★まとめです

■Table

  疾患あり 疾患なし
検査:陽性 a b
検査:陰性 c d

●a=true positive, b=false positive, c=false negative, d=true negative
・感度 (sensitivity) = a / (a+c)
・特異度 (specificity) = d / (b+d)
・正診率 (accuracy) = (a+d) / (a+b+c+d)
・陽性的中率 (PPV) = a/ (a+b)
・陰性的中率 (NPV) = d / (c+d)


■ROC曲線

●横軸に1-特異度、縦軸に感度をplotした曲線。
・ある診断(0か1か)に対する検査(基本的には連続変数
※0か1かの検査でもROC曲線は描ける(曲線でなく、変曲点が1つの折れ線となる)

AUC (area under the curve)=C統計量
…曲線より下の面積の割合
⇒最大1, 五分五分の検査(意味ない検査)で0.5
⇒高いほど有用な検査と言える

best cut-off
曲線の中で、最もy=xより離れた点
=感度+特異度が最も高いcut-off値
⇒この値を用いて、上記のaccuracy等計算することが多い
※しかし検査の用途によりcut-offの設定は異なる(スクリーニングの場合感度を高くする等)


参照 Braunwald heart disease