继ROC及列线图之后---校准曲线、DCA决策曲线、临床影响曲线
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发布时间：2024-10-21 18:57
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时间：8分钟前
在构建了列线图模型后，对其性能进行评估至关重要，这通常通过校准曲线、DCA决策曲线以及临床影响曲线来实现。校准曲线展示了实际发生概率与预测概率之间的关系，若校准曲线接近于Y = X线，模型的校准效果就较好，且Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的p值需大于0.05。
决策曲线分析（DCA）与ROC曲线相比较为新颖，提供了评估预测模型净效益的方法。通过选择不同阈值，模型预测的净效益能直观展示，有助于找到最佳的决策点。在构建模型时，使用决策曲线分析能帮助找到预测值与实际结果之间的最佳平衡点，使预测具有更高的实用价值。
临床影响曲线则进一步分析了模型在不同阈值下的实际应用效果。该曲线展示在特定阈值下，模型如何改变风险分层，特别是对于被模型评估为高风险的人群，以及实际为高风险的人群数量。通过比较红色曲线（被模型评估为高风险的人数）与蓝色曲线（实际为高风险的人数），可以评估模型在实际应用中的效果和准确性。
综上所述，通过校准曲线、DCA决策曲线以及临床影响曲线，我们可以全面评估模型的性能，确保模型在实际应用中能够准确预测和决策，提升医疗决策的科学性和有效性。
