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J-GLOBAL ID：201802276745987658   整理番号：18A1114650

予後試験を評価するための受信機操作特性曲線の新しい方法【JST・京大機械翻訳】

A novel method for interrogating receiver operating characteristic curves for assessing prognostic tests

著者 (5件)： Thomas Gregoire (SQU4RE, Roeselare, Belgium) ,  Kenny Louise C. (Department of Obstetrics and Gynaecology, University College Cork, Cork, Ireland) ,  Kenny Louise C. (Irish Centre for Fetal and Neonatal Translational Research (INFANT), Cork, Ireland) ,  Baker Philip N. (College of Medicine, Biological Sciences and Psychology, University of Leicester, Leicester, UK) ,  Tuytten Robin (Metabolomic Diagnostics, Cork, Ireland)
資料名： Diagnostic and Prognostic Research (Web)  (Diagnostic and Prognostic Research (Web))
巻： 1  号： 1  ページ： 17  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7476A  ISSN： 2397-7523  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 疾患罹患率は,新しい予後試験の開発の初期段階においてほとんど明確に考慮されていない。むしろ,研究者は,受信者動作特性(AUROC)の下での面積を,ゲージに対するキーメトリックとして使用し,予測性能能力を報告する。この統計は疾患罹患率を説明しないので,提案した試験は臨床的要求に適切に対処しない可能性がある。これは最終的に臨床診療への予後試験の翻訳を妨げる。ROC空間内の正および/または負の予測値基準(PPV,NPV)を表現する方法を提示した。方程式はいわゆるequi-PPV(およびequi-NPV)線に対して導出される。これにより,任意の与えられた有病率に対して,ROC空間上に特定のPPV(またはNPV)基準を満たす一連の感度特異性ペアをプロットすることが可能である。この概念は,最初に,確立された「力学」,強度,およびROC解析の限界を,開発中の予後モデルの文脈においてレビューすることによって紹介される。次に,ROC解析を強化するためのPPV(および/または)NPV基準の使用を詳述し,さらに,相互作用Webツールを作成して,人々が罹患率の関数における等予測値の線の動力学を調査することを可能にした。また,Webツールは,ROC曲線形状が,特定の正および/または負の予測値基準(http://d4ta.link/ppvnpv/)を最も良く満たすことを可能にする。この概念の利点と意味を説明するために,低リスクの未経産妊娠における子癇前リスクの予測に関する例を詳述し,リスク層別化において,予後試験の臨床的有用性を正および負の予測値基準において表すことができる。新しい予後試験の開発は,ROC曲線と共にそのような基準を共可視化する可能性により促進される。臨床的に意味のあるリスク層別化を達成するために,あらかじめ規定された正値(ルールイン)または負の予測値(ルールアウト)基準のどちらかを満たす別々の試験の開発が考慮されるべきである:成功したルールインおよびルールアウト試験の特性は著しく異なる可能性がある。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バイオマーカー ,  子癇 ,  罹患率 ,  *受信機 ,  可視化 ,  Web【情報システム】 ,  妊娠 ,  *特性曲線 ,  相互作用
準シソーラス用語： リスク層別化 ,  未経産 ,  ROC曲線 ,  特異性 ,  予測値 ,  診療 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 予後 ,  バイオマーカー ,  多成分試験 ,  予後パフォーマンス

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  消化器の腫よう  (GH04000D)

引用文献 (31件)：

• Hypertension; Integrated proteomics pipeline yields novel biomarkers for predicting preeclampsia; JE Myers, R Tuytten, G Thomas; 61; 2013; 1281-1288; 10.1161/HYPERTENSIONAHA.113.01168; citation_id=CR1
• Hypertension; Robust early pregnancy prediction of later preeclampsia using metabolomic biomarkers; LC Kenny, DI Broadhurst, W Dunn; 56; 2010; 741-749; 10.1161/HYPERTENSIONAHA.110.157297; citation_id=CR2
• BMJ; Prognosis and prognostic research: what, why, and how?; KGM Moons, P Royston, Y Vergouwe; 338; 2009; b375; 10.1136/bmj.b375; citation_id=CR3
• Usher-Smith JA, Sharp SJ, Griffin SJ. The spectrum effect in tests for risk prediction, screening, and diagnosis. bmj BMJBMJ. 2016;353353https://doi.org/10.1136/bmj.i3139.
• Pepe MS. The statistical evaluation of medical tests for classification and prediction. Oxford: Oxford University Press; 2003.

タイトルに関連する用語 (5件)： 予後 ,  試験 ,  評価 ,  受信機 ,  特性曲線