Hlavní Jiný Hodnocení predikce rizika pomocí ROC křivek

Hodnocení predikce rizika pomocí ROC křivek

Přehled

Kdy se islám začal šířit po pevnině do jižní Asie?

Software

Popis

Webové stránky

Čtení

Kurzy

Přehled

Tato stránka stručně popisuje metody hodnocení modelů predikce rizik pomocí křivek ROC.

Popis

Při hodnocení výkonu screeningového testu, algoritmu nebo statistického modelu - jako je logistická regrese - pro který je výsledek dichotomický (např. Nemocný vs. ne nemocný), obvykle bereme v úvahu citlivost, specificitu, pozitivní prediktivní hodnotu (PPV) ) a negativní prediktivní hodnota (NPV). Jedná se o užitečné nástroje, ale mají tu nevýhodu, že odkazují na jedinou mezní hodnotu a vyžadují abstraktní posouzení vhodného kompromisu mezi citlivostí a specificitou, zatímco PPV a NPV jsou ovlivněny prevalencí populace. Křivky provozní charakteristiky přijímače (ROC) poskytují grafické znázornění rozsahu možných bodů řezu s jejich přidruženou citlivostí vs. 1-specificitou (tj. Míra falešných pozitivů). To ilustruje přínos konkrétního predikčního / prediktivního modelu, což umožňuje identifikovat různé mezní hodnoty pro konkrétní aplikace - v závislosti na „ceně“ nesprávné klasifikace. Odhady oblasti pod křivkou (AUC) poskytují indikaci užitečnosti prediktoru a prostředek k porovnání (testování) dvou nebo více prediktivních modelů.

Diagnostický výkon testu je přesnost testu k rozlišení nemocných případů od běžných kontrol. ROC křivky lze také použít k porovnání diagnostického výkonu dvou nebo více laboratorních testů.

ROC křivky vykreslují skutečnou pozitivní frekvenci (citlivost) proti falešně pozitivní frekvenci (1-specificita) pro různé možné hraniční hodnoty diagnostického testu. Každý bod na křivce ROC představuje pár citlivosti / specificity.

  • Čím blíže křivka sleduje levý boční okraj a horní okraj, tím je test přesnější.

  • Čím blíže je křivka k úhlopříčce 45 stupňů, tím méně je test přesný.

Abychom porozuměli ROC křivkám, je užitečné získat přehled o citlivosti, specificitě, pozitivní preditivní hodnotě a negativní prediktivní hodnotě:

Různé frakce (TP, FP, TN, FN) jsou uvedeny v následující tabulce.

  • TP = True Positive: případy s onemocněním správně klasifikovaným jako pozitivní

  • FN = Falešně negativní: případy s nemocí nesprávně klasifikované jako negativní

  • TN = True Negative: případy bez onemocnění správně klasifikované jako negativní

  • FP = Falešně pozitivní: případy bez onemocnění nesprávně klasifikované jako pozitivní

Lze definovat následující statistiky:

  • Citlivost: pravděpodobnost, že výsledek testu bude pozitivní, pokud je přítomna nemoc (skutečná pozitivní míra, vyjádřená v procentech).
    = a / (a ​​+ b)

  • Specifičnost: pravděpodobnost, že výsledek testu bude negativní, pokud nemoc není přítomna (skutečná negativní míra, vyjádřená v procentech).
    = d / (c + d)

  • Poměr pozitivní pravděpodobnosti: poměr mezi pravděpodobností pozitivního výsledku testu vzhledem k přítomnosti nemoci a pravděpodobností pozitivního výsledku testu vzhledem k absenci onemocnění, tj. = Skutečná pozitivní míra / falešná pozitivní míra = citlivost / (1-specificita)

  • Poměr negativní pravděpodobnosti: poměr mezi pravděpodobností negativního výsledku testu vzhledem k přítomnosti nemoci a pravděpodobností negativního výsledku testu vzhledem k absenci onemocnění, tj. = Falešně negativní poměr / skutečný negativní poměr = (1-citlivost) / specificita

    Ježíši, radost z lidské touhy
  • Pozitivní prediktivní hodnota: pravděpodobnost, že se choroba objeví, když je test pozitivní (vyjádřeno v procentech).
    = a / (a ​​+ c)

  • Negativní prediktivní hodnota: pravděpodobnost, že onemocnění nebude přítomno, pokud je test negativní (vyjádřeno v procentech).
    = d / (b + d)

Čtení

Učebnice a kapitoly

Gönen M. Analýza provozních charakteristik přijímače pomocí SAS. 2007, Cary: North Carolina: SAS Publishing.
Stejně jako u většiny knih specifických pro SAS je to velmi praktický průvodce. Má spravedlivé množství teorie / pozadí, ale to není jeho primární cíl ani síla. Vzhledem k tomu, že SAS neměl zabudovaný postup ROC, tato kniha poskytuje potřebná makra a kód a odkazy na datové sady dostupné online.

Hunink MGM, Glasziou PP, Siegel JE, Weeks JC, Pliskin J, Elstein A & Weinstein M. Decision Making in Health and Medicine: Integrating Evidence and Values, kapitola 7. 2001, Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Tato kapitola poskytuje přehled a úvod do ROC pro účely porovnání více výsledků testu, aby bylo možné vybrat nejpřínosnější. Zaměřuje se na klinickou medicínu (ne epi).

americké dívky: sociální média a tajné životy teenagerů

bych KH, Liu NA, Strany AI, Ohno-Machado L & Rockette ON. Statistické vyhodnocení diagnostického výkonu: Témata v analýze ROC. 2011, London: Chapman & Hall / CRC Biostatistics Series
Oceněný hlavní autor, který publikoval několik definitivních prací na toto téma. Za 74 $ je to dobrý referenční zdroj, pokud to s tímto tématem myslíte opravdu vážně.

Metodické články

  • Metz CE. Základní principy analýzy ROC. Seminars in Nuclear Medicine, 1978, 8 (4): 283–298

  • Hanley JA & McNeil BJ. Význam a využití oblasti pod křivkou provozní charakteristiky přijímače (ROC). Radiology 1982, 143: 29–36

  • Hanley JA & McNeil BJ. Metoda porovnání ploch pod křivkami provozních charakteristik přijímače odvozených ze stejných případů. Radiology 1983, 148 (3): 839–843.

  • Venkatraman ES & Begg CB. Postup bez distribuce pro porovnání křivek provozních charakteristik přijímače ze spárovaného experimentu. Biometrika 1996, 83 (4): 835–848

  • Obuchowski NA. Křivky provozních charakteristik přijímače a jejich využití v radiologii. Radiology 2003; 229 (1): 3–8.

  • Obuchowski NA. Základy klinického výzkumu pro radiology: ROC analýza. American Journal of Roentgenology 2005, 184: 364–372

  • Fawcett T. Úvod do analýzy ROC. Dopisy o rozpoznání vzoru 27. 2006, 861–874

  • Zou KH, O’Malley AJ & Mauri L. Analýza charakteristik přijímače a provozu pro hodnocení diagnostických testů a prediktivních modelů. Circulation 2007, 115: 654–657

  • Cook N. Použití a zneužití křivky provozních charakteristik přijímače v predikci rizika Circulation 2007, 115: 928-935

  • Vergara IA, Norambuena T, Ferrada E, Slater AW & Melo F. StAR: jednoduchý nástroj pro statistické srovnání křivek ROC. BMC Bioinformatics 2008, 9: 265

  • Seshan VE, Gönen M. & Begg CB. Porovnání ROC křivek odvozených z regresních modelů. Pracovní dokument Memorial Sloan Kettering 20. 2011

  • Park SH, Goo JM, Jo C. Křivka provozní charakteristiky přijímače (ROC): Praktický přehled pro radiology. Korean Journal of Radiology 2004, 5 (1): 11-18.

    • Dobrá recenze ROC v základních pojmech. Žádné kódování ani spolehlivé vyčerpání aktuálního softwaru.

  • Eng J. Analýza provozních charakteristik přijímače: Primer. Acad Radiol. 2005; 12: 909-916

    • Velmi pěkný přehled křivek ROC, včetně dobré grafiky.

  • Ilustrativní příklady logistické regrese využívající PROC LOGISTIC: Nové funkce v SAS STAT 9.2

    • Kód SAS s minimálním vysvětlením výstupu. Dobré pro zdokonalení vzhledu postav.

Články o aplikaci

Partheen K, Kristjansdottir B & Sundfeldt K. Hodnocení biomarkerů rakoviny vaječníků HE4 a CA-125 u žen s podezřelou cystickou ovariální hmotou. J Gynecol Oncol 2011: 22 (4): 244-252.
Hodnotí se relativní přednosti dvou screeningových testů použitých jednotlivě nebo v kombinaci a optimální mezní hodnoty pro klinické použití se stanoví pomocí ROC křivek mezi populací žen již přiřazených k chirurgickému zákroku (navzdory historicky slabé prediktivní platnosti testů, na nichž bylo toto rozhodnutí byl založen!).

McBrien KA, Kleinman KP, Abrams AM & Prosser LA. Využití výsledků k vyhodnocení monitorovacích systémů pro bioteroristické útoky. BMC Lékařská informatika a rozhodování 2010, 10:25
http://www.biomedcentral.com/1472-6947/10/25
Zde je dobrý příklad aplikace metod ROC na veřejné zdraví pomocí pozorovaných (systém dohledu) i simulovaných datových sad. Autoři demonstrují jak tradiční ROC, tak vážené křivky zahrnující nákladový faktor. Porovnávají lichoběžníkové, obdélníkové a zkrácené metody výpočtu a porovnání plochy pod křivkou (AUC).

van Toorn R, Springer P, Laubscher JA & Schoeman JF. Hodnota různých stagingových systémů pro predikci neurologických výsledků u dětské tuberkulózní meningitidy. International Journal of Tuberculosis and Lung Disease 2012 16 (5): 628–632.
ROC analýza se používá k porovnání různých stagingových systémů pro TB meningitidu u dětí, z nichž lze předpovědět neurologické výsledky po 6 měsících léčby. Diskriminace mezi různými skórovacími systémy byla testována pomocí oblasti pod operačními křivkami přijímače (AUC).

pre s post bacc

Webové stránky

http://www.medcalc.org/features/roccurves.php?gclid=CKu_2aiJu68CFYRM4AodIVLTkQ
Software - k dispozici pro bezplatnou zkušební verzi - s nímž lze provádět analýzy, vytvářet grafy, získávat AUC dvěma metodami a získat intervaly spolehlivosti pro AUC.

http://www.rad.jhmi.edu/jeng/javarad/roc/JROCFITi.html
Zde je interaktivní online kalkulačka ROC - bavte se!

http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/faq/roc.htm
UCLA poskytuje fungující příklad, který ukazuje, jak porovnat dvě AUC. Stata má vestavěné příkazy ROC pro snadné kódování.

http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/seminars/whatsnew92/default.htm
SAS 9.2 zde představil některé kapacity ROC. Posunutím o tři čtvrtiny dolů zobrazíte ukázkový kód a graf ROC.

http://www.mskcc.org/sites/www.mskcc.org/files/node/11749/documents/sas-code-macros.txt
Příklad kódu SAS

Zajímavé Články

Redakce Choice

Katharina Pistor
Katharina Pistor
Katharina Pistor je přední vědecká a spisovatelka v oblasti správy a řízení společností, peněz a financí, vlastnických práv a srovnávacího práva a právních institucí. Pistor je autorem nebo spoluautorem devíti knih. Její nejnovější kniha Kodex kapitálu: Jak zákon vytváří bohatství a nerovnost zkoumá, jak se aktiva, jako je půda, soukromý dluh, obchodní organizace nebo znalosti, transformují na kapitál prostřednictvím smluvního práva, vlastnických práv, zástavního práva a důvěry, korporátní a úpadkové právo. Kodex kapitálu byl časopisem Financial Times a Business Insider označen za jednu z nejlepších knih roku 2019. Pistor široce publikuje v právních a společenských vědních časopisech. Ve své nedávné eseji Od teritoriální k monetární suverenitě v časopise Journal of Theoretical Enquiries in Law (2017) tvrdila, že vzestup globálního peněžního systému znamená novou definici suverenity: kontrolu peněz. Působila v redakčních radách Journal of Institutional Economics, European Business Organization Law Review, American Journal of Comparative Law a Columbia Journal for European Law. Pistor je prominentním komentátorem kryptoměny a před Kongresem svědčil o nedostatečné regulační kontrole navrhovaných mezinárodních kryptoměn. Jako ředitel Centra pro globální právní transformaci řídí Pistor práci centra na vývoji výzkumných projektů a organizování konferencí, které zkoumají způsoby, kterými zákon utváří globální vztahy a jak naopak transformují zákon. Před nástupem na Columbia Law School v roce 2001 působil Pistor na pedagogických a výzkumných pozicích na Harvard Law School, Harvard University Kennedy School of Government a Max Planck Institute for Foreign and International Law v Hamburku. Působila jako hostující profesorka na Právnické fakultě University of Pennsylvania, New York University Law School, Frankfurt University, London School of Economics a Oxford University. Pistor je výzkumný pracovník v Centru pro výzkum hospodářské politiky a působil jako hlavní řešitel iniciativy Global Finance and Law Initiative (2011–2013) a člen představenstva (2011–2014) a 2019 člen European Corporate Governance. Ústav. V roce 2015 byla zvolena členkou Akademie věd Berlín-Brandenburg. V roce 2012 získala spolu s Martinem Hellwigem cenu Maxe Plancka za výzkum v oblasti mezinárodní finanční regulace a v roce 2014 získala cenu Allen & Overy za nejlepší pracovní dokument o právu Evropského institutu pro správu korporací. Je také příjemcem výzkumných grantů Institutu pro nové ekonomické myšlení a Národní vědecké nadace.
Programy
Programy
Sestavte si svoji sérii budoucích událostí
Sestavte si svoji sérii budoucích událostí
Letos v březnu pořádá Columbia University School of Professional Studies řadu multidisciplinárních rozhovorů, na kterých se mohou učitelé, odborníci a ...
Cílem nových rapových videí je zvýšit očkování proti COVID-19 v komunitách barev
Cílem nových rapových videí je zvýšit očkování proti COVID-19 v komunitách barev
Zahrnuje pět animovaných videí s oceněným rapperem oceněným Grammy Darryl DMC McDaniels z Run-DMC.
'La Bailarina' od Alumnuse Samuela Harwooda '19 promítání na Mezinárodním filmovém festivalu v New Yorku v roce 2021 (NYCIFF)
'La Bailarina' od Alumnuse Samuela Harwooda '19 promítání na Mezinárodním filmovém festivalu v New Yorku v roce 2021 (NYCIFF)
Film se zobrazuje jako součást výběru Narativní šortky.
Nina C. Young
Nina C. Young
Nina Young je asistentkou složení a ředitelkou Electronic Music Studios na Butler School of Music na University of Texas v Austinu. Dříve působila jako odborná asistentka na katedře umění na Rensselaer Polytechnic Institute. V roce 2016 absolvovala program DMA ve složení v Columbii. Před příchodem do Kolumbie Nina obdržela a
OnePlus 6T cena, specifikace, tapety, datum vydání, cena v Indii, USA
OnePlus 6T cena, specifikace, tapety, datum vydání, cena v Indii, USA
Cena OnePlus 6T v různých zemích, jako je Indie, USA, Kanada. 6,41palcový displej, optická AMOLED obrazovka, specifikace OnePlus 6T, datum vydání, baterie