Tesis markov v3

safita

INTRODUCCIÓN

EMPRESA:

TESIS – APLICACIÓN MODELO DE MARKOV:

En el análisis Farmacoeconomico

Docente: Mg. Alcibiades Sosa Palomino

Integrantes: AronacaRamirez, Alex Cruz Depaz, Santiago Espiritu Santiago, Victor LiberatoCarmin, Ciro Lino Quiche, Javier Solorzano Machado, Yersyn

Ingeniera de Sis temas

VI I Cic lo

Invest igac ión Operat iva I I

2011 -I

Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

Investigación operativa II

Tesis - Aplicación modelo Markov Sistemas

TESIS - APLICACIÓN DEL MODELO DE MARKOV

En el análisis

Farmacoeconomico

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INDICE:

Capítulo I: PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

1.1 DESCRIPCIÓN DE LA REALIDAD PROBLEMÁTICA1.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

PROBLEMA GENERAL PROBLEMAS ESPECÍFICOS

1.3 OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN1.4 JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN1.5 DELIMITACIONES DEL ESTUDIO

Capitulo II: MARCO TEORICO

2.1 ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN

2.1.1 INVESTIGACIONES RELACIONADAS CON EL ESTUDIO TITULO DE LA TESIS, LUGAR Y AÑO DE EJECUCIÓN APELLIDOS Y NOMBRE DEL AUTOR (NORMAS DE APA) INSTITUCIÓN QUE RESPALDO EL ESTUDIO OBJETIVO GENERAL TIPO Y DISEÑO METODOLÓGICO DE LA INVESTIGACIÓN MUESTRA INSTRUMENTOS UTILIZADOS (PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS

Y VALIDACIÓN) CONCLUSIONES

2.1.2 OTRAS PUBLICACIONES TITULO DEL TEXTO O DEL ARTÍCULO APELLIDOS Y NOMBRES DEL AUTOR (NORMAS DE APA) INSTITUCIÓN QUE RESPALDO EL ESTUDIO FINALIDAD DEL ESTUDIO CONCLUSIONES

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2.2 BASES TEÓRICAS

2.3 DEFINICIÓN DE TÉRMINOS BÁSICOS

2.4 FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS

HIPÓTESIS GENERAL

HIPÓTESIS ESPECÍFICAS

2.5 OPERACIONALIZACIÓN DE LAS VARIABLES

Capitulo III: METODOLOGIA

3.1 DISEÑO METODOLÓGICO (TIPO DE INVESTIGACIÓN, ESTRATEGIAS O PROCEDIMIENTOS DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS O CUMPLIMIENTO DE OBJETIVOS)

3.2 POBLACIÓN Y MUESTRA

3.3 TÉCNICA DE RECOLECCIÓN DE DATOS (DESCRIPCIÓN DE LOS INSTRUMENTOS, PROCEDIMIENTOS DE VALIDACIÓN Y CONFIABILIDAD DE LOS INSTRUMENTOS)

3.4 TÉCNICAS PARA EL PROCESAMIENTO DE LA INFORMACIÓN

3.5 MATRIZ DE CONSISTENCIA

Capitulo IV: RECURSOS, PRESUPUESTÓ YCRONOGRAMA

Capítulo V: FUENTES DE INFORMACIÓN BIBLIOGRÁFICA

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5.1. FUENTES DOCUMENTALES

5.2. FUENTES BIBLIOGRÁFICAS

5.3. FUENTES HEMEROGRÁFICAS

5.4. FUENTES ELECTRÓNICAS

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

CAPITULO I

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1.1 DESCRIPCIÓN DE LA REALIDAD PROBLEMÁTICA

En la actualidad las innumerables enfermedades que día a día afectan a la población hacen que muchas veces los hospitales no puedan atender plenamente a todos por falta de recursos sanitarios, falta de mano de obra, costos elevados por paciente, falta de infraestructura, etc. En muchos casos los pacientes simplemente perecen por falta de una buena atención; es por ello la necesidad que se tiene de poder predecir de cierta forma el comportamiento de muchas enfermedades para poder administrar mejor los recursos sanitarios y en base a ello poder elaborar medicamentos que contrarresten estas enfermedades y de esta manera se pueda reducir el gasto de recursos y costos en cuanto a las enfermedades.

Una forma de poder estimar eventos futuro aplicados a la Farmacoeconomica son los modelos de Markov ya que se aplican muy bien en este campo para modelar eventos sanitarios. Cabe mencionar tambien que estos modelos son útiles para poder modelar enfermedades crónicas, sin embargo en algunas ocasiones este tipo de modelo puede ser inviable debido a la insuficiencia de los datos disponibles. Estos modelos pueden ser de gran complejidad, ya que utilizan los resultados de eficacia obtenidos a partir de otros modelos, como los ensayos clínicos o los meta-análisis de éstos, así como estimaciones relativas a la práctica clínica, el consumo de recursos sanitarios y los costes relacionados

1.2 Formulación del problema

Problema General Frente a esta realidad, ¿De qué manera el modelo de Markov influye en la mejora del análisis Farmacoeconomico para la fabricación de medicamentos?

Problemas Específicos

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¿Cómo mejora le modelo de Markov la fabricación de medicamentos para nuevas enfermedades?¿En qué medida es confiable la estimación que se hace con el modelo de Markov en cuanto a las enfermedades crónicas?

1.3 Objetivos de la investigación

Objetivo general:

Determinar la eficiencia de administrar o no un medicamento que previene la aparición de una enfermedad (que puede ser mortal), basado en el modelo de Markov.

Objetivos específicos:

Evaluar la nueva enfermedad a estudio basándose en estudios clínicos y ensayos anteriores

Elaborar un modelo de Markov en base a los eventos y datos históricos que se tiene sobre dicho caso.

Determinar la eficiencia de administrar el medicamento basado en el modelo

1.4 Justificación de la investigación

El presente trabajo busca determinar en qué manera los modelos de Markov son un procedimiento confiable en el análisis Farmacoeconomico para que en base a ello puedan elaborar medicamentos confiables que prevengan nuevas enfermedades y puedan ser una alternativa de solución para muchos médicos que desempeñan en este campoEl trabajo nos da una visión general de cómo se desarrollan y se analizan enfermedades nuevas en base datos clínicos, ensayos y otros para poder predecir su comportamiento y poder prevenirlos a tiempo

1.5 Delimitaciones del estudio

El estudio se centra solo en el aspecto de determinar la eficiencia del modelo de Markov en el análisis Farmacoeconomico mas no toma como base de estudio el costo de medicamentos y los materiales que incurre

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realizar este trabajo. También cabe señalar que el trabajo se basa en datos históricos realizados al análisis de enfermedades.

MARCO TEÓRICO

CAPITULO II

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2.1 Antecedentes de la investigación

2.1.1 Investigaciones relacionadas con el estudio

TITULO: Análisis fármaco económico de la THS

AUTOR: Luis Alfonso Chaves J

INSTITUCIÓN QUE RESPALDO EL ESTUDIO: Unidad de Salud Femenina y Laboratorios Wyeth

OBJETIVO GENERALDeterminar los resultados en salud, costo y costo-efectividad a lo largo de la vida, y el impacto en el presupuesto del SNS para mujeres postmenopáusicas con útero normal tratadas con ENC+MPA** versus pacientes "sin tratamiento”

TIPO Y DISEÑO METODOLÓGICO DE LA INVESTIGACIÓN:Usualmente cuando pretendemos actualizarnos acerca de terapias o esquemas de tratamiento novedosos, nos centramos en los aspectos clínicos más relevantes o incluso profundizamos en las bases fisiológicas y/o moleculares del tema tratado, pero muy pocas veces nos detenemos a analizar el impacto fármaco-económico que conlleva el uso de dichas terapias. El propósito de esta revisión es el de analizar el impacto para el sistema de salud, que acarrea el uso cada vez más difundido de la terapia hormonal de sustitución en las pacientes peri y postmenopáusicas.

MUESTRASe usó una expectativa de vida de 78 años promedio. El Proceso Markov finaliza a la edad de 96 años para cada población. La THS base del estudio, asume un 100% de conformidad a la terapia. La THS base del estudio, asume un tiempo de duración del tratamiento igual a 15 años. Se asume que los beneficios de la THS se extienden después de su supresión por un período igual al del tratamiento basado en la distribución del riesgo relativo establecido.

CONCLUSIONES

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El modelo farmaco-económico sugiere que con la combinación de estrógenos naturales conjugados (ENC) más acetato de medroxiprogesterona (MPA) en mujeres postmenopáusicas con útero normal se logra:

Mejoría en los síntomas comparados con el grupo "sin terapia".Menores costos a lo largo de la vida comparado con el grupo "sin terapia".* El análisis de las políticas o conductas sugiere que las directivas del Sistema Nacional de Salud deben promocionar una mayor utilización de la combinación de estrógenos naturales conjugados (ENC) más acetato de medroxiprogesterona (MPA) en mujeres con útero normal dentro de las leyes del Sistema Nacional de Salud en el Reino Unido.

2.1.2 Otras publicaciones

1. TÍTULO: Introducción a la utilización de los modelos de Markov en el análisis farmacoeconómico.

APELLIDOS AUTOR: RubioTerrés, C

INSTITUCIÓN QUE RESPALDO EL ESTUDIO: Departamento de Servicios Científicos y División Científica.

FINALIDAD DEL ESTUDIO:

Demostrar que los modelos de Markov son modelos estocásticos que ayudan a modelizar eventos sanitarios complejos, que pueden simplificarse en exceso con los modelos determinísticos. Con la modelización de Markov se intenta simular de una manera más «realista» lo que ocurre en el proceso de la enfermedad. Los procesos de Markov son especialmente útiles para modelizar enfermedades crónicas. Sin embargo, en algunas ocasiones este tipo de modelo puede ser inviable debido a la insuficiencia de los datos disponibles.

CONCLUSIONES:

Los modelos de Markov ayudan a modelar eventos sanitarios complejos que pueden simplificarse en exceso con los modelos determinísticos. Son especialmente útiles para modelizar enfermedades crónicas. La modelación de Markov intenta simular de una manera más realista lo que ocurre en el proceso de la enfermedad. Sin embargo, en algunas ocasiones este tipo de modelo puede ser inviable debido a la insuficiencia de los datos disponibles. Por ejemplo, en modelos muy complejos puede ser difícil establecer

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la totalidad de las probabilidades de transición entre los estados de salud.

2. TÍTULO: Modelos de Markov: una herramienta útil para el análisis farmacoeconomico

APELLIDOS Y NOMBRES DEL AUTOR: Amaya Echevarría

INSTITUCIÓN QUE RESPALDO EL ESTUDIO: Hero Consulting – HealthEconomics and Research of Outcomes.

FINALIDAD DEL ESTUDIO:Un modelo económico sanitario (MES) puededefinirse como un esquema teórico, generalmente enforma de análisis de decisión, que permite hacersimulaciones económicas de procesos sanitarioscomplejos relacionados con medicamentos u otrasintervenciones sanitarias .Los MES tienen como objetivo comparar la eficiencia(entendida como el coste por unidad de efectividad)de distintas intervenciones sanitarias

CONCLUSIONES:La estimación de los costes de una enfermedadtratada con un determinado fármaco se hace mediantela identificación y cuantificación de los recursossanitarios que conlleva y asignando a los recursosunos determinados costes unitarios

3. TÍTULO DEL TEXTO O DEL ARTÍCULO: Los modelos de simulación de eventos discretos en la evaluación económica de tecnologías y productos sanitarios

APELLIDOS Y NOMBRES DEL AUTOR: José Manuel Rodríguez Barrios

INSTITUCIÓN QUE RESPALDO EL ESTUDIO: Departamento de Medicina Interna, Epidemiología y Bioestadística, McGillUniversity, Montreal, Canadá

FINALIDAD DEL ESTUDIO:Uso de las técnicas de modelado en sanidad, para agregar la información clínica y económica. Los modelos suelen utilizar un lenguaje matemático para construir representaciones esquemáticas

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de los procesos, a fin de proponer explicaciones para éstos, prever su evolución y simularlos para facilitar la toma de decisiones.

CONCLUSIONES:Hasta la fecha, se han utilizado ampliamente 2 tipos diferentes de modelos para la evaluación de una gran variedad de terapias, enfermedades o procesos. Concretamente, los modelos de Markov son muy utilizados en el ámbito sanitario para el estudio de enfermedades de carácter crónico. Sin embargo, este tipo de modelos tiene una serie de limitaciones inherentes que, bajo ciertas circunstancias y/o en función de la enfermedad estudiada, hacen necesario simplificar en exceso la realidad clínica.

Como alternativa, se está empezando a usar en el ámbito sanitario un tipo de modelo, los MSED, que ya ha sido ampliamente empleado en otras ramas de la ciencia y en diferentes industrias, y permiten salvar estas limitaciones, como demuestra la gran cantidad de bibliografía encontrada sobre MSED más actual.Los MSED pueden modelar situaciones tan complejas que, en muchos casos, no hay soluciones analíticas, y es necesaria su resolución mediante técnicas de simulación.

Puede pronosticarse un uso más extensivo de estas técnicas en los próximos años para dar respuesta a problemas para los que otras técnicas tradicionales presentan limitaciones. A ello ayudará, sin duda, el que las autoridades evaluadoras, como el NICE, estén aceptando este tipo de aproximación metodológica; tal es el caso del modelo de SDE, que evaluó el impacto económico del uso de diferentes tipos de marcapasos en pacientes con bradicardia y que ha sido recientemente publicado. En el caso español se desconoce el posicionamiento de las autoridades evaluadoras.

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2.2 BASES TEÓRICAS

El análisis de Markov tuvo su origen en los estudios de Andrei Andreevich Markov (1906-1907) sobre la secuencia de los experimentos conectados en cadena y los intentos de descubrir matemáticamente los fenómenos físicos conocidos como movimiento browniano.

Actualmente, el análisis de Markov se ha difundido en diferentes ramas de la ciencia en especial en las ciencias de la salud, en la cual es muy utilizado en el tratamiento de enfermedades con fármacos.

Un modelo de Markov aplicado al campo sanitario puede definirse como un modelo estocástico de una enfermedad en el que se asume que el paciente se encuentra siempre en uno de un número finito de estados de salud (denominados estados de Markov), los cuales deben ser exhaustivos (es decir, todos los posibles) y mutuamente excluyentes (un individuo no puede estar en dos estados al mismo tiempo). Los estados pueden ser de dos tipos: absorbentes (aquellos que no pueden abandonarse, siendo el más habitual y obvio el estado de «muerte») y no absorbentes (cualquier estado desde el que se puede pasar a otro distinto).

Un ejemplo característico de un problema farmacoeconómico

La mayoría de los problemas farmacoeconómico involucran la cuantificación de las consecuencias económicas de una intervención asistencial. Esto requiere: 1) definir la población a evaluar, su entorno, los aspectos de la enfermedad que se consideran y la intervención; 2) estructurar el posible curso de los pacientes en un orden lógico y razonable a lo largo del tiempo; 3) la consideración de los eventos que ocurrirán, junto con sus consecuencias económicas y sanitarias; y 4) la provisión de un medio informático para proporcionar el valor de las medidas escogidas.

Otras aplicaciones del análisis de markov

Además de la ciencia de la salud se pueden usar en otras ramas como las que se presentan a continuación.

Física

Las cadenas de Markov son usadas en muchos problemas de la termodinámica y la física estadística.

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Meteorología

Si consideramos el clima de una región a través de distintos días, es claro que el estado actual solo depende del último estado y no de toda la historia en sí, de modo que se pueden usar cadenas de Markov para formular modelos climatológicos básicos.

Economía y Finanzas

Las cadenas de Markov se pueden utilizar en modelos simples de valuación de opciones para determinar cuándo existe oportunidad de arbitraje, así como en el modelo de colapsos de una bolsa de valores o para determinar la volatilidad de precios.

2.3 DEFINICIÓN DE TÉRMINOS BÁSICOS

PROCESO ESTOCASTICO:

Son secuencias de variables aleatorias observadas en sucesivos instantes de tiempo. Habitualmente, el valor que toma la variable X en el tiempo t suele denotarse por X(t). Así X(t1)… X(tk) forman una secuencia denominada proceso estocástico. Su análisis permite predecir el estado en que se encontrara en el futuro a partir de la información disponible de su pasado.

PROCESO DE MARKOV:

Es un proceso estocástico cuyo estado futuro dependerá solo del estado en que se encuentre en el presente, pero no de su historia pasada. Este término suele referirse para procesos con espacio de estados continuo.

CADENA DE MARKOV:

Es una serie de eventos que tienen la propiedad particular de que las probabilidades que describen la forma en que el proceso evolucionara en el futuro, dependen solo del estado actual en que se encuentra el proceso, y por lo tanto, son independientes de los eventos ocurridos en el pasado. Se habla de cadena de markov cuando los valores que puede tomar el proceso son discretos.

ESTADOS:

Los estados son una caracterización de la situación en que se halla el sistema en un instante dado.

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ESTADO TRANSITORIO:

Cuando una vez que se ha abandonado el estado para alcanzar un nuevo estado, ya no se puede volver a aquel estado.

ESTADO ABSORVENTE:

Cuando una vez que se alcanza, se permanecerá en el, sin posibilidad de cambiar a otro estado. La probabilidad de que ocurra una transición de este estado es cero.

ENFERMEDAD CRÓNICA

Se llama enfermedad crónica a aquellas enfermedades de larga duración (tenga una duración mayor a seis meses), cuyo fin o curación no puede preverse claramente o no ocurrirá nunca. Como siempre, la pobreza es el determinante clave, con su cortejo de falta de educación formal, pérdida de expectativas sociales y personales, y hábitos de vida perjudiciales para la salud.

FARMACOECONOMÍA

La Farmacoeconomía es la aplicación del análisis económico en el campo de los medicamentos. Habitualmente, se utiliza como sinónimo de Evaluación Económica de Medicamentos. Constituye una herramienta importante para la toma de decisiones y para mejorar los niveles de eficiencia en el Sistema de Salud.

RECURSOS SANITARIOS

También llamados recursos de salud, son todos los materiales, personal, instalaciones, fondos, y cualquier cosa que se puede utilizar para proporcionar atención médica y servicios.

ENSAYO CLÍNICO

Un ensayo clínico es un estudio destinado a ayudar a responder preguntas específicas acerca de un tratamiento mediante el estudio de sus efectos en las personas. Su propósito por lo general es poner a prueba la seguridad y la eficacia de nuevos tratamientos. Es sólo a través de ensayos clínicos que los nuevos medicamentos y tratamientos están disponibles.

MODELO

Un modelo es una simplificación que imita los fenómenos del mundo real, de modo que se puedan comprender las situaciones complejas y facilitar el estudio de su comportamiento.

CARDIOPATÍA ISQUÉMICA

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La cardiopatía isquémica es una condición que se produce cuando el corazón o una parte del mismo no recibe suficiente oxígeno por no llegar bien la sangre al mismo. La cardiopatía isquémica se debe a una obstrucción de las arterias coronarias que son las que aportan la sangre a todo el músculo cardíaco. Esta obstrucción puede deberse a la arteriosclerosis (presencia de depósitos de grasas en las arterias en general) o por lesiones del corazón en los pacientes que previamente han tenido un ataque cardíaco.

2.4 FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS

Hipotesis General

H1: La utilizacion del modelo de Markov en el Hospital Regional de Huacho permitira conocer que tan eficiente son los farmacos que se suministran para combatir la cardiopatia isquemica en los pacientes que la padecen.

Hipotesis Especificas

H1: La utilizacion del modelo de Markov en el hospital Regional de Huacho contribuira hacia una mejor gestion en la administracion de farmacos.

Ho: La utilizacion del modelo de Markov en el hospital Regional de Huacho no contribuira hacia una mejor gestion en la administracion de farmacos.

H1: La utilizacion del modelo de Markov en el hospital Regional de Huacho permitira mejorar la calidad de vida de los pacientes que sufren enfermedades cronicas.

Ho: La utilizacion del modelo de Markov en el hospital Regional de Huacho permitira mejorar la calidad de vida de los pacientes que sufren enfermedades cronicas.

2.5 VARIABLES

Variable dependiente

- Salud del paciente

Variable independiente

- Tratamiento de la enfermedad

Indicadores

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Variable dependiente

- Resultados de la eficiencia del medicamento suministrado.

Variable independiente

- Diagnóstico médico actual del paciente.

- Información sobre el medicamento suministrado.

- Dosis del medicamento frente a la enfermedad.

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METODOLOGÍA

CAPITULO III

METODOLOGÍA

3.1 DISEÑO METODOLOGICO

El tipo de investigación que utiliza esta investigación es aplicada porque persigue fines de aplicación inmediata, puesto que esta investigación busca conocer información relevante antes de hacer y actuar.

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El nivel de esta investigación viene dado por el grado de profundidad y alcance que se pretende con la misma, en este proyecto de investigación el nivel que se desarrolla es descriptivo puesto que busca evaluar o medir el aspecto económico y social del paciente que padece la enfermedad Cardiopatía isquémica.

3.2 POBLACIÓN Y MUESTRA

Población: Para el presente estudio se tomó en cuenta población a los pacientes del hospital regional de Huacho que padecen la enfermedad Cardiopatía isquémica.

Muestra: Para la realización del estudio se toma en cuenta la percepción del impacto de la enfermedad en cada paciente con Cardiopatía isquémica, tanto en el nivel de la calidad de vida así como en la parte económica.

Se utilizara el tipo de muestreo probabilístico y sistemático, por ser un tipo de muestreo científicamente valido, donde los elementos de la población tienen igual probabilidad de ser elegidos.

Puesto que se conoce la población la fórmula a usar para sacar la muestra es la siguiente:

n0=(z¿¿2∗N∗p∗q)

[e2∗(N−1 )+z2∗p∗q ]¿

Dónde:

z=Nivel De Confianza.N=Población O Universop=Probabilidad A Favorq=Probabilidad En Contran0=Tamaño De La Muestra preliminare=Error De Estimacion (Precisión De Los Resultados)

Formula de ajuste:

n=n0

1+n0

N

Dónde:n=Tamaño De La Muestra

3.3 TECINCAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS

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Dado que se necita saber con exactitud en el nivel de impacto de la enfermedad en el paciente así como también saber el impacto económico que esto trae como consecuencia, la técnica que se tomara en cuenta para la recolección de datos será por entrevista y contacto personal.

El con preguntas realizadas serán de tipo cerradas y abiertas por la misma.

3.4 TECNICAS PARA ELPROCESAMIENTO DE LA INFORMACION

En esta parte del proyecto el equipo de investigación tomara los datos obtenidos o recolectados y se pasara a analizar de acuerdo a su tipo, los cuales pueden provenir de preguntas abiertas, cerradas o pueden ser mixtas.

Para ordenar y estructurar con mayor facilidad se utilizara la herramienta Excel para almacenar los datos que luego será procesada en el paquete SPSS 19. Y de esta forma í obtener resultados relevantes de interés para la investigación.

3.5 MATRIZ DE CONSISTENCIA

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TEMA PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

OBJETIVOS DEL ESTUDIO

HIPOTESIS DE LA INVESTIGACION

VARIABLES DE ESTUDIO

INDICADORES DISEÑO DE LA INVESTIGACION

1.PROBLEMA GENERAL

2.PROBLEMAS ESPECIFICOS

1.OBJETIVO GENERAL

2.OBJETIVOS ESPECIFICOS

1.HIPOTESIS GENERAL

2.HIPOTESIS ESPECIFICAS

1.VARIABLES INDEPENDIENTES

2.VARIABLES DEPENDIENTES

3.VARIABLES INTERVINIENTES

4.VARIABLES DE CONTROL

1.NIVELES DE ESTUDIO

2. DISEÑO:

MATRIZ DE CONSISTENCIA DEL PROYECTO DE INVESTIGACION



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RECURSOS, PRESUPUESTÓ Y CRONOGRAMA

CAPITULO IV



4.1 RECURSOS Y PRESUPUESTO NECESARIOS:

MATERIALES COSTOSimpresiones 5.00Internet 25.00Folder , faster 0.801 Cd 1.00Total 31.80

4.2 CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

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FUENTES DE INFORMACIÓN BIBLIOGRÁFICA

CAPITULO V

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5.5. FUENTES DOCUMENTALES

5.6. FUENTES BIBLIOGRÁFICAS

Metodología de la investigación –autor Cesar Augusto Bernal Torres – capitulo 7 – pag 72

Modelos ocultos de Markov aplicados al reconocimiento de patrones del análisis técnico bursátil. Autor Cristian F. Fernandes - cap 3

5.7. FUENTES HEMEROGRÁFICAS

Introducción a la utilización de los modelos de Markov en el análisis Farmacoeconómico. Autor Rubio Terrés, C

Modelos de Markov: una herramienta útil para el análisis Farmacoeconomico - autor Amaya Echevarría

Los modelos de simulación de eventos discretos en la evaluación económica de tecnologías y productos sanitarios. Autor José Manuel Rodríguez Barrios

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