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(無題) 削除/引用 No.5391-2 - 2016/09/07 (水) 23:29:45 - 素人 ROC曲線の下部面積はの大小で診断能の優劣を考えるのはおかしくないとおもいますが、0.7〜0.9とかはあくまでも目安かと思っています。 あくまでもＡ＞Ｂ＞Ｃということだけ。 また、実際に診断に使うのであればカットオフ値を検討して、 その際の感度や特異度、陽性的中率等で判断してはと思います。 なお、AとBとCは陽性となる例は重複するのですか？ バイオマーカーでは排他的な関係なので組み合わせで使われる場合もあるように思いました（Ｃ単独ではだめでもＡとの組み合わせでは良いとか）。

診断に有用なバイオマーカーの検索の解釈について 削除/引用 No.5391-1 - 2016/09/06 (火) 23:51:17 - テッド いつもお世話になっております。 臨床研究の統計後の解釈に疑問がありまして、ご助言いただければと思います。 癌と良性の2グループ間で、診断に有用なバイオマーカーを探すという目的で検討を行うとします。 2グループ間で候補となるいくつかのバイオマーカーの平均値を比較したところ、AとBとCの3つのバイオマーカーで有意差がありました。 また、ROC解析により各AUCはA:0.80、B:0.70、C:0.60という値でした。 疑問点はこの結果の解釈なんです。 AとBとCは良性に比べて癌で有意に高くなる。なかでもAとBは診断に有用なマーカーである可能性がある。一方、Cは診断の役にたたない。 と考えていいのでしょうか？ AUCの値の解釈としてネットには0.7-0.9はmoderate accuracyとなっていたので、AとBは診断二有用なマーカーである可能性があると考えました。 またCという項目の位置づけについてもいまいち理解に苦しんでいます。平均値は差があるのに、診断には使えないマーカー？ お忙しいところ恐れ入りますがアドバイスお願いします。

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