基于加权Youden指数的最优诊断界值及其置信区间构建

目的 在ROC曲线分析中,Youden指数常被用于最优诊断界值的选择.加权Youden指数考虑了灵敏度和特异度的不同权重,更符合实际应用需求,但基于该新指数用于选择最优诊断界值的理论尚不完善.本研究旨在假定检测结果服从logistic分布或正态分布,推导基于加权Youden指数的最优诊断界值,并构建其参数及非参数置信区间.方法 在不同条件下使得加权Youden指数达到最大,推导相应最优诊断界值,基于delta法推导相应方差,利用正态近似法和bootstrap法分别构建相应参数及非参数置信区间.所提方法统计性能评估采用Monte Carlo方法.结果 研究构建了单纯使加权Youden指数达到最大及限定灵敏度或特异度下限时,使加权Youden指数达到最大时相应的最优诊断界值,并推导得到了相应方差,构建了置信区间参数和非参数估计方法.模拟研究显示所提出的最优诊断界值平均偏差较小,在满足参数方法假设下参数方法优于非参数方法.所提置信区间覆盖率能达到预设水平.结论 所提诊断界值确定方法及其置信区间能够满足应用需求,且当满足参数方法条件时,最优诊断界值参数方法要优于非参数方法.