Évaluation économique: modèles de simulation à évènements discrets - Le Lay, Agathe;François, Clément
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À la lumière des caractéristiques spécifiques associées aux troubles dépressifs majeurs, et suite à l'examen complet des modèles de Markov publiés dans ce domaine, notre objectif est d'étudier les éventuels avantages et inconvénients des modèles de simulation à évènements discrets (Discrete-Event Simulation, DES) pour la modélisation des troubles dépressifs majeurs. Nous montrons que les modèles DES résolvent certains problèmes liés aux caractéristiques des modèles de Markov (par définition construits sur la base de processus sans "mémoire"), la flexibilité intrinsèque des DES permettant une…mehr

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Produktbeschreibung
À la lumière des caractéristiques spécifiques associées aux troubles dépressifs majeurs, et suite à l'examen complet des modèles de Markov publiés dans ce domaine, notre objectif est d'étudier les éventuels avantages et inconvénients des modèles de simulation à évènements discrets (Discrete-Event Simulation, DES) pour la modélisation des troubles dépressifs majeurs. Nous montrons que les modèles DES résolvent certains problèmes liés aux caractéristiques des modèles de Markov (par définition construits sur la base de processus sans "mémoire"), la flexibilité intrinsèque des DES permettant une représentation plus fidèle de la réalité clinique des patients. Ainsi les modèles DES semblent-ils constituer une approche méthodologique innovante plus à même de décrire la progression naturelle de la maladie par rapport aux méthodes de simulation conventionnelles. Son application dans le domaine des maladies chroniques semble en ce sens particulièrement adaptée.
Autorenporträt
Titulaire d'un doctorat en économie de la santé de l'Université Claude Bernard Lyon 1, Agathe Le Lay est également dotée d'une large expérience internationale dans le domaine de la modélisation des stratégies de santé pour l'accès aux marchés. Elle dirige actuellement le département d'économie de la santé des laboratoires Lundbeck au Danemark.