1. Bayesian Analysis in Health Economics

Dieses Kapitel vertieft die Anwendung der bayesianischen Analyse in der Gesundheitsökonomie, wobei der Schwerpunkt auf der Bewertung von Interventionen im Gesundheitswesen liegt. Es beginnt mit der Einführung der Hauptaspekte der bayesianischen Schlussfolgerung, einschließlich der zugrundeliegenden Philosophie, praktischer Probleme bei der Modellierung und Berechnung. Das Kapitel untersucht dann die Grundlagen der gesundheitsökonomischen Bewertung und betont den Einsatz bayesianischer Methoden zur Modellierung der komplexen Beziehungen zwischen klinischem Nutzen und Kosten. Ein wesentlicher Teil des Textes widmet sich bayesianischer Berechnung, insbesondere der Verwendung von Methoden der Markov Chain Monte Carlo (MCMC) zur Simulation posteriorer und prädiktiver Verteilungen. Das Kapitel behandelt auch den Prozess der Durchführung einer bayesischen Analyse und gesundheitsökonomischen Bewertung in R und bietet eine schrittweise Anleitung von der Vorverarbeitung der Daten bis hin zur Nachbearbeitung der Ergebnisse. Darüber hinaus wird die Verwendung des R-Pakets BCEA für Entscheidungs- und Unsicherheitsanalysen abgedeckt. Das Kapitel schließt mit einer Diskussion über die Vorteile des Einsatzes bayesianischer Methoden in der Gesundheitsökonomie, wobei ihre Flexibilität und Fähigkeit hervorgehoben wird, früheres Wissen und Unsicherheit in die Analyse einzubeziehen.