ROC eğrisi analizi: öngörü değerleri
| Komut: | İstatistik ROC eğrileriÖngörü değerleri |
|---|
ROC eğrisi analizi yapmak için ham verilere erişiminiz yoksa, testin duyarlılığı ve özgüllüğü ile hastalık prevalansı (veya testten önceki hastalık olasılığı) biliniyorsa, testin pozitif ve negatif öngörü değerlerini Bayes teoremine göre hesaplayabilirsiniz.
Gerekli girdi
Testin duyarlılığını ve özgüllüğünü (yüzde olarak ifade edilir) ve hastalık prevalansını (yine yüzde olarak ifade edilir) girin.
İsteğe bağlı olarak hasta gruptaki ve sağlıklı gruptaki vaka sayısını girebilirsiniz. Bunlar, duyarlılık ve özgüllüğün belirlendiği çalışmaya dahil edilen vaka sayılarıdır. Bu sayıların girilmesi, MedCalc'ın pozitif ve negatif öngörü değerleri için %95 güven aralıklarını hesaplamasına olanak tanır.
Bu verileri girdikten sonra sonuçları görmek için Test düğmesine tıklayın veya Enter tuşuna basın.
Sonuçlar
- Pozitif öngörü değeri (PPV): test pozitif olduğunda hastalığın mevcut olma olasılığı (yüzde olarak ifade edilir).
$$ PPV = \frac {\text{duyarlılık} \times \text{prevalans} } {\text{duyarlılık} \times \text{prevalans} + (1-\text{özgüllük})\times (1-\text{prevalans}) } $$
- Negatif öngörü değeri (NPV): test negatif olduğunda hastalığın mevcut olmama olasılığı (yüzde olarak ifade edilir).
$$ NPV = \frac {\text{özgüllük} \times (1-\text{prevalans}) }{ (1-\text{duyarlılık}) \times \text{prevalans} + \text{özgüllük} \times (1-\text{prevalans}) } $$
- Hasta gruptaki ve sağlıklı gruptaki örneklem büyüklükleri biliniyorsa MedCalc, öngörü değerleri için güven aralıklarını Mercaldo ve ark. 2007 tarafından açıklanan standart logit yöntemiyle hesaplar.
$$ PPV = \frac {\text{duyarlılık} \times \text{prevalans} } {\text{duyarlılık} \times \text{prevalans} + (1-\text{özgüllük})\times (1-\text{prevalans}) } $$
$$ NPV = \frac {\text{özgüllük} \times (1-\text{prevalans}) }{ (1-\text{duyarlılık}) \times \text{prevalans} + \text{özgüllük} \times (1-\text{prevalans}) } $$
Kaynakça
- 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.