medsovetМедицинский СоветMeditsinskiy sovet = Medical Council2079-701X2658-5790REMEDIUM GROUP Ltd.10.21518/2079-701X-2019-20-45-51medsovet-4387Research ArticleАКТУАЛЬНОЕ В ОТОРИНОЛАРИНГОЛОГИИACTUAL IN OTORHINOLARYNGOLOGYВычисление и интерпретация показателей информативности диагностических медицинских технологийCalculation and interpretation of indicators of informativeness of diagnostic medical technologieshttps://orcid.org/0000-0001-5870-8042КорнеенковА. А.KorneenkovA. A.

Корнеенков Алексей Александрович, д.м.н., профессор, заведующий лабораторией информатики и статистики

190013, Россия, Санкт-Петербург, ул. Бронницкая, д. 9

Aleksey A. Korneenkov, Dr. of Sci. (Med.), Professor, Head of Laboratory of Informatics and Statistics

9, Bronnitskaya St., St. Petersburg, 190013

korneyenkov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-1710-3092РязанцевС. В.RyazantsevS. V.

Рязанцев Сергей Валентинович, д.м.н., профессор, заместитель директора по научно-координационной работе

190013, Россия, Санкт-Петербург, ул. Бронницкая, д. 9

Sergey V. Ryazantsev, Dr. of Sci. (Med.), Professor, Deputy Director for Scientific Coordination

9, Bronnitskaya St., St. Petersburg, 190013

3162852@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4141-2226ВяземскаяЕ. Э.VyazemskayaE. E.

Вяземская Елена Эмильевна, инженер лаборатории информатики и статистики

190013, Россия, Санкт-Петербург, ул. Бронницкая, д. 9

Elena E. Vyazemskaya, Engineer of Laboratory of Informatics and Statistics

9, Bronnitskaya St., St. Petersburg, 190013

vyazemskaya.elena@gmail.comСанкт-Петербургский научно-исследовательский институт уха, горла, носа и речиРоссияSaint Petersburg Research Institute of Ear, Throat, Nose and SpeechRussian Federation2019161120190204551Copyright © Корнеенков А.А., Рязанцев С.В., Вяземская Е.Э., 20192019Корнеенков А.А., Рязанцев С.В., Вяземская Е.Э.Korneenkov A.A., Ryazantsev S.V., Vyazemskaya E.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.med-sovet.pro/jour/article/view/4387

В статье рассмотрены типичные задачи количественного сравнения и анализа эффективности диагностических медицинских технологий. Обсуждаются показатели клинической информативности диагностических методов, количественных методов их вычисления и интерпретации, их важность для принятия диагностических решений. На примере одного из диагностических методов описаны алгоритмы cравнения исследуемого диагностического теста с тестом «золотого стандарта» по показателям клинической информативности: чувствительности, специфичности, прогностичности положительного и отрицательного результатов теста, точности, отношения правдоподобия положительного и отрицательного результатов теста. Рассмотрены вопросы построения ROC-кривых на примере диагностических показателей носовой обструкции: воздушного потока и давления, а также расчета и  представления AUC, нахождения диагностических пороговых точек для двух тестов (изменения потока и сопротивления) и проверка статистической гипотезы о равенстве показателя AUC двух указанных тестов, создания номограммы для вычисления послетестовой вероятности болезни. Показано, как с помощью представленной методики можно эффективно вычислять все стандартные операционные характеристики диагностических медицинских технологий и дополнительные полезные показатели. Все расчеты производились в статистической программе R. В тексте статьи представлены программные коды языка R с пояснениями.

The article discusses typical tasks of quantitative comparison and analysis of the effectiveness of diagnostic medical technologies. Indicators of clinical informativeness of diagnostic methods, quantitative methods for their calculation and interpretation, their importance for making diagnostic decisions are discussed. Using one of the diagnostic methods as an example, algorithms for comparing the test diagnostic test with the gold standard test according to clinical information indicators are described: sensitivity, specificity, positive and negative predictive value of test results, accuracy, likelihood ratio of positive and negative test results. The problems of constructing ROC curves by the example of diagnostic indicators of nasal obstruction: airflow and pressure, as well as the calculation and presentation of AUC (in one figure), finding diagnostic threshold points for two tests (changes in flow and resistance), and testing the statistical hypothesis about the equality of AUC of these two tests, creating a nomogram for calculating the post-test probability of illness. It is shown how, using the presented technique, it is possible to efficiently calculate all the standard operational characteristics of diagnostic medical technologies and additional useful indicators. All calculations were performed in the statistical program R. The text of the article presents program codes of the R language with explanations.

операционные характеристики диагностических медицинских технологийчувствительностьспецифичностьпрогностичность результатов тестаточностьотношение правдоподобия положительного и отрицательного результатов тестапрограмма RR-языкoperational characteristics of diagnostic medical technologiessensitivityspecificitypredictive value of test resultsaccuracylikelihood ratio of positive and negative test resultsR programR-languageReferencesLinn S., Grunau P.D. New patient-oriented summary measure of net total gain in certainty for dichotomous diagnostic tests. Epidemiol Perspect Innov. 2006;3(1):11. doi: 10.1186/17425573-3-11.Linn S., Grunau P.D. New patient-oriented summary measure of net total gain in certainty for dichotomous diagnostic tests. Epidemiol Perspect Innov. 2006;3(1):11. doi: 10.1186/1742-5573-3-11.DeLong E.R., DeLong D.M., Clarke-Pearson D.L. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach. Biometrics. 1988;44(3):837-845. doi: 10.2307/2531595.DeLong E.R., DeLong D.M., Clarke-Pearson D.L. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach. Biometrics. 1988;44(3):837-845. doi: 10.2307/2531595.Wasserstein R.L., Lazar N.A. The ASA’s Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician. 2016;70(2):129–133. doi: 10.1080/00031305.2016.1154108.Wasserstein R.L., Lazar N.A. The ASA’s Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose. The American Statistician. 2016;70(2):129–133. doi: 10.1080/00031305.2016.1154108.Fagan T.J. Letter: nomogram for Bayes theorem. The New England journal of medicine. 1975;293(5):257. doi: 10.1056/ NEJM197507312930513.Fagan T.J. Letter: nomogram for Bayes theorem. The New England journal of medicine. 1975;293(5):257. doi: 10.1056/ NEJM197507312930513.Корнеенков А.А., Фанта И.В., Вяземская Е.Э. Оценка динамики симптомов болезни методами анализа выживаемости. Российская оториноларингология. 2019;18(4):8-14. doi: 10.18692/1810-4800-2019-4-8-14.Korneenkov A.A., FantaI.V., Vyazemskaya E.E. The assessment of disease symptom dynamics using survival analysis methods. Rossiyskaya otorinolaringologiya = Russian Otorhinolaryngology. 2019;18(4):8-14. (In Russ.) doi: 10.18692/1810-4800-2019-4-8-14.Корнеенков А.А., Лиленко С.В., Лиленко А.С., Вяземская Е.Э., Бахилин В.М. Использование модифицированной процедуры последовательного распознавания Вальда для определения исхода оперативного лечения у пациентов с болезнью Меньера. Российская оториноларингология. 2019;18(3):54-59. doi: 10.18692/1810-4800-2018-3-54-59.Korneenkov A.A., Lilenko S.V., Lilenko A.S., Vyazemskaya E.E., Bakhilin V.M. The opportunities of ROC-analysis for categorization of variables in the model for forecasting the outcome of surgical treatment in the patients with Meniere’s disease. Rossiyskaya otorinolaringologiya = Russian Otorhinolaryngology. 2019;18(3):54-59. (In Russ.) doi: 10.18692/1810-4800-2018-3-54-59.Корнеенков А.А. Визуализация результатов метаанализа клинических исследований. Российская оториноларингология. 2019;18(1):8-15. doi: 10.18692/1810-48002019-1-8-15.Korneenkov A.A. Visualization of the results of a meta-analysis of clinical studies. Rossiyskaya otorinolaringologiya = Russian Otorhinolaryngology. 2019;18(1):8-15. (In Russ.) doi: 10.18692/1810-4800-2019-1-8-15.Корнеенков А.А. Разработка скоринговой карты для прогнозирования клинического исхода в оториноларингологии. Российская оториноларингология. 2019;18(2):25-35. doi: 10.18692/1810-4800-2019-2-25-35.Korneenkov A.A. Development of a scorecard for predicting clinical outcome in otorinolaryngology. Rossiyskaya otorinolaringologiya = Russian Otorhinolaryngology. 2019;18(2):25–35. (In Russ.) doi: 10.18692/1810-4800-2019-2-25-35.Будковая М.А., Артемьева Е.С. Особенности нарушений носового дыхания у пациентов с назальной обструкцией. Российская оториноларингология. 2019;18(1):16-23. doi: 10.18692/1810-4800-2019-1-16-23.Budkovaya M.A., Artemyeva E.S. The specific features of nasal breathing disorders in patients with nasal obstruction. Rossiyskaya otorinolaringologiya = Russian Otorhinolaryngology. 2019;18(1):16–23. (In Russ.) doi: 10.18692/1810-4800-2019-1-16-23.Корнеенков А.А., Лиленко С.В., Лиленко А.С., Вяземская Е.Э., Бахилин В.М. Возможности ROC-анализа для категоризации переменных в модели прогноза исхода оперативного лечения у пациентов с болезнью Меньера. Российская оториноларингология. 2018;(4):62-68. doi: 10.18692/1810-48002018-4-62-68.Korneenkov A.A., Lilenko S.V., Lilenko A.S., Vyazemskaya E.E., Bakhilin V.M. The opportunities of ROC-analysis for categorization of variables in the model for forecasting the outcome of surgical treatment in the patients with Meniere’s disease. Rossiyskaya otorinolaringologiya = Russian Otorhinolaryngology. 2018;(4):62-68. (In Russ.) doi: 10.18692/1810-4800-2018-4-62-68.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.