Bayesian Markov Model — Zustandsübergangsmodellierung mit bayesianischer Parameterschätzung

Ein Bayesianisches Markov-Modell ist eine Zustandsübergangs-Simulationsmethode, die Markov-Ketten-Kohortenmodellierung mit bayesianischer statistischer Inferenz kombiniert. Durch die Platzierung von A-priori-Verteilungen auf Übergangswahrscheinlichkeiten und deren Aktualisierung mit beobachteten Daten propagiert der Ansatz die vollständige Parameterunsicherheit durch die Simulation und liefert A-posteriori-Verteilungen über Ergebnisse wie Kosten, Lebensjahre oder Qualitäts-adjustierte Lebensjahre anstelle von einzelnen Punkt-Schätzungen.