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诊断准确性试验数据处理——基于MedCalc软件实现

Published at: 2015年第1卷第S1期

周支瑞
关键词:

作者|周支瑞 ,复旦大学附属肿瘤医院放射治疗科在读博士。

 

本节我们探讨基于MedCalc软件实现诊断准确性试验数据的处理,重点介绍ROC曲线分析。事实上SPSS也具有ROC曲线分析的功能,也可以实现将多种诊断方法的ROC曲线绘制在同一个坐标系内的功能,但SPSS暂时无法实现对多个ROC曲线下面积进行比较并假设检验,需要通过手工计算获得多个ROC曲线下面积比较的p值,过程略显繁琐。而MedCalc软件很好的解决了这个问题,事实上MedCalc软件是专门为医学科研工作者设计的软件,这款软件更了解我们这些研究型医生需要什么样的统计结果。下面我们以案例形式进行讲解。

【案例】本例共纳入45例疑似糖尿病患者,现有两种血糖检测的方法,test1是传统的静脉血糖值的生化检测,test2是一种新开发的末梢血糖检测仪。金标准是按照国际公认的糖尿病诊断指南规定的诊断方法。每个疑似患者同时接受这两种方法检测,并记录相应的血糖值,单位mg/ml,数据如下图所示。其中id为编号;diagnosis为金标准诊断结果;0=未患病,1=患病;test1=静脉血糖值;test2=指尖血糖以检测的末梢血糖值。


图1 录入数据

接下来,我们首先进行单个的ROC曲线分析;然后我们进行多个ROC曲线的比较分析。

下面我们就以test1为例进行讲解

第一步,如图依次选择


图2 选择ROC分析

 

第二步 如图依次填入参数并勾选相应的选项

图3 填入参数,设置选择项及图形选项

参数及选择项解释:Variable=test1,待评价试验;Classification variable=diagnosis,金标准诊断结果;Methodology,此处默认即可;Options,勾选的选项表示显示敏感度/特异度及似然比的95%可信区间;Graphs全部勾选表示显示ROC曲线及95%预测域,同时在ROC曲线上显示每个cut-off的点。设置完毕点击OK。

 

第三步,结果解读

Area under the ROC curve (AUC)


a DeLong et al., 1988

b Binomial exact

test1诊断糖尿病的AUC为0.875,95%可信区间为0.742 to 0.955,p值<0.0001。

Youden index


a BCa bootstrap interval (1000 iterations).

Youden指数(约登指数=敏感度+特异度-1)为0.6071,对应的最佳Cut off值为135。

ROC曲线


图4 ROC曲线

 

接下来我们用MedCalc进行多个ROC曲线下面积的比较。

第一步,如图依次选择


图5 选择ROC曲线比较分析

 

第二步,如图设置参数


图6 填入参数,设置选择项及图形选项

参数及选择项解释:Variable=test1,test2…..待评价试验可填多个,最多可填6个待评价试验;Classification variable=diagnosis,金标准诊断结果;其余选项及图形选项默认即可。设置完毕点击OK。

第三步,结果解读

两种待评价试验AUC、标准误及可信区间

    
a DeLong et al., 1988

b Binomial exact

Pairwise comparison of ROC curves


c DeLong et al., 1988

 

两种待评价试验ROC曲线下面积AUC的比较结果,p=0.0015,说明两种诊断方法存在差异,传统静脉血的诊断准确度优于末梢的指尖血检测。


图7 
两种待评价试验的ROC曲线

 

至此,MedCalc软件中实现诊断试验ROC曲线分析讲解完毕。

最后留下一个问题给大家思考:

敏感度或特异度能否综合判断诊断试验的效能?换言之敏感度与特异度能否取代ROC曲线?

关于上期的题目,你答对了吗?一起来看看笔者解答吧!

上期回顾:

析因设计资料方差分析在SPSS软件中的实现(全文)

题目:

2*2析因设计资料是否可以看做4个不同的处理组,然后选择oneway ANOVA进行统计分析?

答案:

不可以。统计分析不能违反实验设计原则。此外,oneway ANOVA也无法考虑交互因素

答对的童鞋赶紧私信小编:“单位+科室+姓名+联系方式+邮箱+邮寄地址”,小编将为你送出由笔者主编的《傻瓜统计学》一本哦!

【AME 统计】专栏自开设以来,一直以向读者推送各种统计学干货为宗旨,鼓励自由讨论。

doi:10.3978/kysj.2014.1.1609

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