SEM-SD模型，sem模型缺点

在药物经济学成本效果分析中,概率性敏感性分析的参数分布

1、理解药物经济学成本效果分析中的概率性敏感性分析需要明确两个基本概念：标准差和标准误。标准差（SD）衡量的是数据个体值与平均值之间的分散程度，与总体无关；而标准误（SEM）则衡量样本均值与真实总体均值之间的分散程度，SEM通常小于SD。

2、涵盖内容：成本确认、测量和估值。成本分类：需细致，以反映真实经济投入。核心地位：成本分析是药物经济学评估的核心环节。贴现法：用途：处理未来成本和健康产出的现值计算。贴现率建议：建议使用5%的贴现率，并在0%至8%之间进行敏感性分析。目的：确保评估结果的稳健性。

3、成本分析涵盖成本确认、测量和估值，其中成本分类需细致，反映真实经济投入。成本分析是药物经济学评估的核心环节。贴现法则用于处理未来成本和健康产出的现值计算，建议使用5%的贴现率，并在0%至8%之间进行敏感性分析，以确保评估结果的稳健性。

4、在讨论药物时，将有效性和安全性作为基础，不同适应症的药物经济性因疾病负担与治疗差异而异。经济成本聚焦于疾病诊疗过程的资源使用，健康产出则通过效果、效用或效益衡量。主要应用：政策与资源分配：药物经济学在医药卫生领域主要应用于指导政策与资源分配，特别是在药物准入与定价决策中。

5、成本-效果分析是指以特定的临床治疗目的（生理参数、功能状态、增寿年等）为衡量指标，计算不同方案或疗法的每单位治疗效果所用的成本。是目前应用最广泛的药物经济学方法之一。

自回归扳回一城!阿里等提出MARS:超越PixArt-α、SD-XL等的文本到图像...

1、MARS框架的灵活性使其能够适应各种任务，采用多阶段训练策略。首先通过互补的双向任务建立强大的图文对齐，然后专注于精细化文本到图像生成过程，显著提高文本与图像同步性和图像细节的细腻程度。相比SD5，MARS仅需9%的GPU天数，但其在各种基准测试中取得显著成果，展现了高效的训练效率和快速部署潜力。