开题报告内容：（包括拟研究或解决的问题、采用的研究手段及文献综述，不少于2000字）
一、研究背景及意义
肿瘤一直以来威胁人类健康，由肿瘤所造成的经济负担日渐严重。新型肿瘤治疗药物疗效好、安全性高，但价格昂贵。为评估出最具性价比的治疗方案，针对肿瘤领域的药物经济学评价尤为重要。而在肿瘤药物经济学中，模型的选择至关重要，模型结构的选择在已发表的研究中很少讨论，但是它直接关系到产生的结果。许多论文都描述了良好的建模实践，但是很少有论文描述如何从多种可用模型中进行选择。
模型法是药物经济学评价的重要方法，其中分区生存模型[1]和马尔可夫模型[2]是肿瘤药物经济学评价中常用的两类模型。在肿瘤药物的临床疗效研究中，经常将患者划分为三个健康状态：无进展生存（progression free）、疾病进展（progressed）和死亡（death）。公开发表的临床试验研究中经常报告患者的总生存（Overall Survival，OS）和无进展生存（Progression Free Survival，PFS）生存曲线。马尔可夫模型通常将肿瘤患者划分为前述三个健康状态，并根据OS和PFS曲线估计出这三个疾病状态之间的转移概率，根据临床试验观察期间状态间的转移概率模拟队列人群各周期在各个状态的分布。而分区生存模型则直接考虑这两条曲线下的面积，将PFS曲线下面积看成是累积无进展生存时间（如累积人年），两条曲线之间面积计算为累积疾病进展生存时间（如累积人年）。
公开发表的OS和PFS曲线或已发布的K-M数据可以直接应用到分区生存模型，因此分区生存模型可以简单地从单个试验实现，且很少需要假设。但是，仍有研究表明分区生存模型对于影响疾病进展的治疗方法具有固有倾向[3]，且由于模型所模拟的时间长度通常会大于生存曲线的随访时间，因此需要选择一种方法外推评价结果，可能存在不确定性和潜在的偏差[6]。
马尔科夫模型的优势在于其明确地处理了不同健康状态之间的转换，为疾病动态建模提供了一种灵活的方法。其局限性在于需要对转移概率进行假设，这些假设是基于建模者的认知，而不是直接基于实际观察数据[9]。
目前，分区生存模型已成为评价晚期和转移性癌症治疗的标准方法[1]，而马尔可夫模型则是药物经济学评价中最常用的模型。两种模型各有不可替代的优势。分区生存模型在国外被广泛应用于晚期或转移性癌症治疗的经济性评估，但在国内尚未出现较为完善的研究。本文将分别对Markov模型和分区生存模型进行实例解析，且针对两种模型的区别与联系来进行分析与讨论，以期为中国肿瘤疾病药物经济学评价的进一步研究提供参考。
二、研究目的
本文旨在研究肿瘤药物经济学评价中：
其一，分区生存模型和Markov在实例中的应用方法；
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
