有病率に対するプロット
| コマンド: | 統計 ROC曲線有病率に対するプロット |
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このグラフ（ROC曲線分析の一部）では、1 組の感度と特異度について、陽性適中度と陰性適中度を疾病有病率に対してプロットできます。
感度と特異度の値は、ROC曲線分析または文献から得られます。
- 陽性適中度
検査が陽性の場合に疾患がある確率。
$$ PPV = \frac {\text{感度} \times \text{有病率} } {\text{感度} \times \text{有病率} + (1-\text{特異度})\times (1-\text{有病率}) } $$
- 陰性適中度
検査が陰性の場合に疾患がない確率。
$$ NPV = \frac {\text{特異度} \times (1-\text{有病率}) }{ (1-\text{感度}) \times \text{有病率} + \text{特異度} \times (1-\text{有病率}) } $$
$$ PPV = \frac {\text{感度} \times \text{有病率} } {\text{感度} \times \text{有病率} + (1-\text{特異度})\times (1-\text{有病率}) } $$
$$ NPV = \frac {\text{特異度} \times (1-\text{有病率}) }{ (1-\text{感度}) \times \text{有病率} + \text{特異度} \times (1-\text{有病率}) } $$
必要に応じて、プログラムは 95% 信頼区間をプロットできます。
必要な入力
Giguère et al. (2016) は、R. equi が常在する牧場における肺炎の早期発見のために、厩舎で測定する血清アミロイド A（SAA）の使用を研究しました。最適なカットオフ値 >53 μg/mL において、感度は 64%、特異度は 77% でした。
- 感度と特異度：感度と特異度をパーセントで入力します。
- オプション：下記を参照してください。
グラフ
グラフには、陽性適中度と陰性適中度が疾病有病率に対してプロットされます。
95% 信頼区間のプロット
MedCalc は、グラフに 95% 信頼区間をプロットすることもできます。そのためには、疾患群と正常群のケース数を入力する必要があります。これは、感度と特異度が求められた研究に含まれていたケース数です。
まず 95% 信頼区間オプションをクリックし、次に疾患群と正常群のケース数を入力します。
Giguère et al. (2016) の研究には、培養で確認された R. equi 肺炎の子馬 25 頭（感度が求められた陽性または疾患のケース）と、繁殖シーズンを通じて臨床的に健康であった子馬 22 頭（特異度が求められた陰性または正常のケース）が含まれていました。
グラフ
新しいグラフには、陽性適中度と陰性適中度の 95% 信頼区間が含まれます。
MedCalc は、Mercaldo et al. (2007) が述べている標準ロジット法を用いて適中度の信頼区間を計算します。
文献
- Giguère S, Berghaus LJ, Miller CD (2016) Clinical assessment of a point-of-care serum amyloid A assay in foals with Bronchopneumonia. Journal of Veterinary Internal Medicine 30:1338-1343.
- Mercaldo ND, Lau KF, Zhou XH (2007) Confidence intervals for predictive values with an emphasis to case-control studies. Statistics in Medicine 26:2170-2183.