抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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確立された臨床予測モデルへの適合の統計尺度を改善する新しいリスク因子は,しばしば識別(ROC曲線AUCまたはc指数)の測定を最小に変化させる。その結果,識別の尺度はそのようなモデルの評価において鈍感であると示唆された。この現象を理解するためには,リスク要因の有無によるモデルによって生成される人口リスク分布に焦点を当てる必要がある。これは,これらのリスク分布が,症例/患者および対照/非患者のリスク分布を完全に決定するので,ROC曲線とそのAUCを完全に決定する。より広い集団リスク分布は,より大きなROC曲線AUCをもたらす。標準心血管リスクモデルに追加された2の相対リスクを有する完全独立危険因子は,明らかに異なるリスクのある場合と無い場合のリスク分布(適合の統計尺度によって評価される)を,一方,集団リスク分布(識別の尺度によって評価される)を最小に広げる。この理由は,リスク要因の追加は,より高いリスク地層とより低いリスク層によってあらゆるリスク地層を置換するけれども,この脱popしたリスク地層は,近隣リスク地層における類似した分割によって主に再占められることである。リスク分布に関する各点への上下移動経路の織り込みは,ROC曲線AUCにおける最小変化を伴うリスク割当ての大きな補償的シャッフリングをもたらした。【JST・京大機械翻訳】
