Trazar con respecto a valores de criterio

Comando:

Estadísticas Curvas ROC Trazar con respecto a valores de criterio

Descripción

En este gráfico (parte del análisis de la curva ROC) puede representar gráficamente las siguientes estadísticas en relación con los valores del criterio:

• Sensibilidad y especificidad, y opcionalmente sus intervalos de confianza del 95%
• Índice de Youden
  El índice de Youden para un solo punto en la curva ROC se define como
  $$ sensibilidad + especificidad - 1 $$
• Valor predictivo positivo
  Probabilidad de que la enfermedad esté presente cuando la prueba es positiva.
  $$ PPV = \frac {sensibilidad \times prevalencia } {sensibilidad \times prevalencia + (1-especificidad)\times (1-prevalencia ) } $$
• Valor predictivo negativo
  Probabilidad de que la enfermedad no esté presente cuando la prueba es negativa.
  $$ NPV = \frac {especificidad \times (1-prevalencia ) }{ (1-sensibilidad) \times prevalencia + especificidad \times (1-prevalencia ) } $$
• Eficiencia
  La eficiencia se define como (Greiner et al., 2000):
  $$ Eficiencia = P \times Se + \left (1-P \right) \times Sp $$
  con P = Prevalencia, Se = Sensibilidad y Sp = Especificidad
• Costo
  El costo es el costo promedio resultante del uso de la prueba diagnóstica en un nivel de decisión particular.
  Tiene en cuenta la prevalencia de la enfermedad y el coste de las decisiones verdaderas y falsas positivas y verdaderas y falsas negativas.
  $$\begin{align} Costo = & \,\quad FNc \times \left(1-Se\right) \times P \\ & + FPc \times \left(1-Sp\right) \times \left(1-P\right) \\ & + TPc \times Se \times P \\ & + TNc \times Sp \times \left(1-P\right) \end{align}$$
  con P = Prevalencia, Se = Sensibilidad, Sp = Especificidad, FN_c el costo de una decisión falsa negativa y FP_c el costo de una decisión falsa positiva, TP_c el costo de una decisión verdaderamente positiva y TN_c el costo de una decisión verdaderamente negativa.
  El término de costo de clasificación errónea (MCT, Greiner et al., 2000) tiene en cuenta únicamente la prevalencia de la enfermedad y el costo de las decisiones de falsos positivos y falsos negativos:
  $$ MCT = \frac {FN_c} {FP_c} \times P \times \left (1-Se \right) + \left (1-P \right) \times \left (1-Sp \right) $$
  Los costos pueden ser costos financieros o costos de salud, pero los cuatro factores de costo deben expresarse en una escala común.
  El valor mínimo del Costo o MCT puede usarse como indicador para un criterio de selección óptimo.

Entrada requerida

• Variable : seleccione la variable de interés.
• Variable de clasificación : seleccione una variable dicotómica que indique el diagnóstico (0=negativo, 1=positivo).
  Si sus datos están codificados de manera diferente, puede utilizar la herramienta Definir estado para recodificar sus datos.
• Filtro : (opcionalmente) un filtro para incluir solo un subgrupo seleccionado de casos (por ejemplo, EDAD>21, SEXO='Masculino').
• Opciones :
  Puede seleccionar uno de los siguientes 2 gráficos: sensibilidad/especificidad o término de costo de clasificación errónea
  • Sensibilidad y especificidad
    Opciones de intervalos de confianza del 95%:
    • barras de error: muestran el intervalo de confianza del 95 % de sensibilidad y especificidad como barras de error
    • líneas conectadas: muestran el intervalo de confianza del 95 % de sensibilidad y especificidad como líneas conectadas (recomendado cuando el número de valores de criterio es alto)
    • no mostrar IC: no mostrar el intervalo de confianza del 95% de sensibilidad y especificidad en el gráfico
  • Índice de Youden
  • Valor predictivo positivo
  • Valor predictivo negativo
  • Eficiencia
  • Costo
    Término de costo de clasificación errónea de opciones (MCT): ver arriba.
    Necesitas ingresar
    • FNc: el coste de una decisión falsamente negativa
    • FPc: el coste de una decisión falsamente positiva
    • TPc: el costo de una decisión positiva verdadera (no se requiere para el cálculo del término de costo de clasificación errónea, MCT).
    • TNc: el costo de una decisión negativa verdadera - no requerido para el cálculo del término de costo de clasificación errónea (MCT).
  • Para el valor predictivo positivo y negativo, la eficiencia y el coste, se requieren datos sobre la prevalencia de enfermedades. El programa puede crear curvas para diferentes prevalencias en el mismo gráfico.
    • Seleccione Prevalencia observada si el número de casos en el grupo positivo y negativo reflejan la prevalencia real de la enfermedad en la población (este valor se indicará con un asterisco en la leyenda del gráfico),
    • O ingrese hasta 4 valores diferentes para la prevalencia, expresados ​​como porcentajes (0..100).
  • Si los datos requieren una transformación logarítmica (por ejemplo, cuando los datos están sesgados positivamente), seleccione la opción Transformación logarítmica.

Gráfico

En el gráfico, la estadística seleccionada se representa en función del valor del criterio.

Sensibilidad y especificidad, los valores predictivos positivos y negativos se muestran como porcentajes.

Los valores máximos del índice de Youden y de la eficiencia, así como los valores mínimos del coste, se muestran en el cuadro de información de los gráficos. Para acceder a este cuadro, haga clic con el botón derecho en el gráfico y seleccione 'Información' en el menú contextual.

Gráfico de sensibilidad y especificidad versus valores de criterio:

Gráfico de costos versus valores de criterio para diferentes niveles de prevalencia de la enfermedad:

Literatura

• Krouwer JS (1987) Cumulative distribution analysis graphs - An alternative to ROC curves. Clinical Chemistry 33:2305-2306.

Véase también

• Análisis de la curva ROC
• Diagrama de puntos interactivo
• Valores predictivos
• Razones de verosimilitud de intervalo
• Comparación de curvas ROC
• Formato gráfico
• Leyenda del gráfico
• Agregar objetos gráficos
• Líneas de referencia