BACKGROUND Economic-evaluations using decision analytic models such as Markov-models (MM), and discrete-event-simulations (DES) are high value adds in allocating resources. The choice of modelling method is critical because an inappropriate model yields results that could lead to flawed decision making. The aim of this study was to compare cost-effectiveness when MM and DES were used to model results of transplanting a lower-quality kidney versus remaining waitlisted for a kidney. METHODS Cost-effectiveness was assessed using MM and DES. We used parametric survival models to estimate the time-dependent transition probabilities of MM and distribution of time-to-event in DES. MMs were simulated in 12 and 6 monthly cycles, out to five and 20-year time horizon. RESULTS DES model output had a close fit to the actual data. Irrespective of the modelling method, the cycle length of MM or the time horizon, transplanting a low-quality kidney as compared to remaining waitlisted was the dominant strategy. However, there were discrepancies in costs, effectiveness and net monetary benefit (NMB) among different modelling methods. The incremental NMB of the MM in the 6-months cycle lengths was a closer fit to the incremental NMB of the DES. The gap in the fit of the two cycle lengths to DES output reduced as the time horizon increased. CONCLUSION Different modelling methods were unlikely to influence the decision to accept a lower quality kidney transplant or remain waitlisted on dialysis. Both models produced similar results when time-dependant transition probabilities are used, most notable with shorter cycle lengths and longer time-horizons.

中文翻译：

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经济评估中的事件发生时间分析：用于评估移植边缘质量肾脏的成本效益的建模方法的比较。

背景技术使用诸如马尔可夫模型（MM）和离散事件模拟（DES）之类的决策分析模型进行经济评估是分配资源方面的高附加值。建模方法的选择至关重要，因为不合适的模型会产生可能导致错误决策的结果。这项研究的目的是比较使用MM和DES来建模移植质量较低的肾脏与等待肾脏移植的结果时的成本效益。方法使用MM和DES评估成本效益。我们使用参数生存模型来估计MM随时间变化的过渡概率以及DES中事件发生时间的分布。在5年和20年的时间范围内，以12和6个每月周期模拟MM。结果DES模型输出与实际数据非常吻合。不管采用哪种建模方法，MM的周期长短或时间跨度，移植低质量的肾脏（与等待名单中的其他人相比）都是主要的策略。但是，在不同的建模方法之间，成本，有效性和净货币收益（NMB）存在差异。在6个月的周期长度内，MM的增量NMB与DES的增量NMB更接近。随着时间跨度的增加，两个周期长度与DES输出的拟合间隙减小。结论不同的建模方法不太可能影响接受低质量肾脏移植或仍需等待透析的决定。当使用时间相关的转移概率时，两个模型都产生相似的结果，其中最显着的是周期长度较短和时间间隔较长。MM的周期长度或时间跨度是主要策略，与其余的等待名单相比，移植低质量的肾脏是最主要的策略。但是，在不同的建模方法之间，成本，有效性和净货币收益（NMB）存在差异。在6个月的周期长度内，MM的增量NMB与DES的增量NMB更接近。随着时间跨度的增加，两个周期长度与DES输出的拟合间隙减小。结论不同的建模方法不太可能影响接受低质量肾脏移植或仍需等待透析的决定。当使用时间相关的转移概率时，两个模型都产生相似的结果，其中最显着的是周期长度较短和时间间隔较长。MM的周期长度或时间跨度是主要策略，与其余的等待名单相比，移植低质量的肾脏是最主要的策略。但是，在不同的建模方法之间，成本，有效性和净货币收益（NMB）存在差异。在6个月的周期长度内，MM的增量NMB与DES的增量NMB更接近。随着时间跨度的增加，两个周期长度与DES输出的拟合间隙减小。结论不同的建模方法不太可能影响接受低质量肾脏移植或仍需等待透析的决定。当使用时间相关的转移概率时，两个模型都产生相似的结果，最显着的是周期长度较短，时间间隔较长。与其他候补名单相比，移植低质量的肾脏是主要策略。但是，在不同的建模方法之间，成本，有效性和净货币收益（NMB）存在差异。在6个月的周期长度内，MM的增量NMB与DES的增量NMB更接近。随着时间范围的增加，两个周期长度与DES输出的拟合间隙减小。结论不同的建模方法不太可能影响接受低质量肾脏移植或仍需等待透析的决定。当使用时间相关的转移概率时，两个模型都产生相似的结果，其中最显着的是周期长度较短和时间间隔较长。与其他候补名单相比，移植低质量的肾脏是主要策略。但是，在不同的建模方法之间，成本，有效性和净货币收益（NMB）存在差异。在6个月的周期长度内，MM的增量NMB与DES的增量NMB更接近。随着时间跨度的增加，两个周期长度与DES输出的拟合间隙减小。结论不同的建模方法不太可能影响接受低质量肾脏移植或仍需等待透析的决定。当使用时间相关的转移概率时，两个模型都产生相似的结果，其中最显着的是周期长度较短和时间间隔较长。不同建模方法之间的有效性和净货币收益（NMB）。在6个月的周期长度内，MM的增量NMB与DES的增量NMB更接近。随着时间跨度的增加，两个周期长度与DES输出的拟合间隙减小。结论不同的建模方法不太可能影响接受低质量肾脏移植或仍需等待透析的决定。当使用时间相关的转移概率时，两个模型都产生相似的结果，最显着的是周期长度较短，时间间隔较长。不同建模方法之间的有效性和净货币收益（NMB）。在6个月的周期长度内，MM的增量NMB与DES的增量NMB更接近。随着时间跨度的增加，两个周期长度与DES输出的拟合间隙减小。结论不同的建模方法不太可能影响接受低质量肾脏移植或仍需等待透析的决定。当使用时间相关的转移概率时，两个模型都产生相似的结果，最显着的是周期长度较短，时间间隔较长。随着时间范围的增加，两个周期长度与DES输出的拟合间隙减小。结论不同的建模方法不太可能影响接受低质量肾脏移植或仍需等待透析的决定。当使用时间相关的转移概率时，两个模型都产生相似的结果，其中最显着的是周期长度较短和时间间隔较长。随着时间跨度的增加，两个周期长度与DES输出的拟合间隙减小。结论不同的建模方法不太可能影响接受低质量肾脏移植或仍需等待透析的决定。当使用时间相关的转移概率时，两个模型都产生相似的结果，最显着的是周期长度较短，时间间隔较长。