临界值（Cutoff Value）必须用ROC曲线来确定么？

2024-12-20 15:34| 编辑: 归去来兮| 查看: 161| 评论: 0|来源: 诊断科学

摘要: 在目前来说，使用ROC法来确定临界值，是一种主流的做法。

对于定性体外诊断试剂来说，确定临界值（Cutoff Value）无疑是一件最为重要的事情，毕竟，将定性体外诊断试剂检测系统和分类器两个属性链接在一起的那个关键属性，就是临界值了。

在早年，临界值的判定基本上是用高斯分布曲线做的，也就是对500-1000例左右的阴性样本进行检测，然后计算其均值和SD值，然后再计算其95%或者99%置信区间，也就是均值±2SD或者均值±3SD，从而得出其临界值。

但这种方法现在基本已经不用了，因为这个方案基本只考虑了检测系统本身的属性，没有涉及分类器方面的问题，和临床实际需求的差距会比较大。

所以，在目前来说，使用ROC法来确定临界值，是一种主流的做法。

ROC曲线，就是受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic curve，简称ROC曲线），它的X轴为假阳性率（False Positive Rate, FPR），Y轴为真阳性率（True Positive Rate, TPR），通过比较FPR和TPR，来对定性试剂检测性能进行评估。

那么，要如何在ROC当中选择临界值呢？很多情况下，大家会选择约登指数（Youden's index）。

约登指数就是受试者工作特征（ROC）曲线与无歧视对角线之间的最大垂直距离，这个距离代表了随机猜测的效果。

通常情况下，选择使约登指数最大化的临界值，可以使定性试剂在平衡了灵敏度和特异性的情况下取得最佳性能，这意味着，约登指数较高的临界值可以提高定性试剂的整体性能。

但在实际应用当中，却没有那么简单。

因为约登指数还是属于数学模型的一种，但是，在我们做ROC曲线的时候，一般也就是100-120例左右的样本——其中阴性样本和阳性样本对半分——这么少的样本数量，是否能反应整个临床需求的情况？

我想答案是否定的。

当然，我们可以增加样本的数量，200例，1000例，5000例？你会发现无论如何增加样本数量，都不太可能构建一个和真实世界相当的模型，同时更重要的是，在真实世界当中，验前概率都不会像你的模型那样，达到50%。

所以，当你使用ROC曲线去确定临界值的时候，你只是构建了一组供你选择的临界值指标，然后，要根据具体的临床需求，去选择最合适的那个临界值。

选择约登指数，只是为自己选择的临界值，给出一个理由罢了，从来人要求过，必须选择约登指数，作为产品的临界值。

而且，如果在生产和售后部门工作过一段时间，也会发现，用约登指数制定的临界值，只是具体的数值不会变化，但本身的含义是会改变的。

实际上，也有这样临界值本身不改变，但所代表浓度发生改变的产品，这就是胶体金类产品，关于胶体金产品的临界值问题，可以看我之前写的文章《对于胶体金这样目视判读的试剂，临界值应该怎么确定？》。

那么，是否必须参考《体外诊断试剂参考区间确定注册审查指导原则》这份指导原则来做ROC曲线呢？

当然不是，参考区间是定量试剂的相关指标，而临界值是定性试剂的相关指标，这两者不是一回事，而且《体外诊断试剂参考区间确定注册审查指导原则》中也没有包括临界值的建立方法。

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*个人观点，仅供参考。

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