决策曲线分析允许合并临床结果,从而解决了一个模型是否利大于弊的问题,但能够在没有过多的外部数据的情况下做到这一点。 本文将介绍如何在各种不同的设置中执行决策曲线分析,然后如何解释生成的曲线。在决策曲线分析中,将模型与两种默认策略进行比较:1)假设所有患者的检测结果均为阳性,因此对所有患者进行治疗;2)假设所...
任何类型的生存模型都可以推导出任何时间点的生存概率;这里我们使用Cox模型,因为这是统计实践中最常见的模型。 为了进行决策曲线分析,我们将创建一个Cox模型,将年龄、家族史和标记物作为预测因子,在新变量中保留基线生存函数,并从模型中获得每个受试者的线性预测。 然后我们得到我们感兴趣的时间点的基线生存概率。如果...
decision_curve()函数中,threshold设置横坐标阈概率的范围,一般是0-1;但如果有某种具体情况,大家一致认为阈概率达到某个值以上,比如40%,则必须采取干预措施,那么0.4以后的研究就没什么意义了,可以设为0-0.4。by是指每隔多少距离计算一个数据点。Study.design可设置研究类型,是“cohort”还是“case-control”,当研究...
纪念斯隆凯特琳癌症研究所的AndrewVickers等人于2006年发明了一种新的计算方法,叫决策曲线分析法(Decision Curve Analysis,DCA),与二战时期就诞生的ROC分析相比,DCA显然还很“嫩”,但“青出于蓝,而胜于蓝”,Ann Intern Med、JAMA、BMJ、J Clin Oncol...
Decision Curve Analysis-1-二分类模型的决策曲线绘制,诊断和预后模型通常使用准确性指标进行评估,如曲线下面积(AUC)或Brier评分,这些指标不涉及临床结果。决策分析技术可以评估临床结果,但通常需要收集大量额外的信息,而且应用于从0到1的连续风险估计的模型很麻烦。决
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官方网站介绍 DCA的开发者在纪念斯隆凯特琳癌症研究所的官方网站...
Decision curve analysis-DCA 论文 《Decision Curve Analysis: A Novel Method for Evaluating Prediction Models》 y轴是计算出的收益 x轴是取不同的概率Pt的值 通过不断变换Pt阈值,计算对应的收益值 横直线和点虚线分别为全手术or全不手术的时候对应的收益。如果绘制的DCA曲线高于这两条曲线... ...
绘制决策曲线decisioncurveanalysis(DCA) Decision curve analysis-DCA 论文 《Decision Curve Analysis: A Novel Method for Evaluating Prediction Models》 y轴是计算出的收益 x轴是取不同的概率Pt的值 通过不断变换Pt阈值,计算对应的收益值 横直线和点虚线分别为全手术or全不手术的时候对应的收益。如果绘制的DCA曲...
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...
一、临床决策曲线分析简介 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...