| Buscar | |
|---|---|
Evaluación de diagnóstico y comparación
Esta utilidad calcula la sensibilidad y especificidad de la prueba para una prueba que produce un resultado continuo. Los puntos de corte sugeridos se calculan para una Rango de valores objetivo para sensibilidad y especificidad. Se generan una curva ROC y una curva ROC de dos graos y el índice de Youden ( J y eficiencia de la prueba (para los valores de prevalencia seleccionados (también se calculan).
Calcular sensibilidad y especificidad de prueba y curvas ROC
Esta utilidad calcula la sensibilidad y especificidad de la prueba para una prueba que produce un resultado continuo. Los puntos de corte sugeridos se calculan para una Rango de valores objetivo para sensibilidad y especificidad. Se generan una curva ROC y una curva ROC de dos graos y el índice de Youden ( J y eficiencia de la prueba (para los valores de prevalencia seleccionados (también se calculan).
Entradas:
- el nivel deseado de confianza en las estimaciones de sensibilidad y especificidad resultantes; y
- Dos columnas de datos para su análisis. Los datos requeridos son una serie de resultados de pruebas para individuos infectados y no infectados. Estos datos se pueden pegar en cualquiera de los dos formatos:
- apilado - la primera columna contiene identificadores de estado como "Infectados" o "No infectados" y la segunda columna contiene el resultado de la prueba correspondiente; o
- sin apilar - las columnas separadas contienen los resultados de las pruebas para personas infectadas y no infectadas. El orden de las columnas no es importante, pero las columnas deben etiquetarse adecuadamente como "Infectadas" o "No infectadas" en una fila de encabezado;
Salidas:
- resúmenes numéricos y gráficos de los resultados de las pruebas para los grupos infectados y no infectados;
- valores de punto de corte para lograr valores objetivo mínimos tanto para la sensibilidad como para la especificidad junto con las estimaciones correspondientes y los intervalos de confianza binomial de Wilson;
- Curvas ROC de uno y dos gráficos, con un AUC estimado para la curva de un gráfico;
- área bajo la curva ROC (AUC) y los límites de confianza DeLong asociados y la prueba Z. Ver DeLong et al. (1988). Comparando las áreas bajo dos o más curvas de características operativas del receptor correlacionadas: un enfoque no paramétrico. Biometría 44 : 837-845;
- gráficos del índice J de Youden y la eficiencia de la prueba para un rango de valores de prevalencia;
- gráficos de términos de costo de clasificación errónea para un rango de valores de prevalencia y costos relativos de falso negativo / falso positivo; y
- la sensibilidad y especificidad detalladas dan como resultado un archivo de hoja de cálculo descargable.
Para obtener más información, consulte Greiner, M, Pfeiffer, D y Smith, RD (2000). Principios y aplicación práctica del análisis de características operativas del receptor para pruebas de diagnóstico. Medicina veterinaria preventiva 45 : 23-41.