实验中ROC曲线的绘制方法

2018.11.29 11:29
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 1、ROC曲线

  ROC曲线(receiver operator characteeristic curve)又称受试者工作特征曲线,在诊断性试验中,用于正常值临界点的选择,对临床实验室工作尤为重要.

  诊断资料可以按资料的等级或性质归纳成2X2表(四格表)或行列表。一般地说,如果诊断资料本身为二值变量,即诊断的结果为阳性和阴性,则归纳成四格表最合理。如果诊断资料为等级或连续变量,归纳成四格表就会造成信息的浪费,所以,最好将资料归纳成行列表,这样可以最大限度地利用信息。

  如果诊断实验的资料为连续变量,可以将资料按一定的等级分级,归纳成行列表进行分析。

CPK诊断心肌梗塞资料归纳表.png

  像这样的行列表,我们可以将其分割成表3形式的四格表,分别计算各指标,计算的结果见下表。

阳性率和假阳性率.png

  由表上表可见,灵敏度和假阳性率随界值的降低而生高,但特异度则随界值的降低而降低。根据这样的关系,我们可以用假阳性率为横坐标,灵敏度为纵坐标做ROC曲线,见下图。

ROC曲线.png

  曲线左上角灵敏度是1.0(100%),假阳性率是0,即所有的病人全部被确诊,所有无病者都不会误诊。距左上角距离越近的曲线实验效果越好;

  在ROC曲线上,靠坐上角距离最近的界点作为界值最好。(Q:为什么?)

  在左上角处(灵敏度+特异度)/2的值最大,可以根据此及实际工作的需要来确定具体诊断实验的界值。

  用ROC曲线可以比较不同诊断实验的优劣(Q:解释理由)。

  2、似然比的临床应用

  似然比(likelihood ratio)是诊断试验综合评价的理想指标,它综合了敏感度与特异度的临床意义,而且可依据试验结果的阳性或阴性,计算患病的概率,便于在诊断试验检测后,更确切地对患者作出诊断。

  真阳性率越高,则阳性似然比越大。

CPK分层检测结果.png


标签: ROC曲线绘制
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