方法假设与协变量对ROC分析中截断值估计的影响
统计方法学
2025-04-29 v1
摘要
受试者工作特征(ROC)曲线是评估生物标志物疾病诊断效能的核心工具。除性能评估外，它还为生物标志物值提供最佳截断值，这对疾病分类至关重要。尽管存在多种阈值估计方法，但将协变量影响纳入该过程的关注较少。协变量可能强烈影响诊断汇总指标，导致不同协变量水平间的差异。因此，需要定制化的基于协变量的框架来定义特定协变量的最优截断值。此外，近期对截断值估计器的研究忽视了ROC曲线估计方法的影响。本研究旨在填补这一研究空白。我们进行了广泛的模拟研究，以考察ROC曲线估计模型在不同场景（涵盖多种数据生成机制和协变量效应）下估计不同截断值的性能。此外，利用阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI)数据集，本研究评估了不同生物标志物在诊断阿尔茨海默病中的性能，并确定了合适的截断值。
引用
@article{arxiv.2404.13284,
title = {Impact of methodological assumptions and covariates on the cutoff estimation in ROC analysis},
author = {Soutik Ghosal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13284},
year = {2025}
}