roc 【实验技术】ROC分析的基本原理概述及初步应用

ROC分析基本原理概述

和初步应用

Roc(接收器操作特性)分析是一种结合灵敏度和特异性来综合评估诊断准确性或鉴别效果的方法。起源于20世纪50年代的统计决策理论，最初用于雷达性能评估。卢斯特第一次提出ROC分析可以用来评估医疗决策。自20世纪80年代以来，这种方法已被广泛用于评估医疗诊断性能。如今，它作为一种基本的评价方法，已经在医学诊断检验的评价过程中占据了关键的地位。以灭活牛口蹄疫Asia1疫苗LPB-E抗体效价和挑战保护试验为例，介绍了ROC分析的基本原理。

ROC曲线的建立

ROC曲线是根据一系列不同的二元分类方法(临界值或判定阈值)计算诊断结果的真阳性率和假阳性率，以真阳性率或敏感性(se)为纵坐标，假阳性率或1-特异性(1-sp)为横坐标而绘制的曲线。构建平滑ROC曲线时，需要假设病例组和对照组服从一定的分布，利用曲线拟合技术估计参数，直接利用参数生成平滑曲线。

ROC曲线的特征

ROC曲线的基本特征是:①曲线经过(0，0)和(1，1)两点。这两点分别对应于Se=0和Sp=1以及Se=1和Sp=0。②理论上完美的诊断是Se=1，Sp=1。ROC曲线从原点垂直上升到图像左上角，然后水平到达右上角。③完全没有价值的诊断是Se=1-Sp，是从原点到右上角的对角线。④一般诊断中，ROC曲线在上述两种极端情况之间，ROC曲线越靠近左上角，检验的准确性越高。

ROC分析的评价统计

ROC分析，利用曲线下面积(AUC)的综合统计量进行定量分析，AUC在1.0 ~ 0.5之间，AUC越接近1，诊断效果越好:①AUC在0.5 ~ 0.7之间，准确率较低。②AUC为0.7 ~ 0.9，有一定的准确性。③0.9以上的AUC有较高的准确性。④当AUC = 0.5时，说明诊断方法完全无效，没有诊断价值。AUC及其标准差(S.E .)的计算方法很多，统计方法可以采用Wilcoxon非参数方法。目前有相应的计算机软件(如Spss15.0)可用。

ROC分析的主要功能

4.1反映任何临界值对诊断对象(如疾病、疫苗免疫保护等)的识别能力。)ROC曲线上的每一点代表某一临界值的一对灵敏度和特异度，ROC曲线包含选择任何临界值时的灵敏度和特异度。它综合反映了不同临界值时敏感性和特异性的变化。

4.2选择最佳诊断临界值ROC曲线是表达敏感性和特异性关系的方法，得到的曲线可以确定最佳临界值。一般选择曲线转折点，即灵敏度和特异性较高的点作为临界值。选择最佳临界值的方法很多，一般选择尤登指数(YI=Se+Sp-1)或正似然比(LR (+) = SE/(1-SP))最大的阈值作为最佳诊断临界值。

4.3各种诊断试验对诊断学认识能力的比较根据诊断试验的ROC曲线，可以比较两种或两种以上不同诊断试验在诊断同一疾病时的可靠性，ROC曲线可以帮助决策者做出最佳选择。

ROC分析的优势和局限性

5.1应用ROC曲线的优势:(1)简单直观地观察、分析和判断诊断方法的临床准确性。②ROC曲线图形化地结合了灵敏度和特异性，能够准确地反映一种分析方法的灵敏度和特异性之间的关系，是检验准确性的综合代表。③与阳性预测值不同，ROC曲线评价法与人群患病率无关。但在实践中，最好采取患者和非患者人数相等的方式。④④ROC曲线没有固定的分类阈值，允许中间状态的存在，有利于用户结合专业知识，权衡漏诊和误诊的影响，选择较好的截止值作为诊断参考值。⑤在同一量表下提供不同测试之间的直观对比。ROC曲线越凸，越接近左上角，说明其诊断价值更大，有利于不同指标之间的比较。

5.2应用ROC曲线的缺点:①ROC曲线不显示真实的判断值，实际的分界值通常不显示在图上。(2)研究对象数量未图示。③当样本数减少时，曲线呈“锯齿状”，即使样本数多，也可能“凹凸不平”。

实例分析

牛口蹄疫灭活疫苗的A-E抗体滴度和攻毒保护试验结果引自《中国兽医杂志》2007，41(7):19 ~ 22/刘等。)，这是7批疫苗的药效试验数据。抗体滴度用稀释度的普通对数表示。利用SPSS15.0下的分析/ROC曲线…模块进行分析，结果如下(程序省略):

ACU=0.888，标准差=0.035，95%置信区间[0.820，0.957]，AUC范围0.7-0.9，具有一定的诊断准确性。ROC曲线如图1所示。

最小观测值减1作为最小截止点，最大观测值加1作为最大截止点。其他截断点取相邻观测值的平均值，大于等于截断点的为正。临界值、对应灵敏度(Se)、假阳性率(1-Sp)、约旦指数(YI)、阳性似然比(LR+)的估计结果见表1。从估计结果来看，截断点为1.875(101.875为75，接近64和90的几何平均数)，即当抗体滴度为1:75时，约登指数(YI)达到最大值0.70，正似然比LR(+)达到最大值8.70。相应地，1:75的抗体滴度可视为牛口蹄疫的Asia1。

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近年来报道的文献表明，ROC曲线是评价FMD疫苗免疫抗体诊断动物对强毒攻击保护作用的有效方法之一，也是研究FMD疫苗效力试验替代方法的统计方法之一。本次计算机测试基于SPSS17.0中的ROC分析，是对口蹄疫疫苗免疫抗体免疫保护的初步评估，分析结果需要在实践中检验。为了全面系统地评价口蹄疫疫苗免疫抗体诊断挑战试验的性能，应结合试验的设计、数据处理和模型准确性进行优化设计，并对免疫状态的识别和预测以及诊断结果的重复性评价进行比较。

质量管理部王国平主编