Linear combination methods to improve diagnostic/prognostic accuracy on future observations.
Linear combination methods to improve diagnostic/prognostic accuracy on future observations.
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DOI：
10.1177/0962280213481053
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发表时间：
2016-08
影响因子：
2.3
通讯作者：
Tian L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kang L;Liu A;Tian L
多种诊断测试或生物标志物可以结合起来，以提高诊断准确性。寻找生物标志物的最佳线性组合以最大化受试者工作特征曲线下面积的问题已在文献中得到广泛解决。本文的目的有三：（1）对现有的生物标志物组合方法进行了广泛的综述：（2）提出了一种新的组合方法，即非参数逐步方法;（3）采用留一对交叉验证法，而不是过于乐观的重新替代法，从而可能导致错误的结论，经验性地评估和比较不同线性组合方法在产生最大受试者工作特征曲线下面积方面的性能。杜氏肌营养不良症的数据集进行了分析，以说明所讨论的组合方法的应用。
Multiple diagnostic tests or biomarkers can be combined to improve diagnostic accuracy. The problem of finding the optimal linear combinations of biomarkers to maximise the area under the receiver operating characteristic curve has been extensively addressed in the literature. The purpose of this article is threefold: (1) to provide an extensive review of the existing methods for biomarker combination; (2) to propose a new combination method, namely, the nonparametric stepwise approach; (3) to use leave-one-pair-out cross-validation method, instead of re-substitution method, which is overoptimistic and hence might lead to wrong conclusion, to empirically evaluate and compare the performance of different linear combination methods in yielding the largest area under receiver operating characteristic curve. A data set of Duchenne muscular dystrophy was analysed to illustrate the applications of the discussed combination methods.
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