连续生物标志物评估中的协变量调整
统计方法学
2021-04-21 v1
摘要
连续生物标志物在疾病筛查与诊断中十分常见。为得出二分类临床决策，需设定阈值以区分患病与未患病个体。在连续生物标志物的各类性能指标中，受控灵敏度水平下的特异度（或反之）常因直接针对临床检测预期运行区间而具临床实用价值。年龄、种族与样本采集等协变量可能影响亚群中的受控灵敏度水平，并混淆生物标志物与疾病状态间的关联。因此，在此类生物标志物评价中协变量调整十分重要。本文建议对患病群体在受控灵敏度水平处局部采用简约分位回归模型，并在协变量特异性控制灵敏度下评估特异度。方差估计由基于样本的方法与 bootstrap 获得。此外，我们提出的局部模型可自然推广为对灵敏度连续体上受试者工作特征（ROC）曲线进行协变量调整的全局模型。我们展示了该方法的的计算效率，并恢复了估计的协变量调整 ROC 曲线中固有的单调性。所提估计量的渐近性质得以建立。模拟研究显示出该方法的良好表现。最后，我们在侵袭性前列腺癌的生物标志物评价中演示了我们的方法。
引用
@article{arxiv.2104.10021,
title = {Covariate adjustment in continuous biomarker assessment},
author = {Ziyi Li and Yijuan Huang and Dattatraya Patil and Martin G. Sanda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10021},
year = {2021}
}
备注
28 pages, 2 figures