净重新分类改进计算的扩展以衡量新生物标志物的有用性

适当地量化风险预测算法中新标志物所增加的有用性是一个积极研究和讨论的问题。标准方法，包括统计显著性和c统计量是有用的，但不足够。净重新分类改进（NRI）提供了一种简单直观的方式来量化新标志物带来的改进，正日益受到研究人员的欢迎。然而，关于NRI的若干方面尚未得到充分研究。本文提出了NRI的前瞻性公式，该公式可立即应用于生存和竞争风险数据，并允许根据观察到或感知的成本轻松加权。我们解决了类别数量和选择及其对NRI影响的问题。我们对基于类别的NRI与无类别的NRI进行了比较，并得出结论，除非定义方式相同，否则不能跨研究比较NRI。我们讨论了当模型应用于不同样本或事件定义和随访时间不同的研究时，不同事件率的影响。我们还展示了如何将NRI应用于病例对照数据。文中所述概念以弗雷明翰心脏研究为例进行说明。总结来看，NRI可轻松计算用于生存、竞争风险和病例对照数据，使用无类别版本更客观且可跨研究比较，且可以包含分类的相对成本。我们建议研究人员在为其应用选择NRI时，明确界定并合理说明其选择。