诊断准确性试验数据处理——基于MedCalc软件实现

2018.12.04 10:46
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       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。

  录入数据.png

                                                                    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

  选择ROC分析.png

                                                          选择ROC分析

  第二步 如图依次填入参数并勾选相应的选项

  设置选择项及图形选项.png

                                         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

   ROC曲线.png

                                                              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

   选择ROC曲线比较分析.png

                                                 选择ROC曲线比较分析

  第二步,如图设置参数

 设置选择项及图形选项.png

                                            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

  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。

  两种待评价试验的ROC曲线.png

                                        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。


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