MedCalc是一款用于生物医学研究的统计软件,它可以分析各种系统性能曲线,具有丰富的功能集、高级的图形类型和模块。当某疾病诊断的金标准价格较贵,医生需使用ROC曲线评估该指标的诊断价值,并找到最佳诊断界值(cut-off值)。本文将介绍Medcalc如何绘制ROC曲线,有需要的小伙伴一起来看看吧!
变量介绍:
testb 一种连续性指标,为数值变量;
disease 经金标准判断的疾病状态,1为有病,0为无病。
软件操作
1、数据导入Medcalc
把数据从Excel中复制到Medcalc软件。
2、ROC分析
点击Statistics,选择ROC curves,接着选择ROC curve analysis。
3、ROC分析变量设置
在ROC curve analysis对话框中,Variable框中选择testb,Classification variable框中选择disease,其他默认即可,最后点击OK。
4、结果解读
下表给出了总样本量、disease=0组的频数(百分比)、disease=1组的频数(百分比)
下表给出了ROC分析的结果,ROC曲线下面积AUC=0.798,95%可信区间为0.735-0.851,z值=9.546,p值<0.0001.
曲线下面积AUC评价指标诊断价值的高低,取值在0.5-1之间。当AUC>0.5时,AUC越接近于1,说明诊断价值越高: AUC在0.5-0.7时,诊断价值较低; AUC在0.7-0.9时,有一定诊断价值; AUC在0.9以上时,诊断价值较高。当AUC=0.5时,说明诊断方法无诊断价值。
下表给出了最佳cut-off值为>5.3,此时Youden指数最大为0.4637,灵敏度为83.00%,特异度为63.37%。
下图是ROC曲线图,并标注了AUC和p值。
5、图片导出方法
方法一:复制粘贴
单击鼠标右键,选择copy graph,然后粘贴进word或ppt中。
方法二:使用虚拟打印机存成PDF
选中ROC curve图,点击打印机图片,然后点击Select,选择Adobe PDF,点击确定即可,之后再AI中进行简单编辑就可以使用了。
知识拓展
ROC曲线是诊断试验最常用的方法之一,要求诊断指标为数值变量或者等级变量,金标准一般为二分类变量。
建议使用Medcalc软件进行ROC分析,与SPSS软件和Graphpad相比,更为方便快捷,且结果最全。
以上就是Medcalc快速绘制ROC曲线的方法介绍,希望能够帮助到你。更多软件教程尽在本站!
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