Net Benefit = (True Positive Rate × Treatment Benefit) - (False Positive Rate × Treatment Harm) 其中,True Positive Rate(真阳性率)指的是预测模型正确地识别需要治疗的病例数占总需要治疗的病例数的比例;False Positive Rate(假阳性率)指的是预测模型错误地将不需要治疗的病例识别为需要治疗的病例的比例;...
ylim设置x轴,y轴绘制范围,不同数据模型的净收益取值范围不同,经常需要调整nb|>pivot_longer(-1,names_to="Models",values_to="Net Benefit")|>ggplot(aes(threshold,`NetBenefit`,color=Models,linetype=Models))+geom_line()+coord_cartesian(xlim=xlim,ylim=ylim)+xlab(...
X轴的取值范围是预先设定的,例如在您的代码示例中,从0到0.4之间,间隔为0.005。 Y轴:Y轴代表DCA曲线的净效益(net benefit)。净效益是通过计算“真阳性数目减去假阳性数目”的结果,再乘以一个权重因子(称为网络好处比,net benefit ratio)得到的。通常,Y轴的值越高,表示模型具有更好的净效益。 基准线:DCA曲线上...
但是我们知道,任何临床模型都应该是以临床应用为导向的,其目的是为了让患者受益,尽管我们之前讲了很多评价模型的指标和方法,他们都无法真正评价模型在临床应用中的实用性,要做到这一点就需要用到决策曲线(Decision Curve Analysis)。下图是一个典型的决策曲线,纵坐标为净获益(Net benefit),横坐标为阈值概率(Threshhold ...
(4)不要使用DCA曲线来选择最佳阈值:Net Benefit是随着阈值变化而变化的,因而建议采用ROC曲线、约登指数等选择最佳阈值的方法。 (5)适当的时候报告test tradeoff:由于Net Benefit没有直接给出模型的成本、损害等信息,可能Net Benefit很高,但是其成本或损害性也很大。所以建议同时报告Net Benefit和test tradeoff(包括真阳...
净收益(Net Benefit) 核心指标,公式为: [ \text{Net Benefit} = \frac{TP}{N} - \frac{FP}{N} \times \frac{p}{1-p} ] 其中,(TP)(真阳性)和(FP)(假阳性)分别代表正确和错误预测为阳性的样本数,(N)为总样本数,(p)为阈值概率。净收益将假阳性的危害按阈值概率加权,直接反...
临床决策曲线(DCA)是一种评估预测模型、分子标志物和诊断测试净收益的方法。其目的是衡量特定阈值下，模型在预测疾病或健康状况方面的表现，从而指导临床决策。在DCA中，评估净收益的关键公式是：net benefit = Benefit - (harm × exchange rate)。这里，Benefit代表因预测准确而采取正确治疗或预防措施所...
2. Y轴:表示净获益(Net Benefit),这是该预测模型在特定阈值概率下的效用度量。它考虑了真阳性带来的益处减去假阳性带来的损害。 3. 曲线:通常有红色、蓝色和绿色三条曲线。 - 红色曲线:代表预测模型的净获益。 - 蓝色曲线:代表对所有患者进行治疗干预的净获益(即“治疗所有”策略)。 - 绿色曲线:代表不对任何...
In brief, decision curve analysis calculates a clinical “net benefit” for one or more prediction models or diagnostic tests in comparison to default strategies of treating all or no patients.有点抽象哈，什么是净受益？用干预来举例，在预测模型中，我们在全干预的情况下（全部人群无差别干预），我们...
计算threshold和net benefit: cox_dca1 <- stdca(data = df_surv, outcome = "cancer", ttoutcome = "ttcancer", timepoint = 1, predictors = c("prob11","prob21","prob31"), smooth=TRUE, graph = FALSE ) cox_dca2 <- stdca(data = df_surv, ...