比较两个疾病模型的预测能力，AUC和NRI了解一下？

2024-05-19 15:50| 来源: 网络整理| 查看: 265

在上一期内容中，我们介绍了当考察一个疾病预测模型好坏的时候，常常会关注到2个维度，一个是预测模型的区分度（Discrimination），它反映了该模型是否能够将患者和非患者区分开来的能力；另一个维度是预测模型的校准度（Calibration），它反映了该模型预测结果与实际情况的符合程度。

(点击查看：你的预测模型靠谱吗？详解区分度和校准度的SPSS操作！ )那么对于两个疾病风险预测模型，应该选用哪一个模型更靠谱呢，应该如何比较两个疾病模型的预测能力呢？本期内容小咖就来向大家介绍一个老朋友 AUC 和一个新朋友 NRI 。

ROC曲线及其AUC

首先我们来复习一下ROC曲线，在诊断试验中，通常根据检验指标的判断结果和金标准诊断结果，整理成一个2×2的表格，如下表所示，并以此来计算诊断试验中两个比较重要的指标，即灵敏度和特异度。（戳

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