Характеристические операционные кривые

ХОК графически иллюстрирует соотношение между процентами ложноотрицательных и ложно­положительных результатов для разных отрезных точек диагностического теста. При построении ХОК строится график, где на вертикальной оси от­кладывается процент истинно положительных ре­зультатов (чувствительность), а на горизонталь­ной — процент ложноположительных результатов (1 — специфичность) для разных отрезных точек теста. Пунктирная диагональная линия на ри­сунке соответствует тесту, который даетположительные или отрицательные результаты всего лишь случайно. Такой тест не несет никакой полезной информации. В идеале, тест должен да­вать результаты, которые можно было бы графиче­ски отобразить одной точкой в левом верхнем углу — 100% истинно положительных и 100% ис­тинно отрицательных. Чем ближе ХОК к верхнему левому углу графика, тем точнее (правильнее) тест, так как частота истинно положительных результа­тов равняется 1, а ложноположительных — 0. Если брать все более строгие критерии для положитель­ного результата теста, то точка на кривой, соответ­ствующая чувствительности и специфичности (точка А), будет передвигаться вниз и влево (менее высокая чувствительность, более высокая специ­фичность). Если для положительного результата теста требуется менее строгое подтверждение, то точка на кривой, соответствующая чувствительно­сти и специфичности (точка В), двигается вверх и вправо (более высокая чувствительность и более низкая специфичность). Размер площади между результатами, полученными в действительности, и прямой линией отражает, насколько хорош дан­ный тест. Чем больше площадь под кривой, тем лучше (информативнее) тест.

В зависимости от цели теста, эти кривые можно использовать для выбора оптимальной отрезной точки. Например, для скринингового теста обычно желательна высокая чувствительность, и за это приходится платить более низкой специфично­стью. Отрезную точку также можно выбирать в за­висимости от значимости данной медицинской проблемы (осложнения и смертность, которые по­влечет за собой ошибочный диагноз), финансовых затрат или необходимости собрать максимальный объем информации (тогда выбирается положение операционной точки, которое дает наибольшее уве­личение посттестовой вероятности).

ХОК также можно использовать для сравнения двух и более тестов путем сопоставления площадей под кривыми, которые отражают правильность ка­ждого теста. Важно помнить, однако, что ХОК могут быть хороши лишь настолько, насколько хороши операционные характеристики, по которым были построены эти кривые.

Наконец, для выбора экономически эффек­тивной стратегии нужно тщательно оценить не только тест как таковой, но и учесть всю имею­щуюся информацию и вероятности конкретного заболевания. Это и есть суть байезианской моде­ли принятия решений. Согласно этой модели, врач пересматривает свое отношение к какой-ли­бо гипотезе после появления каждого нового бло­ка информации, при этом новой информации придается различная значимость (вес), в зависи­мости от ее операционных характеристик. Следу­ет учитывать, насколько велико значение той ин­формации, которую дает тест или процедура. Это можно определить с помощью ХОК и статистиче­ских моделей.