Curva ROC y la teoría de las decisiones en las Ciencias de la Salud
Guillermo Kerz; Elsa Zerbini; Melisa M.L. Velázquez; María Graciela Mancini
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Formatos
| Formato | ISBN | Recordreference | DOI | Año |
|---|---|---|---|---|
| E-book · ed. 1 | 9789508441966 | SIMEHEBOOKG47A8JA190I756FFJDE1 | — | 2021 |
Sobre esta obra
La evaluación de las pruebas diagnosticas se ha tratado, en general, sin un criterio universalmente aceptado. En diferentes estudios aparecen términos como sensibilidad, especificidad, eficiencia, exactitud, utilidad, valor, eficacia y efectividad, pero a menudo el significado de los mismos es ambiguo.
La ausencia de acuerdo, tanto en el concepto, como en la medida de la calidad de una prueba diagnóstica, crea una situación de confusión a la hora de resolver cuestiones concretas.
La Curva Roc forman parte de un estadístico a fin de definir puntos de corte (valores mínimos) de una prueba diagnóstica. En esta serie investigación de la Universidad Católica de Santa Fe se analiza la interpretación de la misma. Para ello, se ha incorporado la lista de verificación en la valoración de artículos científicos sobre pruebas diagnóstica. No estar descripta a lo largo del trabajo los puntos de la lista de verificación, puede disminuir la calidad de la investigación.
Si esto ocurre, la toma de decisiones en la práctica profesional y de investigación puede alterarse profundamente.
Ofrece los criterios básicos para la lectura e interpretación correcta de métodos diagnóstico y en especial de la Curva Roc.
Claude Bernad (1813/1878) sostenía: "Quién no sabe lo que busca, no reconoce lo que encuentra"