Markörens förmåga att förutsäga risken för en sjukdom beror på sjukdomens prevalens i målpopulationen och dess riktighet i klassificeringen, dvs. dess förmåga att diskriminera sjuka personer från icke-sjuka personer. Den senare anses ofta vara en inneboende egenskap hos markören; den är oberoende av sjukdomsprevalensen och därmed mer sannolik för alla populationer än riskförutsägelser. I detta dokument är vi intresserade av att utvärdera den populationsspecifika prestandan hos en riskprediktionsmarkör i termer av det positiva prediktiva värdet PPV och det negativa prediktiva värdet NPV vid givna tröskelvärden, när prover finns tillgängliga både från målpopulationen och från en annan population. En standardstrategi är att uppskatta PPV och NPV med hjälp av prover från målpopulationen endast. När markörens noggrannhet av klassificeringen som kännetecknas av en specifik punkt på mottagarens driftsegenskaper kurva är likartad mellan populationer, lånar information över populationer möjliggör ökad effektivitet i uppskattningen av PPV och NPV. Vi utvecklar estimatorer som optimalt kombinerar information mellan populationer. Vi tillämpar denna metod för en tvärsnittsstudie där vi utvärderar PCA3 som en riskförutsägelsemarkör för prostatacancer bland försökspersoner med eller utan en tidigare negativ biopsi.
I stället för att dela information mellan undergrupper genom att integrera extern information i variabelt urval föreslår Ref ett vägt tillvägagångssätt för att kombinera positivt prediktivt värde (PPV) och negativt prediktivt värde (NPV) mellan populationer när antagandet om gemensam klassificering är motiverat.
Borrowing information across populations in estimating positive and negative predictive values
{'venue': 'Journal of the Royal Statistical Society. Series C, Applied statistics', 'journal': 'Journal of the Royal Statistical Society. Series C, Applied statistics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}