Avaliação de índices para a escolha do ponto de corte \"ótimo\" em testes de diagnóstico

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: França, João Italo Dias
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Curva ROC; Diagnostic Test; Índice de Youden; Optimal Cut-point; Ponto de Corte ótimo; ROC curve; Sensibilidade e Especificidade; Sensitivity and Specificity; Teste de Diagnóstico; Youden Index
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6141/tde-09012025-134145/

A curva ROC é bastante utilizada na área biológica para mensurar o poder discriminativo de um marcador. Porém somente saber o poder discriminatório não é suficiente na tomada de decisão do diagnóstico. Por este motivo, dicotomizamos o marcador através de um ponto de corte. Há diversos critérios para a escolha do ponto de corte na literatura. Objetivo: Propor e avaliar o desempenho de dois novos critérios (Ji1 e Ji2) para a escolha para ponto de corte. Métodos: A avaliação dos critérios ocorreu através de estudos de simulação para os desenho: transversal e longitudinal. No estudo de simulação do desenho transversal, realizou-se 1.000 replicações para 3 cenários diferentes, variando o tamanho amostral e o poder discriminativo do biomarcador. Já no estudo de simulação do desenho longitudinal foi realizada 1.000 replicações para diferentes cenários variando o tamanho amostral, a fração da doença, o nível de censura e o poder discriminativo do biomarcador. Resultados: Foi observado que o critério de Youden possui a maior variabilidade do erro quadrático médio em relação aos demais critérios estudados, quando utilizado o mesmo tamanho amostral. Os critério da mínima distância para o ponto (0,1) e os propostos (Ji1 e Ji2) apresentaram variabilidades de erro pequenas em relação aos demais.Conclusões: Os achados deste trabalho indicam que os critério da mínima distância para o ponto (0,1), Ji1 e Ji2 tem bons resultados na simulação (menores variabilidades). Porém advoga-se a utilização do critério Ji2, por apresentar melhores resultados na maioria dos cenários estudados.