ROC曲线在Cut-off值设定中的应用.doc

ROC曲线在Cut-off值设定中的应用 ROC是英文Receiver Operating character -istic的缩写，可直译为接收机工作特性，其最初主要是用于通讯学领域。在临床医学检验领域内，ROC不仅可用于不同检验方法之间的比较，而且可用于对检验项目临床准确性的评价以及决定正常和异常的分界点。 　　ROC曲线描述的是特定的检验方法的灵敏度(真阳性率)(TPR)与假阳性率(FPR)之间的关系，即以FPR为横坐标、TPR为纵坐标所作出来的一条曲线。 真阳性率(TPR)=真阳性数/(真阳性+假阴性) 假阳性率(FPR)=假阳性数/(假阳性+真阴性) 　　根据这种关系，可确定区分正常与异常的分界点究竟在何处最为合适，也就是说此时的假阳性和假阴性率最低或比例最为适当或最为符合使用目的。因此，当然就可以用于ELISA测定Cut-off值的确定。 ROC曲线的含义 怎样利用ROC曲线来确定Cut-off值 　　　　　　　　　　 Cut-off值批间差异的控制 　　ELISA测定每次的Cut-off值都会有所差异。但只要这种差异是在允许的范围内，就不会影响Cut-off值的应用。 通常有这样几种方法来控制Cut-off值的批间变异，即 1. 测定多份(如50份)正常人血清，确定其吸光度均值+3SD为试剂盒内阳性参考血清测定吸光度的40%。因此，在使用该试剂盒的临床检测中，可将这种参考血清作为测定控制的一个内标准，以校准试验系统的Cut-off值。 2. 在测定中包括标准化的阳性混合血清和阴性混合血清。 3. 还有一个简单的非参数方法是测定许多阴性血清，于是将Cut-off值设于95%的阴性血清的吸光度值低于此值处，然后将确定的关键的参考血清包括在试剂盒内作为内标准。