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Likelihood ratios of quantitative laboratory results in medical diagnosis: The application of Bézier curves in ROC analysis

机译：定量实验室结果在医学诊断中的可能性比：Bézier曲线在ROC分析中的应用

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摘要

Receiver operating characteristic (ROC) analysis is widely used to describe the discriminatory power of a diagnostic test to differentiate between populations having or not having a specific disease, using a dichotomous threshold. In this way, positive and negative likelihood ratios (LR+ and LR-) can be calculated to be used in Bayes’ way of estimating disease probabilities. Similarly, LRs can be calculated for certain ranges of test results. However, since many diagnostic tests are of quantitative nature, it would be desirable to estimate LRs for each quantitative result. These LRs are equal to the slope of the tangent to the ROC curve at the corresponding point. Since the exact distribution of test results in diseased and non-diseased people is often not known, the calculation of such LRs for quantitative test results is not straightforward. Here, a simple distribution-independent method is described to reach this goal using Bézier curves that are defined by tangents to a curve. The use of such a method would help in standardizing quantitative test results, which are not always comparable between different test providers, by reporting them as LRs for a specific diagnosis, in addition to, or instead of, quantities such as mg/L or nmol/L, or even indices or units.
机译：接收器工作特征（ROC）分析被广泛用于描述诊断测试的区分能力，该能力使用二分阈值来区分患有或不患有特定疾病的人群。这样，可以计算出正似然比和负似然比（LR +和LR-），以用于贝叶斯估计疾病概率的方式。同样，可以针对特定范围的测试结果计算LR。但是，由于许多诊断测试具有定量性质，因此需要为每个定量结果估计LR。这些LR等于对应点上ROC曲线的切线的斜率。由于通常不知道在患病和未患病的人群中测试结果的确切分布，因此针对定量测试结果计算此类LR并不容易。在此，描述了一种简单的与分布无关的方法，该方法使用由曲线的切线定义的贝塞尔曲线来达到此目标。使用这种方法，除了将诸如mg / L或nmol之类的量报告为或作为替代物，通过将其报告为针对特定诊断的LR，有助于标准化定量测试结果，这些结果在不同测试提供者之间并不总是可比的/ L，甚至索引或单位。

著录项

  • 期刊名称 PLoS Clinical Trials
  • 作者

    Walter Fierz;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2012(13),2
  • 年度 2012
  • 页码 e0192420
  • 总页数 9
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
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