作者|周支瑞 ，复旦大学附属肿瘤医院放射治疗科在读博士。
本节我们探讨基于MedCalc软件实现诊断准确性试验数据的处理，重点介绍ROC曲线分析。事实上SPSS也具有ROC曲线分析的功能，也可以实现将多种诊断方法的ROC曲线绘制在同一个坐标系内的功能，但SPSS暂时无法实现对多个ROC曲线下面积进行比较并假设检验，需要通过手工计算获得多个ROC曲线下面积比较的p值，过程略显繁琐。而MedCalc软件很好的解决了这个问题，事实上MedCalc软件是专门为医学科研工作者设计的软件，这款软件更了解我们这些研究型医生需要什么样的统计结果。下面我们以案例形式进行讲解。
【案例】本例共纳入45例疑似糖尿病患者，现有两种血糖检测的方法，test1是传统的静脉血糖值的生化检测，test2是一种新开发的末梢血糖检测仪。金标准是按照国际公认的糖尿病诊断指南规定的诊断方法。每个疑似患者同时接受这两种方法检测，并记录相应的血糖值，单位mg/ml，数据如下图所示。其中id为编号；diagnosis为金标准诊断结果；0=未患病，1=患病；test1=静脉血糖值；test2=指尖血糖以检测的末梢血糖值。
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图1 录入数据
接下来，我们首先进行单个的ROC曲线分析；然后我们进行多个ROC曲线的比较分析。
下面我们就以test1为例进行讲解。
第一步，如图依次选择
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图2 选择ROC分析
第二步 如图依次填入参数并勾选相应的选项
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图3 填入参数，设置选择项及图形选项
参数及选择项解释：Variable=test1，待评价试验；Classification variable=diagnosis，金标准诊断结果；Methodology，此处默认即可；Options，勾选的选项表示显示敏感度/特异度及似然比的95%可信区间；Graphs全部勾选表示显示ROC曲线及95%预测域，同时在ROC曲线上显示每个cut-off的点。设置完毕点击OK。
第三步，结果解读
Area under the ROC curve (AUC)
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a DeLong et al., 1988
b Binomial exact
test1诊断糖尿病的AUC为0.875，95%可信区间为0.742 to 0.955，p值<0.0001。
Youden index
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a BCa bootstrap interval (1000 iterations).
Youden指数（约登指数=敏感度+特异度-1）为0.6071，对应的最佳Cut off值为135。
ROC曲线
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图4 ROC曲线
接下来我们用MedCalc进行多个ROC曲线下面积的比较。
第一步，如图依次选择
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图5 选择ROC曲线比较分析
第二步，如图设置参数
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图6 填入参数，设置选择项及图形选项
参数及选择项解释：Variable=test1，test2…..待评价试验可填多个，最多可填6个待评价试验；Classification variable=diagnosis，金标准诊断结果；其余选项及图形选项默认即可。设置完毕点击OK。
第三步，结果解读
两种待评价试验AUC、标准误及可信区间
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a DeLong et al., 1988
b Binomial exact
Pairwise comparison of ROC curves
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c DeLong et al., 1988
两种待评价试验ROC曲线下面积AUC的比较结果，p=0.0015，说明两种诊断方法存在差异，传统静脉血的诊断准确度优于末梢的指尖血检测。
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图7 两种待评价试验的ROC曲线
至此，MedCalc软件中实现诊断试验ROC曲线分析讲解完毕。
最后留下一个问题给大家思考：
“ 敏感度或特异度能否综合判断诊断试验的效能？换言之敏感度与特异度能否取代ROC曲线？
关于上期的题目，你答对了吗？一起来看看笔者解答吧！
2*2析因设计资料是否可以看做4个不同的处理组，然后选择oneway ANOVA进行统计分析？不可以。统计分析不能违反实验设计原则。此外，oneway ANOVA也无法考虑交互因素
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