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The precision–recall curve overcame the optimism of the receiver operating characteristic curve in rare diseases

接收机工作特性 生物标志物 曲线下面积 曲线下面积 医学 线性判别分析 统计 内科学 预测值 肿瘤科 数学 生物 生物化学 药代动力学
作者
Brice Ozenne,Fabien Subtil,Delphine Maucort‐Boulch
出处
期刊:Journal of Clinical Epidemiology [Elsevier BV]
卷期号:68 (8): 855-859 被引量:268
标识
DOI:10.1016/j.jclinepi.2015.02.010
摘要

Compare the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) vs. the area under the precision-recall curve (AUPRC) in summarizing the performance of a diagnostic biomarker according to the disease prevalence.A simulation study was performed considering different sizes of diseased and nondiseased groups. Values of a biomarker were sampled with various variances and differences in mean values between the two groups. The AUCs and the AUPRCs were examined regarding their agreement and vs. the positive predictive value (PPV) and the negative predictive value (NPV) of the biomarker.With a disease prevalence of 50%, the AUC and the AUPRC showed high correlations with the PPV and the NPV (ρ > 0.95). With a prevalence of 1%, small PPV and AUPRC values (<0.2) but high AUC values (>0.9) were found. The AUPRC reflected better than the AUC the discriminant ability of the biomarker; it had a higher correlation with the PPV (ρ = 0.995 vs. 0.724; P < 0.001).In uncommon and rare diseases, the AUPRC should be preferred to the AUC because it summarizes better the performance of a biomarker.

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