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临床预测模型评价——DCA曲线的解读

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2024-2-24 20:41
[视频作者] 数据的美学呈现
[视频时长] 2:1
[视频类型] 校园学习
在ROC曲线分析中,无论临界值如何选取,都可能面对假阳性和/或假阴性的问题。如果疾病危害小、尚无治愈办法,可以适当增加假阴性、避免假阳性;如果疾病危害大且晚发现、预后差,则可适当增加假阳性、避免假阴性。DCA (Decision Curve Analysis)曲线则避开了假阳性、假阴性的问题,直接计算净收益,使净收益最大化。
[图]临床预测模型评价——DCA曲线的解读
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