Caratteristiche operative
dei test diagnostici e
curve ROC
Prof. Vieri Boddi
Dipartimento di Sanità Pubblica, Università di Firenze
Un breve ripasso della
“probabilità”
• definiamo probabilità di successo il rapporto fra il numero
di successi e numero totale di prove fatte P = s/n
• Probabilità del 3 lanciando un dado a 6 facce P(3) = 1/6
• Definito successo il trovare un paziente guarito, calcoliamo
la probabilità di trovare un guarito in un gruppo di N
pazienti dal rapporto fra numero di guariti (G) e il totale
dei pazienti: P(G) = (G) / N.
• Su 130 pazienti contiamo 77 guariti, P(G) = 77/130 =
0.592 ovvero 59.2%.
Ancora su probabilità
• La probabilità è un numero che varia fra 0
(evento impossibile) e 1 (evento certo).
• La probabilità che avvenga uno o un altro evento
fra eventi che si escludono a vicenda è data dalla
somma delle probabilità dei singoli eventi.
• La probabilità di un numero pari in un lancio di un
dado è data dal rapporto fra (numero di risultati
pari / numero i risultati possibili)
• P( o 2 o 4 o 6) = 3/6 = 0.50
• P(2) = 1/6
P(4) = 1/6 P(6) = 1/6
• P( o 2 o 4 o 6) = P(2) + P(4) + P(6)
Ancora su probabilità
•La probabilità che avvengano insieme eventi
indipendenti è data dal prodotto delle probabilità dei
singoli eventi.
•La probabilità di ottenere due teste lanciando due
monete è data dal rapporto fra numero di modi di
ottenere due teste e il numero di possibili risultati
diversi.
•Possibili risultati diversi: T1eT2 T1eC2 C1eT2
C1eC2;
•fra questi c’è un solo successo T1eT2.
P(T1eT2) = 1/4
P(T1) = 1/2
P(T2) = 1/2
P(T1eT2) = P(T1)*P(T2)
Ancora su probabilità
•Si abbia un mazzo di 40 carte; si vuol calcolare la probabilità
che la seconda carta estratta sia un re (K) P(2°K).
•Tale probabilità dipende (è condizionata) dal risultato
della prima estrazione e dal destino della prima carta.
•P(1°K) = 4/40 = 0.10
•P(2°K) = 4/40 = 0.10 se la prima è stata reinserita nel
mazzo dopo la prima estrazione
•P(2°K) = 4/39 = 0.103 se la prima non era un K ed è
rimasta sul tavolo => P(2°K|1° non K)
•Si legge “probabilità che la seconda sia K dato che (a
condizione che) la prima non era K (ed è rimasta sul tavolo)”
=> Probabilità condizionale
•P(2°K) = 3/39 = 0.077 se la prima era un K ed è
rimasta sul tavolo => P(2°K|1° K)
Teorema di Bayes
Teorema di Bayes
P(B|A) = P(AeB) / P(A)
P(AeB) = P(B|A) * P(A)
La probabilità che avvenga l’evento B a condizione che
sia avvenuto l’evento A è data dalla probabilità che
avvengano sia A che B divisa per la probabilità che
avvenga l’evento condizione (A).
Esempio tabella 2x2
Femmine
Maschi
Occhiali SI
80
70
150
Occhiali NO
20
30
50
Totale
100
100
200
Nella tabella precedente è riportata una casistica relativa
a 200 pazienti di uno studio dentistico, ciascuno classificato
in base al sesso e all’uso di occhiali.
In tabelle di questo tipo si possono stimare varie probabilità,
immaginando di estrarre a caso una cartella.
Probabilità di estrarre la cartella di una femmina P(F) = 100/200
Probabilità di estrarre la cartella di una persona che non usa gli
occhiali P(ON) = 50/200=0.25
P(MeOS) = 70/200 = 0.35
Se è noto che si sta estraendo una cartella di una femmina, quale
è la probabilità che questa usi gli occhiali; caso tipico di
probabilità condizionale P(OS|F) = 80/100= 0.80
P(F|OS) = ?
P(ON|M) = ?
P(FeON) = ?
Test diagnostici 1
•La diagnosi è un aspetto importante della pratica clinica;
•la ricerca clinica è in buona parte rivolta a migliorare i
metodi diagnostici.
•Caso più semplice: i pazienti possono essere classificati in
due gruppi, distinti e ben definiti, in base a criteri ben
codificati.
• (D+ e D- Disease) ; si cerca un metodo (test
diagnostico) che permetta di individuare nel modo
migliore il “vero” stato di salute dei pazienti (T+ e Trisultato del Test).
Test diagnostici 2
La bontà di un test diagnostico viene valutata
dal confronto dei risultati del test in esame con
quelli di un test ‘definitivo’ (per esempio biopsia,
autopsia) o di un ‘gold standard’ (test accettato
come riferimento); deve cioè esistere un
metodo, indipendente da quello in esame, per
determinare con ‘certezza’ quali sono i malati
(D+) e quali i non malati (D-).
Si abbia una casistica relativa a 67 pazienti, classificati in
base alla malattia (D+ o D-) e al risultato di un test
diagnostico (T+ o T-).
T+
TTotale
1
D+
D-
Totale
39
2 falsi positivi
41
25
26
27
67
falsi negativi
40
Si possono stimare varie probabilità che, in questo contesto
hanno nomi particolari:
Sensibilità = P(T+|D+)
Specificità = P(T-|D-)
Valore predittivo positivo P(D+|T+) Solo se la
Valore predittivo negativo P(D-|T-) casistica è
rappresentativa
Prevalenza P(D+)
POTERE DISCRIMINANTE DI UN TEST
Malattia
Selvais, 1998
Pos
Test
Neg
Pres
Ass
39 VP
2 FP
41
1 FN
25 VN
26
40
27
67
Sensibilità = 39/40 = 0.975 98 % Specificità = 25/27 = 0.926
VP(+) = 39/41 = 0.951
VP(-) = 25/26 = 0.961
Prevalenza = 40/67 = 0.597
Dividendo tutti i termini di questa tabella per il numero totale di
osservazioni (67), si ottiene una tabella di probabilità:
D+
D-
T+
0.582
0.030
0.612
T-
0.015
0.373
0.388
Totale
0.597
0.403
1.000
P(D+eT+) = 0.582
P(D-eT+) = 0.030
P(D-) = 0.403
Da una tabella di questo tipo si possono calcolare i valori
predittivi, utilizzando il teorema di Bayes.
VP(-) = P(D-|T-) = P(D-eT-)/P(T-) = 0.373/0.388 = 0.961
Caveat
Sensibilità e specificità sono relative alle
colonne della tabella e sono quindi
indipendenti dalla prevalenza (diffusione della
malattia nella struttura nella quale viene
eseguito il test).
I valori predittivi sono vincolati alle righe
della tabella, quindi fortemente condizionati
dal valore della prevalenza nella popolazione in
esame.
Dipendenza dei valori
predittivi dalla prevalenza
• tenerla ben presente per la scelta di un test
diagnostico e per l’interpretazione dei risultati;
• nella messa a punto di un test si tenderà a usare
un campione con pari numeri di ‘sicuramente D+’ e
‘sicuramente D-‘, cioè con prevalenza del 50%,
per stimare sensibilità e specificità in gruppi di
pari consistenza numerica.
• L’utente del test deve invece riferirsi alla
prevalenza della malattia nella popolazione
oggetto del suo studio, poiché è in funzione di
questa che variano i valori predittivi, e quindi
‘l’utilità’ del test da adottare.
Per valutare l’utilità diagnostica di un particolare test in contesti
con prevalenza diversa della malattia in studio si può ricorrere al
teorema di Bayes.
Nota la sensibilità e la specificità del particolare test diagnostico,
si ricorre al calcolo dei valori predittivi conoscendo la prevalenza
della malattia.
Come esempio si ricostruisca la tabella delle probabilità a partire
da una prevalenza del 10% (P(D+)=0.100), nota sensibilità = 0.975 e
Specificità = 0.926
D+
D-
0.100
0.900
T+
TTotale
1.000
D+
D-
T+
0.097
0.067
0.164
T-
0.003
0.833
0.836
Totale
0.100
0.900
1.000
P(D+eT+) = P(T+|D+) * P(D+) = sensibilità * prevalenza =
0.975 * 0.10 = 0.097
P(D-eT-) = P(T-|D-) * p(D-) = specificità * (1- prevalenza) =
= 0.926 * 0.900 = 0.833
E’ possibile ora calcolare i VP:
VP(+) = P(D+|T+) = P(D+ e T+)/P(T+) = 0.097/0.164 = 0.591
Analogamente VP(-) = 0.996
Notare come, al variare della prevalenza, varino i valori predittivi.
Importanza del tipo di variabile test utilizzata.
Finora abbiamo implicitamente ammesso che la risposta fosse chiara
e dicotomica (T+ o T-). Ma in numerosi casi la risposta del test può
essere un valore rilevato su una qualsiasi scala numerica: ordinale,
intervallare, razionale. In tal caso i problemi di interpretazione di un
test diagnostico diventano più complicati.
Il caso più fortunato è quello in cui la distribuzione della variabile
risposta nei D+ non ha nessuna sovrapposizione con la distribuzione
della stessa variabile nei D-; in questo caso è facile trovare un valore
soglia, posto fra le due distribuzioni, che separa in modo netto i D+
dai D-; in questo caso non esistono né Falsi Positivi, né Falsi Negativi
(Sensibilità e Specificità = 1.00 e 100%).
Il caso più sfortunato è quello in cui le distribuzioni dei D+ e dei Dsono completamente sovrammesse; non esiste in tal caso nessun
valore soglia utile per la discriminazione fra D+ e D -, dato il
risultato del test.
Un test è utilizzabile quando le due
distribuzioni sono solo parzialmente
sovrammesse
Esiste però un problema relativo alla scelta
del valore soglia (cutoff) per discriminare
fra T+ e T-
Sensibilità e specificità al
variare del valore soglia
• Per studiarne l’andamento si costruiscono le curve
ROC.
• Tale nome (ROC: Receiver Operating
Characteristic) deriva dai primordi dell’esistenza
del radar, quando l’operatore doveva distinguere i
segnali causati dagli aerei dal rumore di fondo,
causato da altre sorgenti.
• Le curve ROC forniscono una rappresentazione
completa delle caratteristiche del test nell’intero
range di valori della variabile test che sono
potenziali cutoff.
Segnali radar e ROC
Costruzione delle curve ROC
• Si traccia un grafico nel quale ogni
punto ha come coordinate la
sensibilità (True Positive Rate, TPR)
e (1 – specificità) (False Positive
Rate, FPR) corrispondenti a diversi
valori di soglia (cutoff); si adatta poi
una curva a questo insieme di punti.
N.B.: sono disponibili diversi pacchetti di software
applicativo che eseguono le elaborazioni ROC partendo dai
dati grezzi
Curve ROC
•Tutte partono dall’angolo inferiore sinistro, per il
quale il cutoff è così alto che nessun test lo supera,
quindi tutti i test sono negativi: la sensibilità è 0% e
la specificità 100% [(1 – specificità) = 0%].
•Tutte terminano all’angolo superiore destro, per il
quale il cutoff è così basso che tutti i test sono
positivi: la sensibilità è il 100% e la specificità 0%
[(1 – specificità) = 100%].
•Spostando il cutoff dal valore massimo al minimo si
ottengono coppie di valori di sensibilità e specificità
[(1 – specificità]), per mezzo delle quali si costruisce
il grafico ROC ( vedi figura).
•In definitiva la sensibilità (TPR) è la proporzione di
D+ che hanno valori della variabile test maggiori del
cutoff, rispetto al totale dei D+; cioè il rapporto tra
la porzione di area della curva dei D+ delimitata dal
cutoff e l’area di tutta la curva.
•[1- specificità] (FPR) è la porzione dei D- che hanno
valori della variabile test maggiori del cutoff,
rispetto al totale dei D-; cioè il rapporto tra la
porzione di area della curva dei D- delimitata dal
cutoff e l’area di tutta la curva.
•Poché sensibilità e specificità sono calcolate su
gruppi diversi di individui, anche la curva ROC, basata
su sensibilità e specificità, è indipendente dalla
prevalenza della malattia nel campione.
Esempio cattivo (il blu)
• La curva ROC di
un test inutile
segue una linea
retta dall’angolo
inferiore sinistro
all’angolo
superiore destro
Esempio buono (il giallo)
• La curva ROC di un
buon test mostra
un rapido
incremento (fino
verso il 100%) nella
sensibilità (TPR) già
con il primo
modesto
incremento di (1 –
specificità) (FPR)
Scelta del cutoff ottimale
• Il cutoff
(‘ottimale’) della
variabile test
viene individuato
nella zona più
vicina all’angolo
superiore
sinistro della
curva (qui il 7)
Validità del test
• La validità di un
test può essere
misurata
dall’area sotto la
curva ROC (Area
Under the Curve:
AUC). Qui è
quasi 1, ottima
•Sono stati messi a punto vari metodi per il fitting
di una curva ROC ai punti sperimentali e per il
successivo calcolo della AUC (trapezoide…).
•E’ possibile stimare l’errore standard di AUC.
•Un test che manca di contenuto informativo giace
sulla diagonale ed ha una AUC = 0,50. Viceversa un
test perfetto ha una curva che segue i lati
sinistro e superiore ed una AUC = 1,0.
•E’ quindi possibile saggiare l’ipotesi zero: AUC
nella popolazione = 0,50. Il rifiuto di tale ipotesi
depone per un contenuto informativo significativo
del test diagnostico in questione.
Confronto di test
• Le curve ROC possono
servire per
confrontare il
comportamento di più
test diagnostici.
• La figura mostra le
curve ROC per 3 test,
con validità diversa
•Le curve ROC mostrano l’intero range di
sensibilità e di specificità dei due test,
offrendo quindi una rappresentazione molto più
ricca del potenziale contenuto informativo dei
due test. Per tutti i cutoff scelti è evidente
che i test 1 e 3 hanno un comportamento
migliore del test 2.
•Calcolando gli errori standard delle AUC è
possibile determinare se differiscono ad un
livelli di significatività prescelto.
Rapporti di verosimiglianza
Per valutare la bontà di un test diagnostico vengono usati
anche i rapporti di verosimiglianza (Likelihood Ratios).
LR è il rapporto delle proporzioni di pazienti con e senza la
malattia, che hanno un certo risultato al test (esistono due LR,
uno per il risultato: test positivo (LR(+)) l’altro per il test
negativo (L(R(-)).
In formule:
LR(+) = P(T+|D+) / P(T+|D-) = sensibilità / (1 – specificità)
LR(-) = P(T-|D+) / P(T-|D-) = (1 – specificità) / specificità
•LR è il rapporto fra probabilità di uno dei
risultati del test in persone che hanno la malattia
e la probabilità dello stesso risultato del test in
persone che non hanno la malattia.
•Un valore di LR > 1 indica che quel risultato del
test è associato con la presenza di malattia.
•Un valore di LR < 1 indica che il risultato del test
è associato con l’assenza di malattia.
•Quanto più LR è diverso da 1, tanto maggiore è
l’evidenza della presenza o dell’assenza di
malattia.
Si abbia la seguente tabella che mostra i risultati di uno studio sulla
storia pregressa di abitudine al fumo nella diagnosi dell’ostruzione
delle vie aeree superiori.
Fumo
Ostruzione vie aeree
Likelihood Ratio (T+)
pacchetti
anno
Si
No
>= 40
42
2
(42/148)/(2/144)= 20.4
20 – 40
25
24
(25/148)/(24/144)= 1.01
0 – 20
29
51
(29/148)/(51/144)= 0.55
Mai
fumato
52
67
(52/148)/(67/144)= 0.76
148
144
Scegliendo il valore: 40 pacchetti anno come cutoff, la tabella viene
compattata in
Fumo
Ostruzione vie aeree
pacchetti
anno
Si
No
>= 40
42
2
0 – 40
106
142
148
144
Likelihood Ratio (T+)
(42/148)/(2/144)= 20.4
Aver fumato più di 40 pacchetti anno è fortemente predittivo di una
diagnosi di ostruzione delle vie aeree
A differenza di sensibilità e specificità il calcolo di LR non richiede
la dicotomizzazione del risultato del test (T+ o T-), ma si possono
calcolare LR diversi per livelli diversi della variabile test ottenendo
una informazione clinica molto più dettagliata.
Nella tabella precedente si nota chiaramente come il rischio di
malattia aumenta con l’aumentare dei pacchetti anno
Sono facilmente calcolabili gli intervalli di confidenza di LR, che
permettono di saggiare l’ipotesi: LR = 1.
Da notare: i due termini del rapporto sono calcolati per colonna e
quindi non cambiano col variare della prevalenza della malattia.
Calcolo della probabilità posttest utilizzando i Likelihood
Ratios
Alcuni termini:
Probabilità pre-test della malattia = prevalenza = P(D+)
Odds della malattia = probabilità di malattia/probabilità di non
malattia = P(D+)/P(D-) = P(D+)/P(1 - D+)
Valgono le relazioni:
Post-test odds = pre-test odds * LR
Post-test probability = Post-test odds/(1+ Post-test odds)
Dalle ultime due relazioni si vede chiaramente come LR
misuri il cambiamento della diagnosi da prima del test
a dopo il test.
Fumo
Ostruzione vie aeree
Likelihood Ratio (T+)
pacchetti
anno
Si
No
>= 40
42
2
0 – 40
106
142
248
148
144
292
44
(42/148)/(2/144)= 20.4
Probabilità pre-test = 148/292 = 0.507
Pre-test odds = 0.507/0.493 = 1.028
Post-test odds = 1.028 * 20.4 = 21
Probabilità post-test = 21/22 = 0.954
Partendo direttamente dalla tabella
Probabilità post-test = P(D+|T+) = 42/44 = 0.954
Da una Probabilità pre-test diversa …….
Dopo un test diagnostico
Post-test odds = pre-test odds * LR
Dopo una serie di test diagnostici
Post-test Odds = Pre-test odds * LR1 * LR2 *
LR3 *……
Tutorials
• Collegandosi a:
http://www.analyse-
it.com/support/ROChelp.htm o a
http://www.medcalc.be/manual/mpage06-13c.
si trovano le
istruzioni per lavorare con le curve ROC,
utilizzando dei pacchetti di software
commerciale
• a http://www.anaesthetist.com/mnm/stats/roc/ si
trovano delle dispense sul tema
Dimostrazione interattiva
•Il collegamento a
http://www.anaesthetist.com/mnm/stats/roc/
fornisce un’applet che permette di avvicinare o
allontanare le distribuzioni del parametro nei
sani e nei malati, e di spostare il cutoff per
vedere come si modifica la curva ROC
Approfondimenti
• Seguono diversi quadri con estratti di
articoli sulla valutazione dei test
diagnostici
• Viene indicata la fonte
• A volte viene inserito un collegamento al
testo completo dell’articolo
• Le indicazioni sono tratte da MedLine
Collegamento 
A non-parametric method for the comparison of partial areas under ROC curves and
its application to large health care data sets.
Zhang DD, Zhou XH, Freeman DH Jr, Freeman JL.
Office of Biostatistics, University of Texas Medical Branch at Galveston, Galveston, TX 775551148, USA. [email protected]
The receiver operating characteristic (ROC) curve is a statistical tool for evaluating the accuracy
of diagnostic tests. Investigators often compare the validity of two tests based on the estimated
areas under the respective ROC curves. However, the traditional way of comparing entire areas
under two ROC curves is not sensitive when two ROC curves cross each other. Also, there are
some cutpoints on the ROC curves that are not considered in practice because their corresponding
sensitivities or specificities are unacceptable. For the purpose of comparing the partial area under
the curve (AUC) within a specific range of specificity for two correlated ROC curves, a nonparametric method based on Mann-Whitney U-statistics has been developed. The estimation of
AUC along with its estimated variance and covariance is simplified by a method of grouping the
observations according to their cutpoint values. The method is used to evaluate alternative
logistic regression models that predict whether a subject has incident breast cancer based on
information in Medicare claims data. Copyright 2002 John Wiley & Sons, Ltd
Comment on:
 Med Decis Making. 2000 Oct-Dec;20(4):468-70.
Determining the area under the receiver operating
characteristic curve for a binary diagnostic test: best
is not always ideal.
Jager G.
Publication Types:
 Comment
 Letter
What white blood cell count should prompt antibiotic treatment in a febrile child?
Tutorial on the importance of disease likelihood to the interpretation of diagnostic
tests.
Kohn MA, Newman MP.
Department of Epidemiology and Biostatistics, University of California, San Francisco, USA.
[email protected]
Most diagnostic tests are not dichotomous (negative or positive) but, rather, have a range of
possible results (very negative to very positive). If the pretest probability of disease is high, the
test result that prompts treatment should be any value that is even mildly positive. If the pretest
probability of disease is low, the test result needed to justify treatment should be very positive.
Simple decision rules that fix the cutpoint separating positive from negative test results do not
take into account the individual patient's pretest probability of disease. Allowing the cutpoint to
change with the pretest probability of disease increases the value of the test. This is primarily an
issue when the pretest probability of disease varies widely between patients and depends on
characteristics that are not measured by the test. It remains an issue for decision rules based on
multiple test results if these rules fail to account for important determinants of patient-specific
risk. This tutorial demonstrates how the value of a diagnostic test depends on the ability to vary
the cutpoint, using as an example the white blood cell count in febrile children at risk for
bacteremia.
Med
Decis Making 2001 Nov-Dec;21(6):479-89
mROC: a computer program for combining tumour markers in predicting disease
states.
Kramar A, Faraggi D, Fortune A, Reiser B.
CRLC Val d'Aurelle, Unite de Biostatistiques, Parc Euromedecine, 34298 Montpellier cedex 5,
France. [email protected]
Receiver operating characteristic (ROC) curves are limited when several diagnostic
tests are available, mainly due to the problems of multiplicity and inter-relationships
between the different tests. The program presented in this paper uses the generalised
ROC criteria, as well as its confidence interval, obtained from the non-central F
distribution, as a possible solution to this problem. This criterion corresponds to the best
linear combination of the test for which the area under the ROC curve is maximal.
Quantified marker values are assumed to follow a multivariate normal distribution but
not necessarily with equal variances for two populations. Other options include BoxCox variable transformations, QQ-plots, interactive graphics associated with changes in
sensitivity and specificity as a function of the cut-off. We provide an example to
illustrate the usefulness of data transformation and of how linear combination of
markers can significantly improve discriminative power. This finding highlights
potential difficulties with methods that reject individual markers based on univariate
analyses.
Statistics in the pathology laboratory:
characteristics of diagnostic tests.
Empson MB.
Department of Public Health and Community Medicine, Westmead
Hospital, Auckland, New Zealand. [email protected]
Sensitivity, specificity and receiver operating
characteristic (ROC) curves all provide information
about the ability of a diagnostic test to provide useful
information in the assessment of disease. They are
discussed in this review along with the importance of
estimates of precision.
5: Pathology 2001 Feb;33(1):93-5
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Meta-analysis of diagnostic tests for acute sinusitis.
Engels EA, Terrin N, Barza M, Lau J.
Division of Clinical Care Research, Department of Medicine, New England Medical Center, Tufts University
School of Medicine, 750 Washington Street, Boston, MA 02111, USA. [email protected]
To facilitate management of acute sinusitis, we conducted a meta-analysis of published
studies comparing diagnostic tests for this disorder. Thirteen studies were identified
through literature search. Based on sinus puncture/aspiration (considered most
accurate), 49-83% of symptomatic patients had acute sinusitis. Compared with
puncture/aspiration, radiography offered moderate ability to diagnose sinusitis
(summary receiver operator curve [SROC] area, 0.83). Using sinus opacity or fluid as
the criterion for sinusitis, radiography had sensitivity of 0.73 and specificity of 0.80.
Studies evaluating ultrasonography revealed substantial variation in test performance.
The clinical evaluation, particularly risk scores formally incorporating history and
physical examination findings, had moderate ability to identify patients with positive
radiographs (SROC area, 0.74). Many studies were of poor quality, with inadequately
described test methods and unblinded test interpretation. In conclusion, acute sinusitis is
common among symptomatic patients. Radiography and clinical evaluation (especially
risk scores) appear to provide useful information for diagnosis of sinusitis.
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J Clin Epidemiol 2000 Aug;53(8):852-62
Comparing
three-class diagnostic tests by three-way ROC
analysis.
Dreiseitl S, Ohno-Machado L, Binder M.
Brigham and Women's Hospital, Division of Health Sciences and Technology, Harvard Medical
School, Massachusetts Institute of Technology, Boston, USA. [email protected]
Three-way ROC surfaces are based on a generalization of dichotomous ROC analysis
to three-class diagnostic tests. The discriminatory power of three-class diagnostic tests
is measured by the volume under the ROC surface. This measure can be given a
probabilistic interpretation similar to the equivalence of the c-index to the area under
the ROC curve. This article presents a method to calculate nonparametric estimates of
the variance of the volume under the surface using Mann-Whitney U statistics. As a
simple extension of this result, it is possible to calculate covariance estimates for the
volume under the surface. This allows the statistical comparison of two tests used for
diagnostic tasks with three possible outcomes. The formulas derived are validated on
synthetic data and applied to a three-class data set of pigmented skin lesions. It is shown
that a neural network algorithm trained on clinical data and lesion features performs
better than one trained on only the lesion features.
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Med Decis Making 2000 Jul-Sep;20(3):323-31
[Evaluation of added value of diagnostic tests] [Article in Dutch]
Moons KG, van der Graaf Y.
Universitair Medisch Centrum, Julius Centrum voor Huisartsgeneeskunde en Patientgebonden Onderzoek, GA Utrecht.
[email protected]
In the evaluation of diagnostic tests emphasis is placed on the evaluation of a particular
diagnostic test in order to estimate it's sensitivity, specificity, or area under the 'receiver
operating characteristic' curve (so called test research). This kind of test research is only
useful in situations in which a diagnosis is set by one test (i.e. screening) and in the
initial phases of test development for efficiency reasons. But, test research is not
suitable to evaluate the clinical or added value of a test. The value of a diagnostic test
can be evaluated on its value to discriminate between the presence and absence of a
particular disease, to guide therapeutic decisions and to improve the prognosis of the
patient. For evaluation of the added value of a diagnostic test within the diagnostic
process, the study design should take into account the patient group in which the test
will be applied in practice, the target disease of the test and the prior probability
(prevalence) of the target disease in that population, the subsequent diagnostic stages
and the reference test. In analysing the data it is calculated for each step of the
diagnostic process how the test result changes the probability of presence or absence of
the target disease.
Ned Tijdschr Geneeskd 2000 Jun 24;144(26):1256-61
Principles and practical application of the receiver-operating characteristic
analysis for diagnostic tests.
Greiner M, Pfeiffer D, Smith RD.
Institute for Parasitology and Tropical Veterinary Medicine, Department of Tropical Veterinary
Medicine and Epidemiology, Freie Universitat Berlin, Konigsweg, Germany.
We review the principles and practical application of receiver-operating characteristic (ROC)
analysis for diagnostic tests. ROC analysis can be used for diagnostic tests with outcomes
measured on ordinal, interval or ratio scales. The dependence of the diagnostic sensitivity and
specificity on the selected cut-off value must be considered for a full test evaluation and for test
comparison. All possible combinations of sensitivity and specificity that can be achieved by
changing the test's cut-off value can be summarised using a single parameter; the area under the
ROC curve. The ROC technique can also be used to optimise cut-off values with regard to a
given prevalence in the target population and cost ratio of false-positive and false-negative
results. However, plots of optimisation parameters against the selected cut-off value provide a
more-direct method for cut-off selection. Candidates for such optimisation parameters are linear
combinations of sensitivity and specificity (with weights selected to reflect the decision-making
situation), odds ratio, chance-corrected measures of association (e. g. kappa) and likelihood
ratios. We discuss some recent developments in ROC analysis, including meta-analysis of
diagnostic tests, correlated ROC curves (paired-sample design) and chance- and prevalencecorrected ROC curves.
Prev Vet Med 2000 May 30;45(1-2):23-41
Diagnostic tests: distinguishing good tests from bad and even ugly
ones.
Farr BM, Shapiro DE.
University of Virginia Health System, Charlottesville 22908-0473, USA.
This article focuses on the selection and interpretation of diagnostic tests,
emphasizing the importance of understanding how their mathematical
parameters affect the information they provide in various settings. The
utility and limitations of sensitivity, specificity, predictive value, and
receiver operating characteristic (ROC) curves are discussed using
catheter-related bloodstream infections as an example. ROC curves have
been used for selecting optimal cutoff values for a positive result and for
selecting among several alternative diagnostic tests. For example, 16
different tests have been proposed for diagnosis of catheter-related
bloodstream infection; ROC analysis provides an effective way to
determine which test offers the best overall performance.
Infect Control Hosp Epidemiol 2000 Apr;21(4):278-84
Statistical techniques for evaluating the diagnostic utility of laboratory tests.
Kazmierczak SC.
East Carolina University School of Medicine, Department of Pathology and Laboratory Medicine,
Greenville, NC 27858-4354, USA. [email protected]
Clinical laboratory data is used to help classify patients into diagnostic disease categories so
that appropriate therapy may be implemented and prognosis estimated. Unfortunately, the
process of correctly classifying patients with respect to disease status is often difficult. Patients
may have several concurrent disease processes and the clinical signs and symptoms of many
diseases lack specificity. In addition, results of laboratory tests and other diagnostic procedures
from healthy and diseased individuals often overlap. Finally, advances in computer technology
and laboratory automation have resulted in an extraordinary increase in the amount of
information produced by the clinical laboratory; information which must be correctly evaluated
and acted upon so that appropriate treatment and additional testing, if necessary, can be
implemented. Clinical informatics refers to a broad array of statistical methods used for the
evaluation and management of diagnostic information necessary for appropriate patient care.
Within the realm of clinical chemistry, clinical informatics may be used to indicate the
acquisition, evaluation, representation and interpretation of clinical chemistry data. This review
discusses some of the techniques that should be used for the evaluation of the diagnostic utility
of clinical laboratory data. The major topics to be covered include probabilistic approaches to
data evaluation, and information theory. The latter topic will be discussed in some detail
because it introduces important concepts useful in providing for cost-effective, quality patient
care. In addition, an example illustrating how the informational value of diagnostic tests can be
determined is shown. Clin Chem Lab Med 1999 Nov-Dec;37(11-12):1001-9
An improved measure for comparing diagnostic tests.
Adams NM, Hand DJ.
Department of Mathematics, Imperial College, London, UK.
[email protected]
We present a loss based method for comparing the predictive
performance of diagnostic tests. Unlike standard assessment
mechanisms, like the area under the receiver-operating characteristic
curve and the misclassification rate, our method takes specific advantage
of any information that can be obtained about misclassification costs. We
argue that not taking costs into account can lead to incorrect conclusions,
and illustrate with two examples.
Comput Biol Med 2000 Mar;30(2):89-96
Comparing diagnostic tests: a simple graphic using likelihood ratios.
Biggerstaff BJ.
Centers for Disease Control and Prevention, National Center for Infectious Diseases,
Division of Vector-Borne Infectious Diseases, P. O. Box 2087, Fort Collins, Colorado
80522-2087, USA. [email protected]
The diagnostic abilities of two or more diagnostic tests are traditionally compared by
their respective sensitivities and specificities, either separately or using a summary of
them such as Youden's index. Several authors have argued that the likelihood ratios
provide a more appropriate, if in practice a less intuitive, comparison. We present a
simple graphic which incorporates all these measures and admits easily interpreted
comparison of two or more diagnostic tests. We show, using likelihood ratios and this
graphic, that a test can be superior to a competitor in terms of predictive values while
having either sensitivity or specificity smaller. A decision theoretic basis for the
interpretation of the graph is given by relating it to the tent graph of Hilden and
Glasziou (Statistics in Medicine, 1996). Finally, a brief example comparing two
serodiagnostic tests for Lyme disease is presented. Published in 2000 by John Wiley &
Sons, Ltd.
Stat Med 2000 Mar 15;19(5):649-63
Collegamenti a risorse rilevanti
• http://gim.unmc.edu/dxtests/ROC1.h
tm dispense illustrate sulle curve ROC
• http://www.poems.msu.edu/EBM/Diag
nosis/ROC.htm esempi pratici, e quiz