Flowchart
Curva ROC
Flowchart content
Las curvas ROC
Se utiliza para distinguir distintos estados alternativos de Salud. por medio de un eje Y que es sensibilidad y X que corresponde a especifidad.
Evalúa de la capacidad discriminativa de un test diagnostico
Lo discriminativo de un test se refiere a la capacidad de este de distinguir entre alguien enfermo y alguien sano.
El factor AUC refleja la capacidad del tes de distinguir entre pacientes con y sin la enfermedad a lo largo de todos los puntos de corte.
EL gráfico de curva de ROC muestra la "proporción de verdaderos positivos" ( eje Y) versus "proporción de falsos positivos" (eje X).
Con lo anterior si un test genera una curva ROC lejana a la linea de no discriminación, por medio de sus puntos de corte, mayor sera su capacidad discriminativa.
Sensibilidad y especifidad diagnostica.
se necesita ordenar los puntos de corte de tal forma de generar puntos positivos y negativos.
evaluación de una prueba diagnostica
La sensibilidad es la capacidad de un test de detectar la enfermedad cuando esta presente.
La especifidad es la capacidad de un test para descartar la enfermedad cuando no esta presente.
Elección de sujetos representativos
Usar la curva ROC para medir sensibilidad y especifidad.
planeamiento explicito de la hipotesis nula
Establecer el diagnostico de manera rigurosa y exacta, independiente de las personas a evaluar.
Análisis de las curvas de ROC
Curvas ROC parametricas
Curvas ROC no parametricas
Construcción de curvas de ROC
intervalos de sensibilidad y especifidad
área bajo la curva ROC
verdadera ABC ROC= porb
Comparación de la curva ROC
Information
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- Flowchart on Curva ROC, created by Ariel Perez on 30/05/2017.
- Created by
- Ariel Perez
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