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两种临床诊断方法效果的ROC曲线比较
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【其他】采用SAS计算灵敏度、特异度、准确度及相应的95%置信区间，以及ROC曲线下面积
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这个帖子发布于4年零165天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
筛查试验中计算灵敏度、特异度、准确度的方法通常都比较容易掌握，但是相应的95%的置信区间的计算却很少有人听说，更少有人关注其准确的算法。由于灵敏度、特异度、准确度都是率或百分比变量（proportions），因此相应的置信区间可以采用标准的率或百分比的方法来计算。虽然统计之星在下面的帖子中给出的相关的公式，从其公式来看，其基本思想其实就是根据率或百分比的置信区间来计算，但是统计之星只给出了公式，并没有做太多的说明。但实际上率或百分比的置信区间的算法通常有两种：渐进（asymptotic）和精确的95%CI，必须加以区别。精确置信区间是基于二项分布的原理，而渐进的置信区间则是基于样本分布近似于正态分布的原理计算得到。选择哪一种方法主要取决于样本分布是否更接近正态分布。如果事件数很小或样本量很少时，通常正态分布的假设就不能满足，此时就应该采用精确的置信区间。SAS中能够同时提供两种结果，具体参考附件中的例子。
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这是个好东西，可惜是PDF文件知道了两个试验的95%CI，那么就可以作相应的比较了
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arsenalliang 这是个好东西，可惜是PDF文件知道了两个试验的95%CI，那么就可以作相应的比较了已经上传SAS的源程序，供参考
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下下来了但是看不懂。。。我已经做出了ROC曲线，不过是用Medcalc做的，最佳诊断点、灵敏度、特异度都求出来了，但是不会求准确度，楼主可否给解答一下呢？不甚感激！
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求助楼上各位：阳性似然比，阴性似然比，诊断指数，yonden指数，阳性预测值，阴性预测值，假阳性率，假阴性率的置信区间sas程序。
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可以问一下，为什么在表达灵敏度等指标时,还应描述其可信区间吗？这有什么意义吗？
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关于丁香园优秀研究生学位论文题录展示ROC曲线的评价研究及应用专　业: 流行病与卫生统计学关键词: 诊断试验 评价 ROC曲线 灵敏度 特异度分类号: R44形　态: 共 66 页　约 43,230 个字　约 2.068 M内容阅　读: 内容摘要诊断试验的评价可以为临床应用提供依据、可以提高医疗服务质量、可以在一定程度上遏制医疗资源的浪费，因而具有十分重要的实际意义。诊断试验的评价主要是准确性的评价，而ROC曲线因其不受患病率和诊断界值的影响、且综合了灵敏度和特异度两个指标，因而成为评价诊断试验准确度的最佳指标。ROC曲线下面积的估计有参数法和非参数法。非参数法常常是根据患者组和非患者组实验结果秩和检验的WilcoxonMann-Whitney检验统计量来估计曲线下面积；通过拟合双正态模型来估计ROC曲线下面积是目前最常用的参数法。应用ROC曲线下面积可对两诊断试验的准确度进行比较，此时因实际中常采用配对设计，即要比较的两诊断试验的检测结果常常是相关的，因而在进行比较时检验统计量的计算涉及到两面积间的相关系数或两面积间的协方差，其计算比较复杂，可通过专用软件ROCKIT和统计软件SAS来实现。本研究中的肺癌诊断试剂盒为某公司新开发的肺癌诊断试验，它能够同时对三种肺癌肿瘤标志物Cyfra21-1、CEA、NSE临床参考界值分别为3.3ng/ml、5ng/ml、12.5ng/ml进行检测，通过对其评价分析，表明：当研究样本中未包括其它肿瘤时各肿瘤标志物的灵敏度分别为54.60%、60.12%、44.17%，特异度分别为95.49%、98.01%、99.82%，表明各标志物的特异度都较高而灵敏度较低；当研究样本中包括其它肿瘤时肿瘤标志物Cyfra21-1、CEA、NSE的灵敏度不变，而特异度分别为76.30%、84.13%、88.61%，表明各标志物的特异度降低。ROC曲线分析表明:1、研究样本中未包括和包括其它肿瘤时非参数法估计的各标志物Cyfra21-1、CEA、NSE的ROC曲线下面积分别为0.81、0.86、0.70和0.70、0.78、0.63，参数法估计的各标志物Cyfra21-1、CEA、NSE的ROC曲线下面积分别为0.81、0.86、0.69和0.70、0.77、0.63，与完全无诊断价值的机会线下面积0.5相比均有统计学意义P＜0.05，说明标志物Cyfra21-1、CEA对肺癌的诊断均有中等的诊断准确度而NSE的准确度较低；2、各标志物ROC曲线下的面积用参数法和非参数法估计的结果几乎全部相等；3、当本研究中的研究样本未包括和包括其它肿瘤时，各评价指标的前者结果均优于后者，因而当该诊断试剂盒用于一般人群的肺癌患者筛检时可参照后者的评价结果，当该诊断试剂盒用于临床上的辅助诊断时，在排除其它部位肿瘤的情况下可参考前者的评价结果。由各评价指标的研究结果可知，该研究中的肺癌诊断试剂盒各标志物的特异度较高而灵敏度较低，结合ROC曲线下面积，说明总体上具有中等的诊断准确度。本研究通过对ROC曲线下面积估计方法的探讨，说明了参数法和非参数法的应用及异同：ROC曲线下面积估计的非参数法因其没有条件限制，所以可以应用于所有诊断试验的准确度评价，但计算的ROC曲线下面积往往偏小，特别是在检测结果相同值较多时如检测结果为等级资料的影像学诊断方法该情况较明显；而拟合双正态模型的参数法可较准确的估计ROC曲线下面积，但在极少数情况下，ROC曲线可能会出现位于机会线以下的情况，或者当资料远远偏离其应用条件时，估计的结果可能会严重偏离其真实值；在样本量较大且相同值较少时，参数法和非参数法估计的ROC曲线下面积常常近似相等如本文中的实例应用。在实践中，可根据实际情况选择参数法或非参数法估计ROC曲线下面积。本研究利用ROC曲线下面积对某新开发的前列腺癌诊断试剂盒简称检测试剂盒和目前临床上常用的某著名诊断试剂盒简称对照试剂盒进行了比较分析，结果表明：对于肿瘤标志物Free-PSA检测试剂盒和对照试剂盒参数法估计的ROC曲线下面积分别为0.91、0.92，对于肿瘤标志物Total-PSA相应的ROC曲线下面积分别为0.89、0.90，表明检测试剂盒和对照试剂盒对前列腺癌均有较高的诊断准确度，差异无统计学意义P＞0.05，进一步的等效性检验结果为有统计学意义P＜0.05、表明二者对前列腺癌的诊断准确度相等，从而为其临床应用提供了重要的依据。随着数理统计方法的不断发展和完善及其在医学统计学中的应用，诊断试验的评价方法也迅速发展，但目前还存在着一定的问题，例如ROC曲线下面积估计中拟合双正态模型时的模型拟合优度检验问题、证实偏倚存在的情况下资料的统计分析问题、诊断试验数据的回归分析、诊断试验的Meta分析、诊断结果为多分类的诊断试验的评价问题等等都有待进一步研究与探索..……全文目录摘要第一部分
概述一、研究背景二、研究目的、意义、思路、步骤及内容三、资料来源及分析工具第二部分
ROC曲线的评价研究与诊断试验的评价一、诊断试验的评价方法1、评价方法2、评价指标3、各评价指标的估计二、ROC曲线的评价研究1、ROC曲线的含义2、ROC曲线下面积的估计三、诊断试验的准确度比较及等效性检验1、诊断试验的准确度比较2、诊断试验的等效性检验第三部分
实例分析及诊断试验的评价一、某肺癌诊断试剂盒的评价分析及ROC曲线的应用1、前言2、资料与方法3、结果4、讨论二、应用ROC曲线比较前列腺癌两个诊断试剂盒的准确度1、资料与方法2、结果3、讨论第四部分
结果和讨论一、研究结果二、研究特色与创新点三、尚待继续探讨的问题参考文献综述 诊断试验的评价研究附录1附录2相似论文,79页,R446.6
R373,32页,R44,56页,R446.119,62页,R445.1 R575.504,26页,R441.1,63页,R442.2,77页,R442.9,70页,R446.129 R195.1,128页,R445 R181.31,44页,R446.5 R516.8,97页,R459.7,42页,R4 TP391,56页,R493 R641,30页,R459.7,117页,R446.11 R169.4,93页,R471 R63,43页,R494,53页,R471
R192.6,59页,R446.1,65页,R457中图分类:
> <font color=@ > 医药、卫生 > 临床医学 > 诊断学
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诊断性研究中的ROC曲线分析
作者：MedSci&&&来源：MedSci原创
诊断性试验研究的方法与评价条件（一）确定金标准金标准（Gold standard），指当前为指南/临床公认的诊断某种疾病最可靠的方法，也称为标准诊断。应用金标准区分“有病”、“无病”；对诊断试验的评价必须有金标准为依据。（二）选择研究对象1、病例组：由金标准确诊的“有病”的患者组成。病例组应包括各种类型，如病程（早、中、晚期），不同病情（轻、中、重），不同临床类型（典型、不典型）及并发症（有、无并发症）等情况。2、非病人：由金标准证实没有患目标疾病的“无病”者所组成。为明确鉴别诊断的价值，最好是容易与该病相混淆的其他疾病患者。（三）比较诊断试验与金标准的结果1、将研究对象用两种诊断方法进行同步、盲法判定；2、最后将资料收集整理后进行分析。&诊断性试验的评价指标（一）真实性也称效度(Validity)，测量的正确性，有效性。它是关于测量方式能否如实反映研究对象的真实情况。①灵敏度(sensitivity)：又称真阳性率，指实际“有病”者中，被试验正确判定为病人的比例。它反映该项试验正确检出病人的能力。 灵敏度：Sen = &a/(a+c) × 100%②特异度(Specificity)：又称真阴性率，指实际“无病”者中，被该试验正确判定为非病人的比例。它反映该项试验正确排除患某病的能力。特异度：Spe = d/(b+d) × 100%③准确度(accuracy)：又称符合率，指诊断性试验检测为真阳性和真阴性在总受检例数中的比例。其值越大，反映诊断试验检测结果越接近于真实情况。准确度Acc = (a+d)/(a+b+c+d) × 100%④阳性率(false positive)：又称误诊率，指在“无病”者中，被该试验错判为有病的比例。其值越大，反映该项试验误诊者越多。特异度和误诊率互补，即和为1。假阳性率 = b/(b+d) × 100%⑤假阴性率(false negative)：又称漏诊率，指“有病”者中，被该项试验错判为无病的比例。其值越大，反映该项试验漏诊者越多。灵敏度和漏诊率互补，即和为1 。假阴性率 = c/(a+c) × 100%⑥似然比(Likelihood ratio)：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。该指标全面反映筛检试验的诊断价值，且非常稳定。似然比的计算只涉及到灵敏度与特异度，不受患病率的影响。&（二）可靠性即可重复性、精确性，也称信度 (Reliability)，指用同一种诊断方法在同样条件下，对相同的人群进行一次以上的检查，获得试验结果的稳定程度。反映测量的一致性。影响诊断试验可靠性的因素有：1、测量仪器、试剂等实验条件中所致的变异；2、观察者的变异；3、被观察者的变异。（三）诊断收益指诊断试验能正确判断患病与否的能力。评价指标：有预测值、成本效益分析、决策分析等。（1）阳性预测值（positive predictive value）&&&指试验结果阳性中，实际患病者的百分比。&阳性预测值= a/(a+b) × 100%（2）阴性预测值（negative predictive value）&&&指试验结果阴性中，非患者的百分比。阴性预测值= d/(c+d) ×100%预测值受两方面因素的影响：1.诊断试验本身特性（灵敏度、特异度）的影响。2.受试人群患病率高低的影响。ROC曲线及临床应用（一）诊断试验指标的稳定性稳定的指标：Sen、Spe不稳定的指标：PPV、NPV&1、含义：ROC曲线（Receiver Operator Characteristic Curve）又称受试者工作特性曲线，在诊断性试验中，主要用于正常值临界点（Cutoff）的正确选择。2、图像：以灵敏度（真阳性率）为纵座标、 1﹣特异度（假阳性率）为横坐标作图，将各点联成曲线即为ROC曲线。3、主要用途（1）诊断界值的选择ROC曲线中最靠近左上角的那一点即为最佳临界点，因为此点上灵敏度与特度都比较高，而假阳性与假阴性最少。根据Youden指数(Youden’s Index, YI )最大化来确定最佳临界点YI=敏感性+特异性-1.&（2）比较两种或两种以上诊断试验的诊断价值，以便对诊断试验作出最佳选择。&(三) 多项试验的联合应用为提高诊断试验的灵或特，可采用多种试验方法检查或重复一种检查方法，此种形式称为联合试验.&案例以CT判断为金标准，考察MRI值的诊断准确性.金标准——二分类诊断指标——连续型
数据展示&&&SPSS操作&&&结果&&注：AUC=0.844; P&0.05&&Excel计算相关指标&更多内容请收看MedSci临床研究学院ROC曲线相关课程视频。
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基本的ROC理论，介绍SPSs如何云ROC曲线。推荐Medcal 软件制作ROC曲线。但是没有讲PPV，NPV为什么是不稳定指标？
这东西怎么收藏啊
内容合理，重点比较突出，每个指标都能详细说出计算过程，最重要图说出了cutoff的计算过程?
认真学习，才能天天向上
收藏先，慢慢学习
学习了不错！
不错啊，这些！
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