Uso de curvas ROC en investigación clínica: Aspectos teórico-prácticos / Using ROC curves in clinical investigation: Theoretical and practical issues

ABSTRACT

Numerous diagnostic tests report their results quantitatively, using continuous scales. Receiver operating characteristic curve (ROC) analysis provides a statistical method for the assessment of the diagnostic accuracy of these tests, being used for three specific purposes: determine of the cutoff value with the highest sensitivity and specificity, evaluate the discriminative capacity of the diagnostic test, in other words, its ability to differentiate healthy versus sick individuals, and compare the discriminative capacity of two or more diagnostic tests that express their results as continuous scales. Based on a real clinical investigation, this article illustrates theoretical aspects regarding the construction of ROC curves, being its objective to help readers and investigators interpret correctly their results.

RESUMEN

Una amplia gama de tests diagnósticos reportan sus resultados cuantitativamente, utilizando escalas contínuas. El análisis de curvas ROC (receiver operating characteristic curve) constituye un método estadístico para determinar la exactitud diagnóstica de estos tests, siendo utilizadas con tres propósitos específicos determinar el punto de corte de una escala continua en el que se alcanza la sensibilidad y especificidad más alta, evaluar la capacidad discriminativa del test diagnóstico, es decir, su capacidad de diferenciar sujetos sanos versus enfermos, y comparar la capacidad discriminativa de dos o más tests diagnósticos que expresan sus resultados como escalas continuas. En base a una investigación clínica real, el presente artículo ilustra el sustrato teórico subyacente a la construcción de curvas ROC, con el objetivo de ayudar a lectores e investigadores a interpretar correctamente sus resultados.