ROC曲线在临床实践中的应用-第三军医大学学报(3)

Q?(1?e) （16）

?A2?1标准误为：

SE(Q)?SE(A) （17） A28[cosh()]4其中，SE(Q)为直线回归方程的截距项A对应的标准差，cosh为双曲余弦函数。

对于不同的试验，可以采用Z检验的方法：

Z?|Q1?Q2|SE(Q1)?SE(Q2)22 （18）

表8是关于某个检查方法的分析数据。

表8 合并的各个试验的数据

试验 1 2 3

真阳性数 8 31 70

假阳性数 3 3 12

真阴性数 23 43 121

假阴性数 84 14 25 ……

35 36

491 48

165 16

250 38

701 31

0.663 0.558

0.191 0.340

73.944 2.122 0.89

7.047

5

-0.772 -0.428

灵敏度 0.258 0.419 0.366

1-特异度 0.034 0.176 0.324

权重 1.947

D

S -4.388 -1.868 -1.281

2.276 1.21

2.173

3 0.18

6.855

7

分别使用加权的最小二乘法，求解SROC曲线，得：

1?FPR0.7969?1TPR?[1?e?1.6433()] （19）

FPRSROC曲线见图7。

10.80.60.40.200ROC曲线36个散点0.20.4TPRFPR0.60.81

图7 SROC曲线

求Q，得：

Q?0.7139

SE(Q)=0.0124即该诊断的灵敏度为71.39%，特异度也为71.39%，95%的可信区间为：

[0.6896,0.7382]。此时将诊断的真阳性率和真阴性率均控制在可接受水平上。综合

整个试验的数据结果，诊断结果的决策界值为154.82时较为合理。此种诊断方法的诊断价值中等，即可以作为临床诊断的佐证之一，但不能成为决定性的指标。

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