| 命令： | 统计 ROC 曲线 图表对比盛行率  |
描述
在此图（ROC 曲线分析的一部分）中，您可以绘制一对敏感性/特异性值的疾病患病率的阳性和阴性预测值。
您可以从 ROC 曲线分析或文献中获得灵敏度和特异性值。
- 阳性预测值 当检测呈阳性时，存在疾病的概率。
- 阴性预测值 当测试为阴性时，疾病不存在的概率。
或者，程序可以绘制 95% 置信区间。
必需输入
Giguère 等人 （2016） 研究了在马蚌猪场流行的情况下使用马厩血清淀粉样蛋白 （SAA） 进行肺炎的早期检测。对于 >53 μg/mL 的最佳切点，他们发现敏感性为 64%，特异性为 77%。
- Sensitivity and Specificity（敏感性和特异性）：以百分比形式输入灵敏度和特异性。
- 选项：见下文
图
在图中，将阳性和阴性预测值与疾病患病率作成对比。
绘制 95% 置信区间
MedCalc 还可以在图表中绘制 95% 置信区间。这需要您输入患病组和正常组中的病例数。这些是研究中纳入的确定敏感性和特异性的病例数。
首先，单击选项 95% 置信区间，然后输入患病组和正常组中的病例数。
Giguère 等人（2016 年）的研究包括 25 匹经培养证实患有马马核糖酵母肺炎的小马驹（已确定敏感性的阳性或患病病例）和 22 匹在整个繁殖季节保持临床健康的小马驹（阴性或正常病例，其中确定了特异性）。
图
新图形包括阳性和阴性预测值的 95% 置信区间。
MedCalc 使用 Mercaldo 等人 2007 年给出的标准 logit 方法计算预测值的置信区间。