摘要
新生物标记物的发现和开发仍然是一个令人兴奋和充满希望的领域。改善疾病风险预测是这些研究的主要动机之一。对于这些新标记物的临床有用性得出有意义的结论，需要适当的统计方法。在这篇综述中，我们提出了几种用于此目的的新指标。我们使用基于具有临床意义的疾病风险类别构建的重新分类表来讨论校准、风险分离、风险识别和风险分类准确性的概念。我们讨论了净重新分类改进（NRI）是一种简单但信息丰富的方法，用于总结风险重新分类表中包含的信息。在缺乏有意义的风险类别的情况下，我们建议采用NRI的“无类别”版本，并将识别改进作为衡量标准，以总结新生物标记物的增量价值。我们还建议，作为统计模型分离疾病事件预测概率的能力的视觉描述符，预测性曲线优先于接收器操作特征曲线。仍然建议报告标准指标，包括相对风险度量和c统计。这些概念通过使用来自弗雷明翰心脏研究的数据的风险预测示例进行了说明。
临床化学实验室医学2010；48:1703–11.
通讯作者：Michael J.Pencina，博士，波士顿大学生物统计学系，哈佛临床研究所弗雷明翰心脏研究，111 Cummington St.，Boston，MA 02215，USA电话：+1 617-358-3386，传真：+1 617-253-4767，mpencina@bu.eduRamachandran S.Vasan，医学博士、医学博士、FACC，波士顿大学医学院，弗拉明翰心脏研究，73 Mount Wayte Avenue，Suite 2，Framingham，MA 01702-5803，USA电话：+1 508-935-3450，vasan@bu.edu
收到：2010-2-11
认可的：2010-6-18
在线发布：2010-08-18
印刷出版：2010-12-01
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