个体微观模拟 · Microsimulation

把研究问题转换成可追踪的个体生命历程，再比较策略的长期健康、费用和分布结果。按任务选择设计、实现、审查或资料复现，已有足够信息时直接推进。

任务入口

任务	使用的资源	应交付什么
设计模型	下方流程与建模细节	模型说明卡、状态/事件规则、参数与证据缺口
学习或运行最小模型	R脚本与验证脚本	策略比较、状态轨迹、重复模拟MCSE、简化PSA
使用Stata	Stata模板	同一机制的教学实现；执行状态单独说明
痴呆、衰弱、照护或慢病应用	论文示例与证据边界	可借鉴的机制、参数来源与本地验证路线
审查已有模型	建模细节中的验证清单	错误及影响、可复现实验和修正建议

先明确为什么逐人模拟

当年龄、性别、合并症、病程、既往事件或干预依从性使风险随人和历史变化时，逐人模拟通常有实际价值。若少数状态已充分表达病史，队列Markov可能更简洁。等候、床位和服务容量决定结果时考虑DES；主体互动、传播或适应行为是关键时考虑ABM。逐人循环本身不能证明需要微观模拟。

微观模拟是条件于机制和输入的情景推演，不自动识别干预的因果效应。观察数据中的关联系数不应未经说明直接用作干预效应。

从问题到可执行模型

写模型说明卡。 目标人群、决策者与视角、基线年、比较策略、预测或因果目标、周期/时间范围、结局与报告人群。区分封闭队列与每年有新成员进入的开放人口。
定义状态与历史。 状态互斥且穷尽；死亡为吸收态。痴呆严重度、照护地点、ADL和合并症可作为状态维度或属性，但需说明允许的组合。单独保存发病时点、病程、既往事件和累计暴露。
建立基线人群。 核对抽样权重、目标总体、基线患病情况、变量相关性与缺失。调查样本、合成人群和全国人口使用不同分母。独立抽样的边际分布不代表保留了真实相关性。
估计转移与事件。 对每个允许转移注明单位、风险窗、估计样本、系数/协方差、基线风险及适用人群。跨波调查间隔、连续时间率和年度概率须转换；竞争事件联合处理，详见建模细节。
落实策略机制。 写清资格、实际覆盖、依从、作用点、起效/衰减与停止规则。区分达到某风险因素水平的理想情景与实施项目所需资源、行为改变及实际效果。
累计健康和成本。 记录价格年、币种、视角、成本率和一次性事件成本；效用来源、合并症调整、照护者影响及重复计算风险。成本与健康可分别贴现。年负担预测与终身成本效果分开报告。
验证程序和结构。 先检查转移合法、死亡吸收、零风险和恒等策略，再做内部重现及独立时期/地区/结局验证。校准使用过的数据不能同时称独立外部验证。
分析不确定性。 固定参数增加人数和独立随机流，评估增量结果的模拟噪声；再做参数PSA、结构与实施情景。共同随机数按人、周期、事件类型对应，避免策略间抽样错位。

R运行入口

在本技能目录运行；需要可用的Rscript，仅使用base R，不安装包。网页下载单个Markdown后还需取得支持脚本，也可下载完整技能ZIP。

# 虚构四状态教学模型，不读取任何受访者数据。
source("scripts/microsimulation_demo.R")
demo <- run_demo(n = 5000, cycles = 20, reps = 8, psa_draws = 40,
                 seed = 20261024, out = "microsimulation-demo")
demo$comparison
demo$mcse

命令行可运行 Rscript scripts/microsimulation_demo.R --out microsimulation-demo；验证运行 Rscript scripts/validate_microsimulation.R。输出为汇总CSV和R会话信息，不导出逐人记录。

实现包含健康→轻症→重症及各存活状态→死亡，年龄/性别/基线异质性、病程影响、互斥竞争事件、半周期近似、状态成本、发病成本和策略成本。一个周期最多一次转移；正式研究还需检查周期长度。它不是MISCAN、JFEM、CHIME或任何论文模型的复刻。

重复模拟固定合成基线人群和参数，仅改变事件随机流。mcse_single_run估计一次运行均值的随机误差标准差；mcse_average估计多次运行平均值的MCSE，均不是参数不确定区间。教学PSA只随机化起病HR与项目成本，复用同一事件随机矩阵；分布无实证依据，仍需检查人数收敛和残余一阶噪声。

Stata运行入口

* 虚构参数；此模板尚未在Stata执行，使用前核对版本和路径。
do "scripts/microsimulation_demo.do" "microsimulation-demo-stata"

模板复用逐人逐周期随机数，比较两种策略的成本与QALY。使用preserve/restore保留当前内存数据；输出路径存在时覆盖同名汇总CSV。Stata与R的随机数发生器不同，不能根据单次结果不同判定错误。完整重复模拟和PSA接口见R示例。

应用中优先核对

痴呆/衰弱： 认知损害与临床痴呆定义、严重度与照护地点、死亡竞争、非正式照护及照护者效用。
CHARLS/CLHLS： 真实访问日期、失访与死亡区分、代理回答、跨波测量、调查设计及高龄外推。两次访问间转移不能直接解释为一年概率。
筛查： 自然史、筛查发现和临床发现分开；处理敏感度、特异度、过度诊断、随访和治疗，避免把提前诊断时间当生存获益。
政策比较： 纳入覆盖/依从、实施成本、资源约束及异质性。无限容量、完美依从和永久疗效均须明确标注。

每次交付

交付模型说明卡、可追踪参数表、结构/事件规则、环境与种子、策略及增量汇总、验证与不确定性报告。至少报告ΔC、ΔQALY及净货币收益；ΔQALY近零或存在支配时不要只给一个ICER。成本效果可接受概率不是临床有效的概率。

本模块于2026-10-24依据公开方法论文与补充材料整理。公开库包含重新编写的说明、文献入口与原创教学代码，不含个体数据、私人方案、EndNote库或论文原文。执行状态见建模细节；教学代码通过不代表真实数据模型已验证。

普贤 · 社医卫管方法库 · 教学参数与代码接口需结合实际数据、软件版本和研究设计核对。