠期效果呢？在例8-1中，如果要考慮事件發生的時間因素，比如各種干預措施二、Markov模型疾病的預后可以描述為一系列變化的事件，病人在這一系列的事件中具有不同的危險度。例如，無癥狀膽結石患者——可能會在任何時間急性膽囊炎發作，如果膽囊炎發作時病人需要進行手術，那么手術的風險隨病人年齡的增加而增加。二、Markov模型如果要對無癥狀膽結石患者是否立即進行膽囊切除術進行決策分析。對于不進行膽囊手術的選項，按照前述建立決策樹的原則，建立一系列選擇節點分析患者的可能情況（正常、發生急性膽囊炎、手術死亡以及死于其他原因），即使僅僅分析患者從當前至以后30年的情況（這是一個合理的時間區間），需要建立非常龐大的決策樹，對這樣的決策樹幾乎不可能進行分析。如果要對無癥狀膽結石患者是否立即進行膽囊切除術進行決策分析?？梢韵胂?，這種樹形結構的很大一部分都是重復的。在這種問題的決策分析中，人們越來越傾向于使用Markov模型。Markov模型能夠更精確而且非常簡潔的表示在不同健康狀態間多次的或者時間不確定的轉換，從而使對這種事件的決策分析能夠進行?？梢韵胂螅@種樹形結構的很大一部分都是重復的。應用Markov模型需要四個步驟：第一步：定義不同的健康狀態，描述在不同的健康狀態之間轉換的方式。例如，對上述無癥狀膽結石的例子，可以認為有四種狀態：無癥狀膽結石、急性膽囊炎、急性膽囊炎術后和死亡。這幾種狀態之間的轉換可以用圖8-5來表示。圖中用橢圓或圓形表示不同的狀態，用箭頭表示不同狀態之間的轉換。應用Markov模型需要四個步驟：圖對無癥狀膽結石患者不進行膽囊手術的Markov模型圖對無癥狀膽結石患者不進行膽囊手術的Markov模型第二步：選擇適宜的周期長度選擇計算的周期長度要根據實際情況決定。從計算上講，周期較長者，計算的負荷較小。第二步：選擇適宜的周期長度第三步：估計轉換的概率。估計轉換概率的大多數信息來源于文獻。文獻中的信息大多是用轉換的率(r)而不是用概率（p）表示。率通常是用人時為單位的，可以用率來計算在所確定的時間長度內的轉換發生的概率，計算公式為：第三步：估計轉換的概率。第四步：估算結局。Markov模型的結局通常使用預期壽命表示。估計Markov模型預期壽命的方法有三種：MonteCarlo模擬法(MonteCarlosimulation)、Markov隊列模擬法(Markovcohortsimulation)矩陣代數法(matrixalgebra)。其中Markov隊列模擬法比較簡單，它建立一定數目的虛擬隊列人群，根據轉換的概率，估算在每個周期內發生轉換的人數，直至整個隊列的所有人“死亡”，進而通過壽命表的方法估計其預期壽命。第四步：估算結局。表

用Markov隊列模擬法估算預期壽命表用Markov隊列模擬法估算預期壽命整個隊列的人年數為：3788787+13571+380022=4182383人年。故平均預期壽命為41.82年。其他兩種方法比較復雜，在此不作過多介紹。感興趣的讀者可以閱讀Beck和Pauker以及Sonnenberg與Beck的專著。整個隊列的人年數為：3788787+13571+380022三、左頸動脈硬化手術治療遠期效果評價的Markov模型觀察或手術治療后患者出現的三種Markov結局：維持無癥狀性頸動脈硬化狀態發生腦卒中死亡那么隨著時間的推移，無癥狀性頸動脈硬化狀態的患者在接下來的時間里，會有一部分人死亡，一部分人生存生存的人中間不可避免的會有人發生腦卒中，隨著時間的進行部分人會死亡而部分人仍生存，生存的人繼續這種循環，直至所有人群都到達一種結局：死亡。

余下的人維持無癥狀性頸動脈硬化狀態；三、左頸動脈硬化手術治療遠期效果評價的Markov模型圖

頸動脈硬化患者的Markov模型示意圖(Markov樹)

圖頸動脈硬化患者的Markov模型示意圖(Markov樹)三個Markov狀態：無癥狀性頸動脈硬化（狀態1）伴有腦卒中生存（狀態2）死亡（狀態3）狀態1到狀態3之病死率(5%)并不完全表示為頸動脈硬化這—疾病所致。其轉換關系及轉移概率見表8-2和圖8-7。三個Markov狀態：圖

頸動脈硬化患者各狀態間的轉移關系圖頸動脈硬化患者各狀態間的轉移關系Markov循環周期1年，“無癥狀性頸動脈硬化狀態”為1個QALYs，伴腦卒中生存則為0.5個QALYs，死亡為0。選擇手術治療的相關數據為維持無癥狀性頸動脈硬化狀態占97%，伴腦卒中生存的占2%，死亡為1%。轉移概率見表8-2。Markov循環周期1年，“無癥狀性頸動脈硬化狀態”為1個Q表

手術治療后3種自然狀態每年的轉移概率

表手術治療后3種自然狀態每年的轉移概率計算原理同上，可以借助相關軟件進行，如decisionmaker，treeage，比較簡單的則可以運用Excel計算。以選擇手術治療為例，假設10萬病例納入分析，其結果是人均獲得16個QALYs。用同樣的方法可以計算選擇“臨床觀察”方案的人均QALYs，然后可以比較兩個方案的QALYs。計算原理同上，可以借助相關軟件進行，如decisionma表10萬例無癥狀性頸動脈硬化手術治療的Markov模型分析結果表10萬例無癥狀性頸動脈硬化手術治療的Markov模型分§3

決策分析質量評估評估決策分析的質量實質上是評估決策分析中所使用的各種原始參數的準確性和可靠性，主要標準如下：1．決策樹各分支所用的參數是否來源于高質量的科學研究？2．如果使用了效用指標，效用的賦值是基于相關病人群體的調查、健康人群的調查，還是研究者個人的粗略估計？§3決策分析質量評估評估決策分析的質量實質上是評估決策3．是否進行了敏感度分析，即通過改變以下四個方面的估計值，評估最終結論的穩定性？(1)各種干預的效果；(2)不良反應發生率；(3)估計的費用；(4)效用的賦值。4．是否考慮了所有可能涉及的花費？3．是否進行了敏感度分析，即通過改變以下四個方面的估計值，評決策分析作為循證臨床決策的輔助技術。但——臨床決策是復雜的過程，有些問題很難結構化成決策樹；獲取真實可用的臨床信息也不容易；簡便直觀的效用值估計方法也有待改進；決策分析理論和方法學研究的進步，計算機輔助決策系統的開發和利用，決策分析必將發揮更大的作用。決策分析作為循證臨床決策的輔助技術。TheendTheend循證醫學實踐的決策分析主講老師：陳青山

醫學院流行病學教研室循證醫學實踐的決策分析主講老師：陳青山決策分析——是一種量化估計不同決策選項相對價值的方法，在循證醫學實踐中可以發揮重要的作用，尤其面對復雜或者不確定的臨床問題時。決策分析——§1概述一、決策及分類決策的定義：指為實現一定目的而制定多個行動方案，并從中選擇一個“最優的”或“最有利的”或“最滿意的”或“最合理的”行動的過程。決策的本質：是利用知識預測行動的可能后果。§1概述一、決策及分類決策的分類：按來源分：經驗決策，基于個人或群體的經驗和直覺判斷做出決策，相對比較主觀；科學決策，強調在科學理論和知識的指導下，使用科學的方法或技術進行分析，從眾多備選方案中選定最優方案的過程。決策的分類：按照決策的確定性程度分：1．確定型決策是指供決策者選擇的各種備選方案所需的條件都已知并能準確地知道決策的必然結果。2．風險型決策是指對決策者期望達到的目標，存在著兩個或兩個以上的不以決策者的主觀意志為轉移的自然狀態，但每種自然狀態發生的可能性可以預先估計或可以利用文獻資料得到，進行這類決策時要承擔一定的風險。3．不確定型決策是指決策者對各種可能出現的結果的概率無法知道，只能憑決策者的主觀傾向進行決策。按照決策的確定性程度分：二、決策分析和臨床決策分析決策分析定量比較各種決策選擇可能產生的后果和效應，從而使決策更為科學和合理的過程。決策分析的三個基本要素：決策主體、決策目標和一系列備選方案。臨床診療決策中，決策主體可以是患者，也可以是醫生，但循證醫學提倡醫患雙方共同決策的模式；決策主體對于決策問題所希望實現的目標，可以是單個目標，也可以是多個目標；備選方案要基于已有的知識做到盡可能沒有遺漏。二、決策分析和臨床決策分析臨床決策分析（CDA）采用定量分析方法在充分評價不同方案的風險和利益之后，選取最佳方案以減少臨床不確定性和利用有限資源取得最大效益的一種思維方式。包括診斷決策、治療（康復）決策等。臨床決策分析（CDA）1959年，Ledley與Lusted提出將決策分析應用于醫學1967年，第一篇應用決策分析的學術論文發表當時研究的內容是應用決策分析解決是否應對患有口腔癌而無明顯頸部淋巴結轉移的患者施行頸部根治術的問題。近些年來，決策分析在醫學領域得到了越來越廣泛的應用和發展——幫助臨床醫師選擇針對單個病人的治療措施針對群體的醫療政策的制定1959年，Ledley與Lusted提出將決策分析應用于醫三、決策分析的步驟和常用方法決策分析的步驟：①形成決策問題，包括提出方案和確定目標及效果量度；②用概率定量地描述每個方案所產生的各種結局的可能性；③決策者對各種結局的價值定量化，一般用效用來表示。有了效用就能給出偏好；④綜合分析和評價各方面信息，以最后決定方案的取舍；⑤有時還要對所取方案作敏感性分析。三、決策分析的步驟和常用方法決策分析的方法①確定性情況：每一個方案引起一個，而且只有一個結局，這時使用確定型決策。當方案個數較少時可以用窮舉法，當方案個數較多時可以用一般最優化方法。如果決策以收益為目的，那么取最大值的方案為最優方案；如果決策以減少損失為目的，那么取最小值的方案為最優方案。決策分析的方法②風險性情況由一個方案可能引起幾個結局中的一個，但各種結局以一定的概率發生。通常在能用某種估算概率的方法時，就可使用風險型決策，例如決策樹的方法。在風險型決策中，一般均按收益取最大值，損失取最小值的原則進行決策。②風險性情況③不確定性情況：一個方案可能引起幾個結局中的某一個結局，但各種結局的發生概率未知。這時可使用不確定型決策，例如拉普拉斯準則、樂觀準則、悲觀準則、遺憾準則等來取舍方案。③不確定性情況：§2決策分析的實施決策分析的基本思想是將問題系統地分成幾部分，確認各部分之中的不確定因素，然后通過回顧醫學文獻或者咨詢專家意見得到各不確定因素的估計值，進而得到采取不同決策選項后，各種可能的結局出現的概率。§2決策分析的實施決策分析的基本思想具體實施步驟問題的確認和界定范圍；問題的結構化，通常采用決策樹的方法；搜集相關信息，明確各種事件出現的概率；對最終結局用適宜的效用值賦值；決策樹分析，計算每種備選方案的期望值；對結論進行敏感性分析。具體實施步驟一、問題的確認對所研究的問題給出精確的定義根據問題的定義將其分解——第一部分通常是不同的決策選項，隨之是不同選項之后所有可能發生的事件，最后一部分則是決策所關心的結局。一、問題的確認例8-1男性患者，50歲，體檢發現左頸動脈硬化，但目前沒有任何臨床癥狀?，F有證據表明，頸動脈硬化者發生腦卒中的危險性升高。臨床上可以有兩種選擇——一是暫時臨床觀察二是行頸動脈內膜切除術例8-1結合臨床實際考慮，有如下可能——臨床觀察，避免了手術相關的短期危險因素（圍術期死亡，手術中發生腦卒中），可以維持無癥狀性頸動脈硬化狀態（在一段特定時間內未發生腦卒中），但是不可避免面臨將來更高的腦卒中的風險。選擇手術，有益于解決問題，減少發生腦卒中的可能性，但是卻有圍手術期間發生腦卒中和死亡的風險。結合臨床實際考慮，有如下可能——二、問題的結構化絕大多數決策分析都采用決策樹(decisiontree)的方法對問題進行結構化。決策樹是一種能夠有效地表達復雜決策問題的數學模型，按邏輯、時序把決策問題中的備選方案及結局有機組合并用圖標羅列出來，猶如一棵從左到右不斷分支的樹，包括一系列節點與分支。二、問題的結構化節點可分為——決策節點，以小方框“口”表示，分成可為決策者所控制的幾個決策選項；機會節點，以圓圈“○”表示，分成決策者所不能控制的一個或幾個相應事件。結局節點，在決策樹末梢，為各方案的最后結局(outcome)，各種結局必須定量描述。節點可分為——在每一個機會節點，其后相應事件的概率之和必須為1。也就是說，每個機會節點之后的事件必須涵蓋所有可能的情況，只有這樣才能保證分析的有效性。對于結局而言，結局可以是生或死，也可以是其他治療可能帶來的任何收益或風險。在每一個機會節點，其后相應事件的概率之和必須為1。例8-1的決策樹，如圖8-1。圖

動脈硬化處理的決策樹例8-1的決策樹，如圖8-1。圖動脈硬化處理的決策樹三、搜集相關信息（一）通過文獻估計概率應用文獻估計概率時，首先應當評估所用文獻的有效性——是否大樣本抽樣誤差的大小某概率的可信區間資料來源……三、搜集相關信息信息單一來源大致有如下幾種情況：所應用的文獻是該方面唯一可以獲得的數據資料；該文獻是權威性的結果；研究的質量較高或者樣本量很大或者該文獻所代表的人群即為此次決策分析結果所要應用的人群。把單一文獻估計的概率用于決策時，如果文獻與決策問題的處理背景、病人情況有差異等，要盡量引用文獻中分層分析提供的結果，再根據經驗或專家意見，參考其他資料，修改概率。信息單一來源大致有如下幾種情況：有多篇文獻的數據結果，可以根據情況對文獻結果進行綜合。推薦使用Meta分析納入分析的文獻必須真實、可靠。有多篇文獻的數據結果，可以根據情況對文獻結果進行綜合。（二）咨詢專家意見制定政策時，通過專家和專家小組可以獲取所需的信息。只可以在其他獲取信息的方法都不可行時使用，任何通過這種方法獲得的決策分析的結果都必須進行敏感性分析。（二）咨詢專家意見（三）概率估計中不確定性的估算大多數決策分析都需要估計很多事件發生的概率，當決策模型很復雜時，某個估計中很小的偏差都有可能引起最后結果很大的改變因此，估算概率估計中的不確定性對分析結果的影響是很重要的。（三）概率估計中不確定性的估算敏感性分析是估計這種不確定性最常用的方法，它可以——評價概率估計的不確定性對分析結果的影響。同時進行多個變量的不確定性估計很困難，結果也難以理解。完全貝葉斯分析歸因分析……

敏感性分析是估計這種不確定性最常用的方法，它可以——上述方法中，文獻估計概率最為常用。相關的文獻中無法得到概率，這時常依賴專家的概率估計。通過調查研究直接獲得相關問題的原始資料，結果較準確，但人力物力花費較大。另外，也有學者提出在臨床應用中，可以根據個人經驗“猜測”有關的概率。上述方法中，文獻估計概率最為常用。估計決策分析概率的要求：首先，用于估計概率的信息來源應該有詳細的記錄，估算概率的方法要有詳盡的描述；其次，對于任何一個需要估計的概率，都要求盡可能采用最可靠的概率估計值；最后，在有多種途徑獲得所需信息時，需要在不同來源之間做出合理的選擇。估計決策分析概率的要求：例8-1的決策相關信息的基線：選擇臨床觀察的患者有11%可能會發生腦卒中，而選擇做手術會有1%的患者死亡；術后存活的患者中有2%會在圍手術期間發生腦卒中，術后“未發生腦卒中”者在以后會有5%的患者再次發生腦卒中的可能。例8-1的決策相關信息的基線：圖

手術與臨床觀察的決策樹

圖手術與臨床觀察的決策樹四、確定最終結局的效用值決策過程中結局的量化較為復雜——簡單的二分類結局，如生存與死亡；單一屬性的多項結局，如完全緩解、部分緩解、穩定、惡化；多種屬性的多種結局，如一方面是生存時間的不同，另一方面生存質量也各異。四、確定最終結局的效用值為了達到比較目的，需要預先將各種結局轉換成同一單位的變量，這個變量就是效用。效用值是一種表述結局相對優劣的數量化指標，效用值的表示：通常用0~l的數值來，1代表完全健康，0代表死亡。也可以為負數，表示比死亡更糟糕的疾病狀態，如無意識或長期臥床伴嚴重疼痛等。為了達到比較目的，需要預先將各種結局轉換成同一單位的變量，這（一）效用值的直接測量方法1．等級尺度法(ratingscale)由一段直線構成，兩端分別標注0和l，并有簡短的描述性短語，0表示最差的健康狀態比如死亡，1表示完全健康，線段上標有等間距的刻度?；颊咴诰€段上最能說明自己健康狀態的地方做一標記，測量標記處距0端的長短，由此獲得的數值即是。（一）效用值的直接測量方法例如——多發性硬化是一種漸進性進展性疾病，日常生活和行為處于較差的狀況，被測試者在接近0端的0.4處做標記，則該健康狀況的效用值為0.4。等級尺度法測量效用值直觀，易操作，應用廣泛，但該方法重測信度不高。例如——2．標準博弈法(standardgamble)基于效用理論的基本原理，即面對疾病被調查者有兩種選擇：一種是選擇治療，但治療的結局有兩種可能性：①病人完全康復，再健康生存t年（概率為p）；②當即死亡（概率為l-p）；另一種選擇是某種慢性疾病狀態i，生存x年(x<t)后死亡。通過對比提問法，來確定p值。2．標準博弈法(standardgamble)例如，某種疾病手術的最好結果是手術成功再生存10年(t)，最壞結果是手術失敗立即死亡，如果不手術則可以維持目前的疾病狀態生存5年(x)。當手術成功概率為30%(p)時，患者寧愿選擇不手術而生存5年，當成功的概率升至50%時，患者仍然不愿意冒險選擇手術，隨著手術成功概率逐步上升，假設當成功的概率為75%時，患者愿意改變主意選擇手術，此時患者就在手術和不手術兩種選擇中保持中立該疾病狀態的效用值即為0.75。例如，某種疾病手術的最好結果是手術成功再生存10年(t)，最概率輪(chanceboard)法：這是一種由兩個可以調節的部分組成的盤，采用兩種不同的顏色區分，兩部分的相對大小可以改變，兩種顏色的比例和相應結局的概率相當。先將各種選擇結果寫在卡片上告訴調查對象，然后轉動概率輪，兩種不同顏色的比例隨之改變，對應各種結局的概率也相應變化，借此可以幫助調查對象理解概率的變化并選擇所偏好的結局。概率輪(chanceboard)法：3．時間權衡法（timetrade-off）是直接對兩種不同的狀態作等量估計，讓病人在“好的健康狀態但活的時間短些”與“目前的疾病狀態但活的時間長些”間作出選擇，其要點在于患者愿意出讓多少時間的壽命以換取更好的健康狀態。3．時間權衡法（timetrade-off）比如——一種是在慢性疾病狀態i下生存t年（t為慢性疾病的期望壽命）之后死亡，另一種是接受某種治療從而健康生存x年(x<t)之后死亡，時間x是變化的，直至患者在兩種選擇中保持中立，此時i狀態的效用值即為x／t。比如——例如，心絞痛患者——如果不治療可在疾病的狀況下生存25年(t)，有一種治療方法可使心絞痛完全緩解但要減少生存年數，——當生存年數縮短到14年(x)時患者選擇不治療，但如果縮短到15年患者就愿意治療，此時沒有心絞痛的15年就相當于有心絞痛的25年，心絞痛的效用值計算為15/25（x/t）=0.6。例如，心絞痛患者——（二）效用值的間接測量方法通過填寫生存質量量表，如SF36量表等，計算量表得分，再將量表得分轉換為效用值。效用值=（量表實際得分一量表的最低得分值）／量表的得分范圍。此外，計算質量調整壽命年(quality-adjustedlifeyears，QALYs)，用QALYs來測量各種各樣結局，使之有通約性，簡化復雜的臨床決策問題。（二）效用值的間接測量方法五、決策樹的分析又稱為決策樹的折疊與平均即指通過以上步驟所形成的決策樹，計算每一種決策選項所對應的不同結局出現的情況。五、決策樹的分析例8-1計算各機遇節點和各種方案的期望值各機遇結點的期望值為該結點各分支概率與結局QALYs值的乘積之和。計算臨床觀察枝的期望值和手術枝的期望值：臨床觀察的期望值：EVc=(15×1×0.89)+(15×0.5×0.11)=14.18QALYs手術的期望值：EVs=(15×1×0.95×0.98×0.99)+(15×0.5×0.05×0.98×0.99)+(15×0.5×0.02×0.99)+(O×0×0.01)=14.34QALYs例8-1計算各機遇節點和各種方案的期望值比較兩者的期望值，手術治療的期望值稍高，提示應該選擇手術治療。但是應該看到，兩個方案的期望值相差不大，而手術治療還有致死的可能性，雖然死亡的概率很低，但是在生與死的可能選擇的情況下，醫生或患者難以僅憑14.34QALYs>14.18QALYs的結果，承擔那1%的死亡風險！因此與患者及時溝通，在知情的情況下做出決策是十分必要的。比較兩者的期望值，手術治療的期望值稍高，提示應該選擇手術治療六、敏感性分析判斷模型是否實用，模型的結論是否可靠。例8-1中，如果認為——選擇做手術的病死率(l%)太高或是太低：或者1%這個概率是大概估計的，不夠準確；抑或是一個區間值，不能肯定就是1%．因此，手術病死率不同，將影響到最終的決策。此時就需要進行敏感性分析。六、敏感性分析敏感性分析通過觀察假設變化時，決策分析的結果是否具有良好的穩定性，對其結論加以評估。當研究的結論具有較好的穩定性時，說明研究結論的可靠性較好?？梢酝ㄟ^觀察哪些假設對結果影響最大而發現對于該分析最重要的假設，從而為問題的深入研究和進一步解決提供線索。如果一個變量在合理的范圍內變動對結論無明顯影響，我們就說結論對這個變量“不敏感”，反之，我們就說結論對此變量“敏感”。敏感性分析通過觀察假設變化時，決策分析的結果是否具有良好的穩這里就對例8-1進行敏感性分析當取不同的手術病死率時，可分別計算出不同的手術治療方案的期望值（下圖）。圖中可見，當手術病死率為2.1%時，兩種方案的期望值相當，此時的2.1%叫閾值，表明這一數值是兩種方案選擇的分界點。當手術病死率在小于2.1%的區間內，選擇手術這一方案是合適的。這里就對例8-1進行敏感性分析圖

對手術死亡率的敏感性分析圖對手術死亡率的敏感性分析如果對伴有腦卒中生存狀態的效用值也存在疑惑，同樣可以對其進行閾值分析和敏感性分析（圖）。圖對伴腦卒中生存的效用值的敏感性分析

如果對伴有腦卒中生存狀態的效用值也存在疑惑，同樣可以對其進行§3復雜決策問題和MARKOV模型一、復雜決策問題在醫療決策中，可供選擇的決策選項可能很多，同時可能會出現多種結局，而且從干預措施到結局出現可能會經過許多過程，這些過程又有可能受很多因素的影響。§3復雜決策問題和MARKOV模型一、復雜決策問題在例8-1中，如果要考慮事件發生的時間因素，比如各種干預措施的遠期效果，就成了復雜的決策問題。如手術存活的患者在接下來的生命過程中，不可避免的會有部分患者會再次發生腦卒中、死亡；存活的患者仍然有再次發生腦卒中、死亡的可能；對于臨床觀察方案同樣存在類似的問題；相關概率也隨著研究人群年齡的改變發生了改變如50歲年齡段人群與60歲年齡段人群的死亡率就不一樣，那么如何評價這兩種策略的遠期效果呢？在例8-1中，如果要考慮事件發生的時間因素，比如各種干預措施二、Markov模型疾病的預后可以描述為一系列變化的事件，病人在這一系列的事件中具有不同的危險度。例如，無癥狀膽結石患者——可能會在任何時間急性膽囊炎發作，如果膽囊炎發作時病人需要進行手術，那么手術的風險隨病人年齡的增加而增加。二、Markov模型如果要對無癥狀膽結石患者是否立即進行膽囊切除術進行決策分析。對于不進行膽囊手術的選項，按照前述建立決策樹的原則，建立一系列選擇節點分析患者的可能情況（正常、發生急性膽囊炎、手術死亡以及死于其他原因），即使僅僅分析患者從當前至以后30年的情況（這是一個合理的時間區間），需要建立非常龐大的決策樹，對這樣的決策樹幾乎不可能進行分析。如果要對無癥狀膽結石患者是否立即進行膽囊切除術進行決策分析?？梢韵胂?，這種樹形結構的很大一部分都是重復的。在這種問題的決策分析中，人們越來越傾向于使用Markov模型。Markov模型能夠更精確而且非常簡潔的表示在不同健康狀態間多次的或者時間不確定的轉換，從而使對這種事件的決策分析能夠進行?？梢韵胂?，這種樹形結構的很大一部分都是重復的。應用Markov模型需要四個步驟：第一步：定義不同的健康狀態，描述在不同的健康狀態之間轉換的方式。例如，對上述無癥狀膽結石的例子，可以認為有四種狀態：無癥狀膽結石、急性膽囊炎、急性膽囊炎術后和死亡。這幾種狀態之間的轉換可以用圖8-5來表示。圖中用橢圓或圓形表示不同的狀態，用箭頭表示不同狀態之間的轉換。應用Markov模型需要四個步驟：圖對無癥狀膽結石患者不進行膽囊手術的Markov模型圖對無癥狀膽結石患者不進行膽囊手術的Markov模型第二步：選擇適宜的周期長度選擇計算的周期長度要根據實際情況決定。從計算上講，周期較長者，計算的負荷較小。第二步