DCA曲线(决策曲线分析曲线)是一种用于评估预测模型在临床或实际决策中应用价值的工具。它通过计算不同阈值下的净收益,直观展示模型在不同风险
在DCA中,预测模型的决策曲线越靠近参考策略的决策曲线,说明该预测模型的临床实用性越低。相反,如果预测模型的决策曲线在参考策略的决策曲线之上,则说明该预测模型的临床实用性更高。 总的来说,DCA的原理是通过利益比较来选择最佳预测模型,利用决策曲线来比较预测模型在不同治疗决策阈值下的临床效益,从而帮助医学研究人员...
「比较直观」:多模型DCA曲线通过可视化方式直观显示了不同模型在不同阈值下的净利益,使得比较不同模型的优劣更加容易理解。 「综合评估」:多模型DCA曲线综合考虑了不同模型的敏感性、特异性和预测准确性等指标,使得评估结果更全面和准确。 「个性化评估」:多模型DCA曲线可以根据不同人群、不同阈值和不同决策目标进行...
01 DCA曲线简介 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。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。
这样DCA曲线就可以描述随着阈概率变化，按照模型预测值进行干预的情况下净获益的变化。注意曲线中有一条叫做“intervention for all”，就是极端情况，所有人都进行干预，这个时候只有真阳性才获益，如果阈概率从小到大变化（就是干预错的损失/干预的获益的值从小到大变化，比如看图中横轴的1：19到1：9）那么所有人都...
DCA曲线(Decision Curve) 是一种评估预测模型的可视化方法,当前研究中多数情况下会使用ROC曲线并且计算AUC面积来衡量模型的诊断情况,也或者使用HL拟合优度检验或者校准曲线等分析模型预测准确度等,但ROC曲线等未能有效地考虑到临床决策对患者获益的程度情况,因而此时可使用DCA曲线进行分析,DCA曲线可对风险和获益情况进行综...
🔍 决策曲线分析(DCA)是评估临床模型实用性的方法。通过DCA,我们可以了解模型如何影响临床决策,并判断其是否能为患者带来实际好处。📈 一个优秀的临床模型,在设定的阈值下,应展现出高的净获益值。这些阈值通常根据临床专家的意见来设定,具有明确的临床价值。💡...
三、决策曲线在R的实现 library(ggDCA) #需要提前安装相应的R包哦 library(survival) data(pbc) fit=glm(ascites~age+hepato+bili,data=pbc,family = "binomial") ggplot(dca(fit),linetype =T,lwd = 0.7)+ theme(legend.position=c(0.8,0.8))+ ...
但是需要额外付费获取,获取链接:适用于一切模型的DCA,赞赏后加我微信获取,或者加我微信转账获取。没有任何答疑服务,介意勿扰。 另外,我在之前的推文中介绍过超多种绘制决策曲线的方法,你也可以选择其他方法。 library(survival) # 加载函数 source("../000files/stdca.R")...
定义:DCA (Decision Curve Analysis)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。 实现功能:评价一种诊断方法是否好用,一般是作ROC曲线,计算AUC。但是,ROC只是从该方法的特异性和敏感性考虑,追求的是准确。决策曲线分析法(Decision Curve Analysis,DCA)是个与ROC曲线相提并论的相对比较新的模型评价方法...