基于Bootstrap的SROC曲线AUC置信区间及诊断准确性研究Meta分析相关方法
应用统计
2022-08-02 v3
摘要
汇总受试者工作特征(SROC)曲线的曲线下面积(AUC)是诊断试验准确性研究(DTA)Meta分析的主要统计结果。然而,由于尚未提供确定的方法和统计软件包,大多数DTA Meta分析未报告其置信区间。在本文中,我们提供了一种用于计算AUC置信区间的Bootstrap算法。此外,利用Bootstrap框架,我们可以进行Bootstrap检验以评估多个诊断试验AUC差异的显著性。另外,我们提供了一种基于AUC通过留一研究法的影响诊断方法。我们使用宫颈癌和哮喘诊断试验的两个DTA Meta分析给出了说明性示例。我们还开发了一个易于操作的R包dmetatools用于这些计算。这些方法提供的各种定量证据无疑支持了对DTA Meta分析统计证据的解释和精确评估。
引用
@article{arxiv.2004.04339,
title = {Confidence interval for the AUC of SROC curve and some related methods using bootstrap for meta-analysis of diagnostic accuracy studies},
author = {Hisashi Noma and Yuki Matsushima and Ryota Ishii},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.04339},
year = {2022}
}