Uso de curvas ROC en investigación clínica: Aspectos teórico-prácticos
Una amplia gama de tests diagnósticos reportan sus resultados cuantitativamente, utilizando escalas contínuas. El análisis de curvas ROC (receiver operating characteristic curve) constituye un método estadístico para determinar la exactitud diagnóstica de estos tests, siendo utilizadas con tres prop...
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Sociedad Chilena de Infectología
2012
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oai:scielo:S0716-101820120002000032012-08-16Uso de curvas ROC en investigación clínica: Aspectos teórico-prácticosCerda,JaimeCifuentes,Lorena Tests diagnósticos curva ROC bioestadística Una amplia gama de tests diagnósticos reportan sus resultados cuantitativamente, utilizando escalas contínuas. El análisis de curvas ROC (receiver operating characteristic curve) constituye un método estadístico para determinar la exactitud diagnóstica de estos tests, siendo utilizadas con tres propósitos específicos: determinar el punto de corte de una escala continua en el que se alcanza la sensibilidad y especificidad más alta, evaluar la capacidad discriminativa del test diagnóstico, es decir, su capacidad de diferenciar sujetos sanos versus enfermos, y comparar la capacidad discriminativa de dos o más tests diagnósticos que expresan sus resultados como escalas continuas. En base a una investigación clínica real, el presente artículo ilustra el sustrato teórico subyacente a la construcción de curvas ROC, con el objetivo de ayudar a lectores e investigadores a interpretar correctamente sus resultados.info:eu-repo/semantics/openAccessSociedad Chilena de InfectologíaRevista chilena de infectología v.29 n.2 20122012-04-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0716-10182012000200003es10.4067/S0716-10182012000200003 |
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Una amplia gama de tests diagnósticos reportan sus resultados cuantitativamente, utilizando escalas contínuas. El análisis de curvas ROC (receiver operating characteristic curve) constituye un método estadístico para determinar la exactitud diagnóstica de estos tests, siendo utilizadas con tres propósitos específicos: determinar el punto de corte de una escala continua en el que se alcanza la sensibilidad y especificidad más alta, evaluar la capacidad discriminativa del test diagnóstico, es decir, su capacidad de diferenciar sujetos sanos versus enfermos, y comparar la capacidad discriminativa de dos o más tests diagnósticos que expresan sus resultados como escalas continuas. En base a una investigación clínica real, el presente artículo ilustra el sustrato teórico subyacente a la construcción de curvas ROC, con el objetivo de ayudar a lectores e investigadores a interpretar correctamente sus resultados. |
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