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诊断试验的ROC分析.ppt

诊断试验的ROC分析

skbt
2013-10-20 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《诊断试验的ROC分析ppt》,可适用于自然科学领域

诊断试验的ROC分析诊断试验的ROC分析学习目标学习目标熟悉诊断试验的常用评价指标熟悉ROC曲线的含义以及构建通过SAS实例掌握进行ROC分析的SAS程序概述概述诊断性试验是对疾病进行诊断的试验方法它不仅包括实验室检查还包括各种影像诊断如X诊断、CT、核磁共振(MRI)、超声波诊断以及同位素检查、纤维内诊镜、电镜等诊断方法。诊断性试验(diagnostictest)的质量通常用敏感度和特异度来衡量。在同一试验中如果取不同的临界值则可得到不同的敏感度和特异度将这些点在以敏感度为Y轴以(特异度)为X轴的坐标上标出并连成线就可得到一条ROC曲线。概述概述曲线上最接近左上角的一点的坐标就表示这一试验的敏感度和特异度。对同一检测指标的多个不同试验进行Meta分析可根据它们的比值比的权重用一条ROC曲线表示出来这条曲线称为SROC曲线从这条SROC曲线得到该组研究的敏感度和特异度这样的方法称SROC法或集成ROC法。自从八十年代起该方法广泛用于医学诊断性能的评价如用于诊断放射学实验室医学癌症的筛选和精神病的诊断尤其是医学影像诊断准确性的评价。诊断试验诊断试验对于诊断试验的评价首先应知道受试者(人、动物或影像等)的真实类别即哪些属于对照组(或无病组正常组噪声组等)哪些属于病例组(或有病组异常组信号组等)。划分病例与对照这两个组的标准就是金标准。医学研究中常见的金标准有:活组织检查、尸体解剖、手术探查和跟踪随访结果等。尽管金标准不需要十全十美但是它们应比评价的诊断试验更加可靠且与评价的诊断试验无关。诊断试验诊断试验对于按金标准确定的二项分类总体如病例与对照(分别记为D与D)采用诊断试验检测的结果可分别写成阳性与阴性(记为T与T)资料可列成表的四格表形式。表中有四个可能结果其中两个是正确的即病例被诊断为阳性(真阳性TP)和对照被诊断为阴性(真阴性TN)两个是错误的即病例被诊断为阴性(假阴性FN)和对照被诊断为阳性(假阳性FP)。诊断试验诊断试验诊断试验评价指标诊断试验评价指标评价诊断试验的常用指标有一致百分率、敏感度、特异度、Youden指数、阳性似然比、阴性似然比、阳性预报值和阴性预报值。一致百分率一致百分率一致百分率是病例正确诊断为阳性与对照正确诊断为阴性的例数之和占总例数的百分率。计算公式为:其标准误为一致百分率一致百分率一致百分率很大程度上依赖于患病率如某病的患病率为即使不采用诊断试验且将所有研究个体划归为阴性也可得到一致百分率为其次它没有利用假阴性和假阳性的信息相同的一致百分率可能有十分不同的假阴性和假阳性第三它还受诊断界点的限制。因此诊断试验评价只用该指标粗略地表达诊断试验的一致性更常用的诊断试验评价指标是敏感度、特异度等。敏感度敏感度实际患病且被诊断为阳性的概率就是敏感度也称为真阳性率即:其标准误为:该指标只与病例组有关反映了诊断试验检出病例的能力。特异度特异度实际未患病且被诊断为阴性的概率就是特异度即:其标准误为: 该指标只与对照组有关反映了诊断试验排除非病例的能力。敏感度与特异度敏感度与特异度敏感度与特异度具有不受患病率影响的优点其取值范围均在()之间其值越接近于说明其诊断试验的价值越好。当比较两个诊断试验时单独使用敏感度或特异度可能出现一个诊断试验的敏感度高、特异度低而另一个诊断试验的敏感度低、特异度高无法判断哪一个诊断试验更好。由此有人提出了将敏感度和特异度结合的诊断试验评价指标如Youden指数、阳性似然比、阴性似然比等。Youden指数Youden指数真阳性率与假阳性率之差就是Youden指数即:其标准误为Youden指数的取值范围在(,)之间其值越接近于诊断准确性越好。阳性似然比阳性似然比真阳性率与假阳性率之比即敏感度与误诊率之比就是阳性似然比 (LR)的取值范围为(,∞)其值越大检测方法证实疾病的能力越强。的标准误涉及到对数变换这里不予给出以下几个指标的标准误计算也较复杂也不予给出。阴性似然比阴性似然比假阴性率与真阴性率之比即漏诊率与特异度之比为阴性似然比的取值范围为(,∞)其值越小检测方法排除疾病的能力越好。阳性预报值阳性预报值在通常的情况下当要对某疾病作出诊断时并不知道金标准的结果只知道诊断试验是阳性或阴性。而临床医生更想知道的是:当诊断试验阳性时受试者真正有病的概率有多大阴性时又有多大把握排除此病。这就需要引入阳性预报值(PV)与阴性预报值(PV)的概念。阳性预报值阳性预报值试验结果阳性时受试者实际为病例的概率就是阳性预报值即由上式可以看出当敏感度与特异度为常数时增加患病率将降低增加的值从而整个分母的值减少阳性预报值增加。阴性预报值阴性预报值诊断试验结果阴性时受试者实际为非病例的概率就是阴性预报值(PV)即上式中符号的意义与前面相同。当敏感度与特异度为常数时增加患病率将降低阴性预报值。PV和PV的取值范围在()之间对于相同的患病率其值越接近检测方法的诊断价值越高。正确百分率正确百分率是病例正确诊断为阳性与对照正确诊断为阴性的例数和占总例数的百分比它很大程度上依赖患病率如患病率为完全无价值地诊断所有样本为阴性也可有的正确百分率其次它没有揭示假阴性和假阳性错误诊断的频率相同的正确百分率可能有完全不同的假阴性和假阳性。第三它也受诊断阈值的限制更好的方法是计算敏感度和特异度它们的值越高诊断性能越好。敏感度和特异度等指标均可不同程度反映了诊断的准确性和特异性。ROC曲线ROC曲线应用这对指标最明显的问题是比较两个诊断系统时可能出现一个诊断系统的敏感度高而另一个特异度高无法判断哪一个诊断系统更好此时可将敏感度和特异度结合改变诊断阈值获得多对敏感度和(特异度)即TPR和FPR值绘制ROC曲线作ROC分析来解决这一问题。ROC曲线ROC曲线以假阳性率FPR为横轴真阳性率TPR为纵轴横轴与纵轴长度相等形成正方形。在图中将ROC工作点标出用直线连接各相邻两点构建非光滑ROC曲线。构建光滑曲线需要假设对照组和病例组服从某种分布用一曲线拟合技术估计参数直接用参数产生。也可采用肉眼目测构建光滑曲线。注意无论资料类型如何曲线一定通过()和()这两点这两点分别相当于敏感度为而特异度为和敏感度为而特异度为。ROC曲线ROC曲线理论上完善的诊断有TPF=FPF=图中表现为ROC曲线从原点垂直上升到图的左上角然后水平到达右上角完全无价值的诊断有TPF=FPF是一条从原点到右上角的对角线一般ROC曲线位于正方形的上三角。图就是ROC曲线的一个示例。ROC曲线ROC曲线ROC曲线ROC曲线ROC曲线对诊断的准确性提供了直观的视觉印象描述了相反两种状态间诊断系统的判别能力。曲线上的每一点代表了随着病例诊断阈值或置信阈变化的敏感度与特异度的折衷。严格的标准产生较低的敏感度和较高的特异度ROC点位于曲线的左下方宽松的标准产生较高的敏感度和较低的特异度ROC点位于曲线的右上方。如果比较的诊断系统曲线不交叉则较高的ROC曲线具有较好的诊断性能。如果曲线交叉可在考虑费用与效益的前提下结合统计学检验判断其诊断性能。ROC曲线ROC曲线一般用ROC曲线下面积反映诊断系统的准确性。理论上这一指标取值范围为至,完全无价值的诊断为完善的诊断为。该指标及其标准误的计算目前有非参数、半参数和参数方法。其中得到广泛应用的方法有Wilcoxon非参数法和最大似然估计双正态参数法。本章小节本章小节诊断性试验是对疾病进行诊断的试验方法它不仅包括实验室检查还包括各种影像诊断如X诊断、CT、核磁共振(MRI)、超声波诊断以及同位素检查、纤维内诊镜、电镜等诊断方法。评价诊断试验的常用指标有一致百分率、敏感度、特异度、Youden指数、阳性似然比、阴性似然比、阳性预报值和阴性预报值。本章小节本章小节一致百分率是病例正确诊断为阳性与对照正确诊断为阴性的例数之和占总例数的百分率实际患病且被诊断为阳性的概率就是敏感度也称为真阳性率实际未患病且被诊断为阴性的概率就是特异度真阳性率与假阳性率之差就是Youden指数真阳性率与假阳性率之比即敏感度与误诊率之比就是阳性似然比真阳性率与假阳性率之比即敏感度与误诊率之比就是阳性似然比试验结果阳性时受试者实际为病例的概率就是阳性预报值诊断试验结果阴性时受试者实际为非病例的概率就是阴性预报值。本章小节本章小节尽管前面所列的Youden指数、阳(阴)性似然比、阳(阴)性预报值等指标综合利用了真阳性率(TPR)与假阳性率(FPR)的信息但这些指标都与诊断界点(或阈值)的选取有关。为了更全面地评价检测方法的诊断价值必须考虑各种可能的诊断界点。本章小节本章小节在同一试验中如果取不同的临界值则可得到不同的敏感度和特异度将这些点在以敏感度为Y轴以(特异度)为X轴的坐标上标出并连成线就可得到一条ROC曲线。该方法广泛应用于医学诊断试验性能的评价。通过改变诊断界点获得多对TPR与FPR值以FPR为横坐标TPR为纵坐标绘制ROC曲线计算与比较ROC曲线下面积以此反映诊断试验的诊断价值。谢谢谢谢

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