C2-決策曲線分析及其在R語(yǔ)言中的實(shí)現(xiàn)

1、湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院XiangYaSchoolofPublicHealth決策曲線分析及其在R語(yǔ)言中的實(shí)現(xiàn)導(dǎo)師：楊土保教授報(bào)告者：陳樂(lè)陶DCA背景決策曲線分析(Decisioncurveanalysis,DCA)最早由AndrewJ.Vickers和ElenaB.EIkin在2006年以題Decisioncurveanalysis:anovelmethodforevaluatingpredictionmodels介紹并發(fā)表于MedicalDecisionMaking雜志上。作者以一項(xiàng)預(yù)測(cè)前列腺癌患者是否應(yīng)該接受全精囊切除手術(shù)的研究展開(kāi)對(duì)DCA的闡述。湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院XiangYaSchoolofP

2、ublicHealth無(wú)論使用哪一種治療方法，都會(huì)遇到假陽(yáng)性或假陰性的可能，在極端情況下，可以使用適當(dāng)?shù)闹委煼椒ūM量避免假陽(yáng)性或假陰性帶來(lái)的嚴(yán)重后果。但當(dāng)兩種情況都無(wú)法避免時(shí)，就要找到一種能獲得凈獲益值（NetBenefit,NB）最大（獲益值-損失值）的辦法。Vickers引進(jìn)DCA這種方法，在不同的精囊浸潤(rùn)（SVI）發(fā)生率下，權(quán)衡患者可能得到或損失的臨床效益（如健康、經(jīng)濟(jì)、精神等方面），通過(guò)比較凈獲益NB值的大小預(yù)測(cè)實(shí)施哪種手術(shù)方法。湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院ti曲XiangYaSchoolofPublicHealth申南大垮Ls-08-20406080100Solidline:Prediction

3、model.Dottedline:assumeallpatientshaveSVI.Thinline:assumenopatientshaveSVI.ThegraphgivestheexpectednetbenefitperpatientrelativetonoseminalvesicletipremovalinanypatientThresholdprobabilityin%Decisioncurveforamodeltopredictseminalvesicleinvasion(SVI)inpatientswithprostatecancer湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院XiangYaSchoolofP

4、ublicHealth湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院XiangYaSchoolofPublicHealthDCA原理DCA的產(chǎn)生基于一個(gè)原則，即假陽(yáng)性（如不必要的活檢）和假陰性（如漏診癌癥）的相對(duì)損失值可以用閾概率R表示。假定患癌癥的概率大于20%時(shí)應(yīng)選擇活檢，那么當(dāng)受試者患癌癥的概率小于20%時(shí)，漏診癌癥產(chǎn)生的損失值是接受不必要活檢損失值的四倍，這意味著閾概率的值決定了損失的相對(duì)比值。總之，閾概率的值既可以決定受試者的臨床結(jié)局又可以使用臨床凈效益函數(shù)對(duì)真陽(yáng)性和假陽(yáng)性的臨床結(jié)果建模：PtTruePositiveFalsePositiveNetBenefit=.一PtROC與DCA的聯(lián)系與區(qū)別ROC和DCA都

5、屬于預(yù)測(cè)模型，都可以用來(lái)評(píng)價(jià)不同模型的優(yōu)劣，但ROC和DCA在理論構(gòu)建上有著本質(zhì)區(qū)別。ROC結(jié)合了所有靈敏度與特異度通過(guò)比較AUC決定預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性o但在實(shí)際臨床應(yīng)用中，AUC值最大并不代表模型最優(yōu)。DCA是用來(lái)預(yù)測(cè)臨床結(jié)局變量的模型。DCA最適用的情況是：有癥狀預(yù)示可能患病但未被確診時(shí)，是否采取及采取何種篩査方法來(lái)診斷疾病。很顯然，在極端情況下如何抉擇并不難，而在特定的區(qū)間概率范圍內(nèi)就依靠DCA提供決策評(píng)價(jià)。ROCDCA結(jié)局指標(biāo)二分類(lèi)/有序多分類(lèi)變量二分類(lèi)變量統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)Logistic分析Logistic分析常用繪圖軟件SPSS、R軟件R軟件橫、縱坐標(biāo)2特異度、靈敏度閾概率片、凈獲益NB1

6、判定指標(biāo)AUC、最佳臨界點(diǎn)NB判定標(biāo)準(zhǔn)單模型：臨界點(diǎn)在左上最優(yōu)多模型：AUC越大越好單模型：在兩條極端曲線右上方的區(qū)域最優(yōu)多模型：曲線在右上最優(yōu)適用條件診斷模型診斷、預(yù)后模型意義判斷診斷試驗(yàn)的準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)不同模型優(yōu)劣預(yù)測(cè)結(jié)局變量評(píng)價(jià)不同模型優(yōu)劣ROC與DCA的區(qū)別實(shí)例分析為了更好的說(shuō)明DCA方法的應(yīng)用，我們以一項(xiàng)前瞻性隊(duì)列研究為例具體展示R語(yǔ)言的操作。該研究截取了隨訪時(shí)間長(zhǎng)達(dá)40年的Framingham心血管研究的部分?jǐn)?shù)據(jù)，目的是為了探究不同影響因素與冠心病相關(guān)死亡結(jié)局的關(guān)系。數(shù)據(jù)樣本量為4658,發(fā)生冠心病相關(guān)死亡的總數(shù)為2403,病死率為30%,自變量分別為sex（性別）、sbp（收縮壓）、

7、dbp（舒張壓）、scl（血清膽固醇）、age（年齡）、bmi（身體質(zhì)量指數(shù)）等，結(jié)局變量為chdfate（冠心病相關(guān)死亡結(jié)局）。SourceonSave1c-Run1Source*|a口setwd(“D:、DCA“)Datas；-read.csv(”220.Framinghamcsy,header-TRUE,sep-M,*)library(rmda)R語(yǔ)言程序789101112131415161718192122232425Z6Z728singlethresholds二seqCO,1,by=0.01),confidenceintervals=0.95.study.design=cohort)

8、triplethresholdsseq0,l,by=0.01),confidenceintervats=0.95.study.design=cohort)total-decisioncurveCchdfate-scl-t-sbp-dbpoge+bni+sexata=Data,family-binomial(link-*logit*),thresholds-seq(0,1,by-O.01),confidence.lntervals=0.95,study.design=cohort*)Lervals=false,standardize=false,xlab=,Th

9、resholdProbablity)(TopLevel)tRScriptt湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院I曲XiangYaSchoolofPublicHealth申南大垮湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院I曲XiangYaSchoolofPublicHealth申南大垮000204060810ThreshoidProbabiitysingletriplecomplexAllNonecooGOLo0-03U留0N對(duì)三種不同模型進(jìn)行比較的決策曲線分析圖湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院XiangYaSchoolofPublicHealthw湘雅公共衛(wèi)生學(xué)院十a(chǎn)tXiangYaSchoolofPublicHealthDCA應(yīng)用目前DCA方法主要應(yīng)用于預(yù)測(cè)診斷試驗(yàn)結(jié)局、術(shù)后結(jié)局及比較不同模型的優(yōu)劣。例如預(yù)測(cè)前列腺癌患者存在SVI的概率（預(yù)測(cè)診斷結(jié)局），預(yù)測(cè)心臟手術(shù)后患者的死亡率（預(yù)測(cè)術(shù)后結(jié)局），選擇評(píng)價(jià)房顫患者口服抗凝藥出血風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)模型（比較不同模型優(yōu)劣）。706050403020100申南大垮發(fā)表年份在PubMed上檢索的不同發(fā)表年份下關(guān)于DCA的發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量趨勢(shì)圖小結(jié)ROC曲線、校正曲線及決策樹(shù)等評(píng)價(jià)