Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The book provides a description of the process of health economic evaluation and modelling for cost-effectiveness analysis, particularly from the perspective of a Bayesian statistical approach. Some relevant theory and introductory concepts are presented using practical examples and two running case studies. The book also describes in detail how to perform health economic evaluations using the R package BCEA (Bayesian Cost-Effectiveness Analysis). BCEA can be used to post-process the results of a Bayesian cost-effectiveness model and perform advanced analyses producing standardised and highly customisable outputs. It presents all the features of the package, including its many functions and their practical application, as well as its user-friendly web interface. The book is a valuable resource for statisticians and practitioners working in the field of health economics wanting to simplify and standardise their workflow, for example in the preparation of dossiers in support of marketing authorisation, or academic and scientific publications.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783319557168

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Bibliografische Details

Titel: Bayesian Cost-Effectiveness Analysis with the R package BCEA
Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing
Erscheinungsjahr: 2017
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3319557165
ISBN-13: 9783319557168
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 155 mm, Tiefe: 11 mm
Gewicht: 289 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

The book provides a description of the process of health economic evaluation and modelling for cost-effectiveness analysis, particularly from the perspective of a Bayesian statistical approach. Some relevant theory and introductory concepts are presented using practical examples and two running case studies. The book also describes in detail how to perform health economic evaluations using the R package BCEA (Bayesian Cost-Effectiveness Analysis). BCEA can be used to post-process the results of a Bayesian cost-effectiveness model and perform advanced analyses producing standardised and highly customisable outputs. It presents all the features of the package, including its many functions and their practical application, as well as its user-friendly web interface. The book is a valuable resource for statisticians and practitioners working in the field of health economics wanting to simplify and standardise their workflow, for example in the preparation of dossiers in support of marketing authorisation, or academic and scientific publications.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Gianluca Baio graduated in Statistics and Economics from the University of Florence (Italy). After a period at the Program on the Pharmaceutical Industry at the MIT Sloan School of Management, Cambridge (USA), he completed a PhD programme in Applied Statistics, again at the University of Florence. He then worked as a research fellow and lecturer at the Department of Statistical Sciences at University College London (UK). Gianluca's main interests are in Bayesian statistical modelling for cost effectiveness analysis and decision-making problems in health systems; hierarchical/multilevel models; and causal inference using the decision-theoretic approach. Gianluca leads the Statistics for Health Economic Evaluation research group at the Department of Statistical Science.

Andrea Berardi graduated in Biostatistics and Experimental Statistics from the University of Milano-Bicocca (Italy) and is a senior consultant at the Health Economics Modelling Unit at PAREXEL. He has experience both as a consultant for world-leading pharmaceutical companies and as health economics lead of the critical appraisal of NICE submissions as part of the BMJ Technology Assessment Group. Andrea’s experience of conducting and reviewing health economics analyses spans numerous and diverse disease areas. His main interests are the analysis of uncertainty and survival in health economics modelling.

Anna Heath is a PhD student at the Department of Statistical Science at University College London. She is currently working on calculation methods for value of information measures in health economic evaluations. Her work on the expected value of partial perfect information (EVPPI) is integrated into BCEA.

��ber diesen Titel� kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

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