决策曲线(Decision Curve Analysis)的绘制(R语言)

Posted 2023-03-21

参考技术A 本文案例数据是NHLBI（美国国家心肺血液研究所）著名的Framingham心脏研究数据集的一个子集。大概长这个样子：

Note: 查看complex模型曲线上的各数据点。NB也可以改成sNB，表示经过患病率的标准化。

使用simple模型预测1000人的风险分层，显示“损失:受益”坐标轴，赋以8个刻度，显示置信区间

使用complex模型预测1000人的风险分层，显示“损失:受益”坐标轴，赋以8个刻度，显示置信区间

它相当于在回归预测分析的基础上，引入了损失函数。先简单定义几个概念：

P：给真阳性患者施加干预的受益值（比如用某生化指标预测某患者有癌症，实际也有，予以活检，达到了确诊的目的）；
L：给假阳性患者施加干预的损失值（比如预测有癌症，给做了活检，原来只是个增生，白白受了一刀）；
Pi：患者i有癌症的概率，当Pi > Pt时为阳性，给予干预。

所以较为合理的干预的时机是，当且仅当 Pi × P >(1 – Pi) × L ，即预期的受益高于预期的损失。推导一下可得， Pi > L / ( P + L ) 即为合理的干预时机，于是把 L / ( P + L ) 定义为Pi的阈值，即Pt。

参考资料

临床模型评价：C指数(C-Index)校正曲线(Calibration plot)决策分析曲线(Decision Curve Analysis， DCA)NRI指数

临床模型评价：C指数(C-Index)、校正曲线(Calibration plot)、决策分析曲线(Decision Curve Analysis， DCA)、NRI指数

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