Net benefit approaches to the evaluation of prediction models, molecular markers, and diagnostic tests

Use of new CORE risk score to predict 10 year risk of liver cirrhosis in general population: population based cohort study

CORE Calculator

הרווח הנקי מבדיקה תלוי בערך הסף ממנו ומעלה אנו קובעים שהבדיקה חיובית. במודלים לחיזוי, ערך הסף הזה קובע הן את הסבירות לבדיקות חיוביות כוזבות או אמיתיות, והן את "שער החליפין הערכי", ולכן אפשר לחשב לפיו את הרווח הנקי מבדיקה. אך ערך הסף הוא סובייקטיבי מאוד. יהיה מצב שבו רופאה ומטופל יבחרו ערך סף אחד לפעולה ורופא ומטופלת אחרים ערך סף אחר. עקומת ניתוח ההחלטות עוקפת את הבעיה הזו, בכך שהיא מציגה לנו את הרווח הנקי מהבדיקה עבור טווח רחב של ערכי סף. בציר האופקי נמצא ערך הסף, ובציר האנכי של הגרף, הרווח הנקי מהבדיקה. ככל שהגרף גבוה יותר, כך הרווח הנקי גבוה יותר. עליה בערכי הסף (התקדמות בציר האופקי) מייצגת שער חליפין שבו יש משקל גדול לנזק מהבדיקה (בדיקות חיוביות כוזבות מקבלות יותר משקל), וכמעט תמיד תהיה קשורה לירידה ברווח הנקי מהבדיקה. על אותה מערכת צירים ניתן לבדוק מודל חיזוי אחד לעומת מודל אחר וגם לעומת ברירות מחדל (למשל, לטפל בכולם, או לא לטפל באף אחד).

Decision curve analysis

Net benefit approach to testing

Threshold for a positive test

Exchange rate

True positives/false positives

רווח נקי של בדיקה=

 שיעור בדיקות חיוביות אמיתיות (מבין כלל המשתתפים)

פחות

[שיעור בדיקות חיוביות כוזבות (מבין כלל המשתתפים) X שער החליפין*]

*היחס אותו אנחנו מוכנים לסבול בין מספר בדיקות חיוביות אמיתיות למספר בדיקות אמיתיות כוזבות