DCA是一种评估临床预测模型、诊断试验和分子标记物的简单方法。传统的诊断试验指标如:敏感性,特异性和ROC曲线下面积仅测量预测模型的诊断准确性,未能考虑特定模型的临床效用,而 DCA的优势在于它将患者或决策者的偏好整合到分析中[2]。 这种理念的提出满足了临床决策的实际需要,在临床分析中的应用日益广泛。 二、DCA...
2006年,纪念斯隆凯特琳癌症研究所的AndrewVickers博士在Medical Decision Making期刊上发文首次提出了临床决策曲线分析(Decision Curve Analysis, DCA)方法[1]。 DCA是一种评估临床预测模型、诊断试验和分子标记物的简单方法。传统的诊断试验指标如:敏感性,特异性和ROC曲线下面积仅测量预测模型的诊断准确性,未能考虑特定模...