التقييم الإحصائي لنماذج التنبؤ بالمقارنة مع نماذج التشخيص: ما بعد منحنى ROC

الخلفية: تخدم نماذج التشخيص ونماذج التنبؤ أو الاستشراف أهدافًا مختلفة. بينما تستخدم نماذج التشخيص عادةً للتصنيف، تدمج نماذج التنبؤ بُعد الوقت، مضيفةً عنصرًا عشوائيًا. المحتوى: يُستخدم منحنى ROC عادةً لتقييم الفائدة السريرية لكل من نماذج التشخيص والتنبؤ. يقيم هذا المنحنى مدى جودة اختبار أو نموذج في التمييز، أو فصل الأفراد إلى فئتين، مثل المرضى وغير المرضى. قد يكون للمؤشر القوي للمخاطر، مثل الدهون لمرض القلب والأوعية الدموية، تأثير محدود على المساحة تحت المنحنى، المسماة AUC أو الإحصائية c، حتى إذا غير القيم المتوقعة. المعايرة، التي تقيس ما إذا كانت الاحتمالات المتوقعة تتفق مع النسب المرصودة، هي مكون آخر من دقة النموذج من المهم تقييمه. يمكن لإعادة التصنيف مقارنة الأثر السريري لنموذجين مباشرةً من خلال تحديد عدد الأفراد الذين سيتم إعادة تصنيفهم ضمن طبقات مخاطر سريرية ذات صلة. على سبيل المثال، إضافة البروتين التفاعلي C عالي الحساسية والتاريخ العائلي إلى نماذج التنبؤ بأمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام عوامل الخطر التقليدية يحرك حوالي 30٪ من الأشخاص في مستويات المخاطر المتوسطة، مثل مخاطر 5%-10% أو 10%-20% على مدى 10 سنوات، إلى فئات مخاطر أعلى أو أدنى، رغم التغير الطفيف في إحصائية c. يمكن للإحصائية المعايرة تقييم مدى توافق القيم المتوقعة الجديدة مع تلك المرصودة في البيانات المصنفة عرضيًا. الخلاصة: على الرغم من فائدته في التصنيف، ينبغي ألا يعتمد تقييم نماذج التنبؤ فقط على منحنى ROC، بل يجب تقييم كل من التمييز والمعايرة. يمكن لإعادة تصنيف المخاطر أن تساعد في مقارنة الأثر السريري لنموذجين على المخاطر للفرد وكذلك للسكان.