诊断性研究中的ROC曲线分析
诊断试验（Diagnostic test），指对疾病进行诊断的试验方法，它不仅包括各种实验室检查，还包括各种影像学诊断，如X线诊断、CT等。评价诊断试验有助于科学地选择诊断方法，有助于正确地分析和评价诊断结果。诊断性试验研究的方法与评价条件（一）确定金标准金标准（Gold standard），指当前为指南/临床公认的诊断某种疾病最可靠的方法，也称为标准诊断。应用金标准区分“有病”、“无
MedSci原创 - 诊断性研究，ROC曲线 - 2015-05-04
时间依赖性ROC曲线及R语言实现
ROC曲线分析是用于评估一个因素预测能力的手段，是可以用于连续型变量分组的方法。在生存分析中，疾病状态和因素取值均会随时间发生变化。而标准的ROC曲线分析将个体的疾病状态和因素取值视作固定值，未将时间
撄宁统计 - ROC曲线，时间依赖性 - 2021-06-20
诊断试验中单个ROC面积估计的样本量计算
在诊断性研究中我们经常会用到AUC这个指标，即曲线下面积，它反映了一个诊断指标的总体诊断价值如何，我们也经常通过比较两个不同的指标的AUC大小及其差异是否有统计学意义，来反映这两个指标中那个指标的的诊断能力更强。在诊断性研究中我们有可能提出一个新的诊断指标，它的诊断准确性可能比既往的已经存在的诊断方法的诊断准确性要高。为了研究这个新的诊断指标的诊断价值是否比既往的诊断指标要好，我们需要设计一个试验
临床流行病学和循证医学 - 诊断试验，ROC - 2018-11-29
疾病风险预测模型评价方法：ROC曲线，拟合优度检验与NRI
临床上疾病风险预测模型类研究越来越多，最常见的是按TRIPOS规范，建立建模队列和验证队列，建立模型以后，评估模型的可靠性，一般采用ROC曲线的AUC值和拟合优度检验，了解模型的价值。即预测模型的区分
网络 - 预测模型 - 2020-09-17
Neurology：成人卒中识别量表不适用于儿童
目的：评估辛辛那提院前卒中量表（CPSS）和急诊室卒中识别（ROSIER）工具对急诊科（ED）儿童脑发作的症状的区分情况。方法：回顾性的应用ROSIER和CPSS工具评估2003到2010间的101个卒中儿童，并且从2009到2010年，前瞻性的应用于279例对照组儿童。CPSS阳性为≥1阳性体征（面/不对称的肢体无力、言语障碍），ROSIER阳性为得分≥1。评估这两种工具和患者真实状态之间的准确
MedSci原创 - 卒中，脑缺血，儿童，CPSS，ROSIER - 2016-06-18
甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南（C-TIRADS）对甲状腺乳头状癌的诊断价值
中华医学会超声医学分会浅表器官与血管超声学组于2020年制定了甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南，本研究探讨了C-TIRADS分类对甲状腺乳头状癌的诊断价值。
解放军医学院学报 - 甲状腺乳头状癌 - 2022-08-03
ROC曲线分析详细解释
（一）ROC曲线的概念受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。ROC
ROC曲线 - 2010-12-19
spss中如何绘制ROC曲线？(教程）
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线,用于二分类判别效果的分析与评价. 一般自变量为连续变量,因变量为二分类变量.
MedSci原创 - ROC，SPSS - 2012-04-29
深度学习中评价指标：准确率、精确率、召回率、 F-1 Score、ROC、AUC、MAE
1.1. 基本概念上表即为混淆矩阵，其中，行表示预测的label值，列表示真实label值。TP，FP，FN，TN分别表示如下意思：TP —— True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率 TN —— True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率 FP ——False Posi
MedSci原创 - 深度学习，评价指标 - 2018-12-02
机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线
在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。 本文针对二元分类器！ 本文针对二元分类器！！ 本文针对二元分类器！！！ 对分类的分类器的评价指标将在以后文章中介绍。 在介绍指标前
网络 - 机器学习，召回率，准确率 - 2019-07-14
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