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Fluxograma

Curva ROC

Ariel Perez Espanhol

Conteúdo do fluxograma

  1. Las curvas ROC

  2. Se utiliza para distinguir distintos estados alternativos de Salud. por medio de un eje Y que es sensibilidad y X que corresponde a especifidad.

  3. Evalúa de la capacidad discriminativa de un test diagnostico

  4. Lo discriminativo de un test se refiere a la capacidad de este de distinguir entre alguien enfermo y alguien sano.

  5. 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.

  6. EL gráfico de curva de ROC muestra la "proporción de verdaderos positivos" ( eje Y) versus "proporción de falsos positivos" (eje X).

  7. 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.

  8. Sensibilidad y especifidad diagnostica.

  9. se necesita ordenar los puntos de corte de tal forma de generar puntos positivos y negativos.

  10. evaluación de una prueba diagnostica

  11. La sensibilidad es la capacidad de un test de detectar la enfermedad cuando esta presente.

  12. La especifidad es la capacidad de un test para descartar la enfermedad cuando no esta presente.

  13. Elección de sujetos representativos

  14. Usar la curva ROC para medir sensibilidad y especifidad.

  15. planeamiento explicito de la hipotesis nula

  16. Establecer el diagnostico de manera rigurosa y exacta, independiente de las personas a evaluar.

  17. Análisis de las curvas de ROC

  18. Curvas ROC parametricas

  19. Curvas ROC no parametricas

  20. Construcción de curvas de ROC

  21. intervalos de sensibilidad y especifidad

  22. área bajo la curva ROC

    verdadera ABC ROC= porb

    Comparación de la curva ROC

Informações

Descrição
Fluxograma sobre Curva ROC, criado por Ariel Perez em 30-05-2017.
Criado por
Ariel Perez
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