Modelos de Simulación de eventos discretos

Titulo: Modelos de Simulación de eventos discretos ¿por qué, cómo y cuándo?
Editorial: PharmacoEconomics – Spanish Research Articles; 6 (3), 2009
Introducción
El documento nos habla deSimuladores de eventos discretos, que se requieren usar arboles de decisiones para obtener datos de eficiencia en patologías agudas y para enfermedades crónicas los modelos más empleados son los modelos deMarkov, también en este artículos nos muestran lo que es un atributo, una entidad, variables, tiempo ente otras cosas. Los modelos sonherramientas matemáticas que nos ayudan a representar la evolución natural de una enfermedad en la vida real y nos permiten efectuar estimaciones y proyecciones de los resultados que van a producir distintasopciones terapéuticas en su tratamiento, así como de los costos generados en su consecución. El tema más importante en este documento es que gracias a la simulación de estas enfermedades se puedendescubrir curas a enfermedades crónicas o cualquier otro tipo de enfermedad, también con esto se puede dar un tratamiento y ver cómo es que va evolucionando con el tiempo.
Antecedentes
Es esencial eldiálogo entre el investigador que va a desarrollar el modelo y los decisores sanitarios y otros agentes que van a emplear los resultados del modelo a la hora de tomar decisiones en política sanitaria yde medicamentos. En este momento es necesario también consultar a clínicos expertos en la patología que se va a evaluar y en los tratamientos existentes para su manejo, después formular una preguntaclara que se va a intentar contestar con el modelo, el cual deberá obtener resultados que sean de interés para los agentes decisores y que, además, evalúen resultados relevantes de la enfermedadvalorada. Dependiendo del tipo de resultados a valorar, el modelo podrá tener una u otra estructura. A continuación, será necesario definir y crear la población diana evaluada en el modelo mediante la...