1. Ejemplo de árbol de decisión del artículo: "Antibiotic expected effectiveness and cost under real life microbiology: evaluation of ertapenem and ceftriaxone in the treatment of community-acquired pneumonia for elderly patients in Spain"
2. Ejemplo de árbol de decisión del artículo: “Cost analysis of the use of inhaled corticosteroids in the treatment of asthma: a1- year follow up”.
3. ¿Que son?
3.1. Son modelos de clasificación cuya principal característica es su aporte visual en la toma de decisiones (representación cronológica del proceso)
3.2. Es una herramienta alternativa para la predicción y clasificación de grandes cantidades de datos (modelo de predicción)
4. ¿Cómo están compuestos?
4.1. Nodos, hojas y ramas
5. Pasos para elaborar un árbol
5.1. 1.- Definir correctamente el problema de decisión. Son los objetivos del estudio, y suele ser conveniente escribirlos para repasar cada una de las palabras y comprobar que no existe ningún término ambiguo.
5.2. 2.- Identificar todas y cada una de las alternativas dentro del rango de acción del investigador.
5.3. 3.- Listar los posibles resultados de cada una de las alternativas.
5.4. 4.- Representar la secuencia de sucesos por una serie de nudos de azar y nudos de decisión.
5.5. 5.- Elegir un horizonte temporal para el problema según el alcance que pretende obtenerse.
5.6. 6.- Determinar la probabilidad de cada resultado. Para ello se pueden utilizar datos de la bibliografía existente al respecto o se realiza de un modo intuitivo basado en la propia experiencia.
5.7. 7.- Asignar un valor a cada uno de los resultados. Si se trata de diferentes estados de salud, estos resultados pueden ser vivo o muerto, esperanza de vida, o en términos más generales utilidad.