Структура и возможности ROC-кривой

Прогностическая ценность диагностического результата определяется как вероятность наличия или отсутствия диагностируемого состояния у данного конкретного пациента с еще неизвестным состоянием при положительных или отрицательных результатах диагностического исследования.

Выделяют два вида прогностической ценности диагностического результата.

· Прогностическая ценность положительного результата определяет вероятность наличия у пациента состояния при положительных результатах диагностического исследования.

· Прогностическая ценность отрицательного результата отражает вероятность отсутствия у пациента диагностируемого состояния при отрицательных результатах исследования.

Смысл данной категории по отношению к рассмотренным выше сенситивности и специфичности состоит в том, что прогностическая ценность характеризует диагностическую эффективность конкретного диагностического результата в оценке состояния испытуемого, у которого заранее ничего неизвестно о наличии оцениваемого свойства. Такая ситуация соответствует условиям повседневной практической деятельности, поскольку на практике чаще всего приходится иметь дело с пациентами с заранее неизвестными клинико-психологическими свойствами.

Подытоживая сказанное, можно отметить, что категории сенситивности и специфичности описывают потенциальную доказательную эффективность диагностического метода. В отличие от них прогностическая ценность характеризует реальную значимость конкретного диагностического результата, полученного с помощью данной методики или теста.

Математически прогностическая ценность является функцией от сенситивности, специфичности и еще одного показателя, который как раз и определяет реальную диагностическую значимость полученного результата. Данным показателем является распространенность диагностируемого свойства в популяции. Общая закономерность состоит в том, что, чем выше распространенность расстройства или свойства, тем более высокую прогностическую ценность будут иметь диагностические результаты, причем даже имеющие посредственные значения специфичности и сенситивности.

Недооценка распространенности часто значительно снижает валидность различных шкал экспресс-диагностики. Если распространенность состояния в популяции примерно ниже 25-30%, то ожидается невысокая прогностическая ценность результатов диагностики. Она может быть повышена только за счет высоких значений сенситивности или специфичности.

· При заданной распространенности прогностическая ценность информации в пользу диагностируемого состояния тем выше, чем выше специфичность диагностического результата.

· Прогностическая ценность отрицательного ответа зависит от чувствительности полученного результата.

Рассмотрим описанные отношения на конкретном примере диагностического вопроса, направленного на выявление генерализованного тревожного расстройства (ГТР).

Диагностический вопрос «Бывают ли у вас периоды, когда вы находитесь в тревожном состоянии?» обладает высокой чувствительностью, но низкой специфичностью в плане диагностики генерализованного тревожного расстройства. В связи с этим, прогностическая ценность положительного ответа на этот вопрос будет невысокой, учитывая низкую специфичность вопроса и небольшую распространенность данного расстройства. Действительно, какова вероятность, что человек, испытывающий периодически тревожное состояние, будет обязательно страдать ГТР? Вместе с тем практически все больные ГТР дадут положительный ответ на указанный вопрос. Если же пациент даст отрицательный ответ о периодах тревожного состояния, то, скорее всего, данный субъект не страдает ГТР. Другими словами, прогностическая ценность отрицательного ответа здесь будет выше, чем ценность положительного результата в связи с высокой сенситивностью вопроса. Это соответствует здравому смыслу, поскольку вряд ли больной ГТР будет отрицать наличие у себя периодов тревожного состояния.

Еще раз подчеркнем, что категория прогностической ценности принципиально отличается от сенситивности и специфичности. Значения рассмотренных выше категорий оценивают, насколько хорош диагностический метод в выявлении лиц с уже известным состоянием, которое было установлено с помощью не данной методики, а золотого стандарта или другой методики с доказанной эффективностью. В отличие от них прогностическая ценность показывает вероятность правильной диагностики определенного состояния у индивида, у которого неизвестно, имеется оно или отсутствует.

Еще один момент, связанный с прогностической ценностью относится к различной распространенности психически расстройств в разных популяционных группах. Например, совершенно очевидно, что среди бойцов спецназа распространенность тревожных расстройств будет значительно ниже, чем среди пациентов отделения пограничных состояний. Поэтому, одни и те же методы диагностики тревожных расстройств будут обладать низкой прогностической ценностью в первом случае (предоставляя, к примеру, ложнопозитивные результаты) и удовлетворительной во втором. Более практически ориентированный пример может относиться к различной распространенности тех или иных состояний среди стационарных и амбулаторных пациентов.

Таким образом, в процессе клинической психодиагностики крайне важно учитывать распространенность диагностируемого свойства или состояния в популяции, представителем которой является данный пациент.

ROC – анализ и построение характеристической кривой

Понятие ROC- анализа было введено в доказательную медицинскую диагностику из радиофизики.

ROC-анализ (receiveroperatorcharacteristic (англ.) – операционная характеристика приемника) основан на вычислении зависимости числа истинноположительных результатов от числа ложноотрицательных. Полученные результаты представляются в виде графика – ROC-кривой.

В диагностическом смысле ROC-анализ применяется для оценки диагностической эффективности методик, которые на выходе представляют результат не виде ответа «есть» или «нет» оцениваемое состояние, а принимают несколько значений. Другими словами, данный способ оценки эффективности применим к методикам, имеющим диагностические шкалы.

Суть ROC-анализа состоит в том, что для каждого экспериментально полученного значения диагностической шкалы рассчитывается четырехпольная таблица. В процессе анализа каждое полученное значение принимается как пороговое, т.е. разделяющее две группы испытуемых. Для каждого значения шкалы подсчитывается количество испытуемых в одной и другой группах, имеющих данное и более высокие значения. Все значения шкалы при этом упорядочиваются в порядке возрастания. Затем для каждого шкального значения, которое принимаетсяькак пороговое, рассчитываются доли истинноположительных (сенситивность) и ложноположительных (математически выражается как «1 - специфичность») случаев. На основе этих показателей строится ROC-кривая.

Рассмотрим основные особенности ROC-кривой, которые определяют ее прикладное значение.

· ROC-кривая представляет собой характеристический график в двухосевой системе координат.

· По горизонтальной оси откладываются доли ложноотрицательных случаев.

· По вертикальной оси откладываются уровни сенситивности.

· Оценки сенситивности по вертикали и 1-специфичность по горизонтали для каждого значения шкалы являются координатами ROC-кривой.

· График ROC-кривой представляет собой дугообразную кривую, проходящую над диагональю координатной плоскости. Купол этой кривой направлен влево вверх.

· Чем более крутой подъем имеет кривая и чем ближе ее купол к верхнему левому углу, тем выше диагностическая эффективность оцениваемой методики.

· Для математической оценки кривой рассчитывается площадь под ней. Если площадь под ROC-кривой достоверно больше площади под диагональю координатной плоскости, то вероятность правильной диагностики с помощью данного теста превышает случайную. Чем выше площадь под кривой, тем точнее в диагностическом плане данная методика. Хорошие диагностические возможности демонстрируют методики, при ROC-оценке которых площадь под кривой выше 0,7.

· С помощью ROC-анализа можно выбрать пороговое значение, которое наилучшим образом разделяет группы испытуемых. Наиболее простой способ определения такого значения состоит в том, что выбирается значение, для которого сумма значений сенситивности и специфичности является максимальной по сравнению с данными характеристиками для других значений шкалы.

Существует также модифицированный вариант ROC-кривой, который известен как качественнаяROC-кривая (QROC-кривая). В отличие от обычной ROC –кривой здесь по горизонтальной оси откладываются значения специфичности, т.е. QROC- кривая показывает на графике отношения специфичности и сенситивности.

Дата добавления: 2015-06-04