Принципы и практическое применение ROC-анализа диагностических тестов

В статье рассматриваются принципы и практическое применение ROC-анализа диагностических тестов. ROC-анализ применим к тестам, результаты которых представлены в порядковой, интервальной шкале или шкале отношений. Для полноценной оценки теста и сравнения тестов необходимо учитывать зависимость чувствительности и специфичности от выбранного порогового значения. Все возможные сочетания чувствительности и специфичности, достигаемые при изменении порога, можно обобщить с помощью одного показателя — площади под ROC-кривой. ROC-анализ также позволяет подобрать пороговое значение с учётом распространённости заболевания в целевой популяции и соотношения стоимости ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Однако графики зависимости параметров оптимизации от выбранного порога дают более наглядный способ его выбора. К таким параметрам относятся линейные комбинации чувствительности и специфичности (с весами, выбранными с учётом конкретной ситуации принятия решений), отношение шансов, меры связи с поправкой на случайное совпадение (например, κ) и отношения правдоподобия. Также обсуждаются некоторые современные направления ROC-анализа: метаанализ диагностических тестов, коррелированные ROC-кривые (дизайн с парными выборками) и ROC-кривые с поправкой на случайное совпадение и распространённость заболевания.