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Characterizing Decision-Analysis Performances of Risk Prediction Models Using ADAPT Curves

机译:使用ADAPT曲线表征风险预测模型的决策分析性能

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摘要

The area under the receiver operating characteristic curve is a widely used index to characterize the performance of diagnostic tests and prediction models. However, the index does not explicitly acknowledge the utilities of risk predictions. Moreover, for most clinical settings, what counts is whether a prediction model can guide therapeutic decisions in a way that improves patient outcomes, rather than to simply update probabilities.Based on decision theory, the authors propose an alternative index, the “average deviation about the probability threshold” (ADAPT).An ADAPT curve (a plot of ADAPT value against the probability threshold) neatly characterizes the decision-analysis performances of a risk prediction model.Several prediction models can be compared for their ADAPT values at a chosen probability threshold, for a range of plausible threshold values, or for the whole ADAPT curves. This should greatly facilitate the selection of diagnostic tests and prediction models.
机译:接收器工作特性曲线下的面积是广泛用于表征诊断测试和预测模型性能的指标。但是,该指数并未明确承认风险预测的效用。此外,对于大多数临床情况而言,重要的是预测模型是否能够以改善患者预后的方式指导治疗决策,而不是简单地更新概率。基于决策理论,作者提出了另一种指标,即“ ADAPT曲线(ADAPT值与概率阈值的关系图)清楚地表征了风险预测模型的决策分析性能。可以在选定的概率阈值下比较多个预测模型的ADAPT值,适用于某个合理的阈值范围或整个ADAPT曲线。这将极大地方便诊断测试和预测模型的选择。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者

    Wen-Chung Lee; Yun-Chun Wu;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(95),2
  • 年度 -1
  • 页码 e2477
  • 总页数 6
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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