2) логистической кривой
3) периодограммой
4) функцией плотности вероятностей
Правильный ответ — характеристическая кривая, или ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic). Она отображает изменение чувствительности диагностического теста при последовательном изменении порогового значения, обычно по оси ординат откладывают чувствительность, а по оси абсцисс — долю ложноположительных результатов, равную 1 − специфичность. Таким образом, ROC-кривая показывает компромисс между выявлением максимального числа больных и исключением заболевания у здоровых лиц.
Механизм построения основан на оценке результатов теста при различных диагностических порогах. При снижении порога чувствительность обычно возрастает, но одновременно увеличивается число ложноположительных результатов и снижается специфичность; при повышении порога наблюдается обратная зависимость. Площадь под ROC-кривой (AUC) характеризует общую дискриминационную способность теста: значение около 0,5 соответствует случайному распознаванию, а приближение к 1,0 — высокой способности различать больных и здоровых.
Остальные названия относятся к другим математическим и статистическим объектам. Логистическая кривая описывает сигмоидальную зависимость, периодограмма применяется для анализа периодичности и частотных компонентов временного ряда, а функция плотности вероятности характеризует распределение случайной величины. Поэтому именно характеристическая кривая используется для выбора диагностического порога и сравнительной оценки тестов.
| Показатель или элемент ROC-анализа | Определение | Клиническое значение |
|---|---|---|
| Чувствительность | TP / (TP + FN) | Доля пациентов с заболеванием, у которых тест даёт положительный результат; особенно важна для скрининга и исключения болезни. |
| Специфичность | TN / (TN + FP) | Доля лиц без заболевания с отрицательным результатом; высокая специфичность уменьшает число ложноположительных заключений. |
| Ось абсцисс ROC-кривой | 1 − специфичность, или частота ложноположительных результатов | Показывает цену повышения чувствительности в виде увеличения ошибочных положительных результатов. |
| Ось ординат ROC-кривой | Чувствительность, или истинно положительная доля | Отражает способность теста выявлять заболевание при выбранном пороге. |
| Диагональная линия | Соответствует AUC около 0,5 | Характеризует тест, который не лучше случайного угадывания и практически не разделяет сравниваемые группы. |
| Площадь под кривой (AUC) | Интегральная оценка дискриминации в диапазоне порогов | Чем ближе показатель к 1,0, тем выше способность теста отличать больных от здоровых независимо от конкретного порога. |
| Оптимальный порог | Точка на ROC-кривой, выбранная с учётом клинической задачи | Определяется балансом чувствительности, специфичности, последствий ошибок и предполагаемой распространённости заболевания. |
ROC-анализ не заменяет клиническую оценку пациента и не определяет порог автоматически для всех ситуаций. Выбор точки отсечения зависит от цели применения теста: для первичного скрининга обычно приоритетна чувствительность, а для подтверждения диагноза — специфичность. Интерпретацию результатов следует дополнять прогностическими ценностями, которые зависят от распространённости заболевания в обследуемой популяции.