Titre : Courbe ROC

Courbe ROC : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Neoplasm Recurrence, Local

Questions fréquentes et termes MeSH associés

Diagnostic 5

#1

Qu'est-ce qu'une courbe ROC ?

C'est un graphique qui montre la sensibilité et la spécificité d'un test à différents seuils.
Caractéristique de performance Sensibilité Spécificité
#2

Comment interpréter une courbe ROC ?

Une courbe proche du coin supérieur gauche indique un bon test, tandis qu'une diagonale indique un test aléatoire.
Interprétation des tests Efficacité des tests Diagnostic
#3

Quelle est l'aire sous la courbe ROC ?

L'aire sous la courbe (AUC) quantifie la performance globale d'un test, allant de 0 à 1.
Aire sous la courbe Efficacité des tests Caractéristique de performance
#4

Quels tests utilisent la courbe ROC ?

Elle est utilisée pour évaluer des tests de dépistage, comme ceux pour le diabète ou le cancer.
Tests de dépistage Diabète Cancer
#5

Quelle est l'importance de la courbe ROC ?

Elle aide à choisir le meilleur seuil de décision pour maximiser la détection des maladies.
Seuil de décision Diagnostic précoce Maladies

Symptômes 5

#1

Les courbes ROC montrent-elles des symptômes ?

Non, elles évaluent la performance des tests, pas les symptômes eux-mêmes.
Symptômes Tests diagnostiques Évaluation
#2

Peut-on utiliser la courbe ROC pour des symptômes spécifiques ?

Oui, elle peut aider à évaluer des tests pour des symptômes particuliers, comme la douleur thoracique.
Douleur thoracique Tests diagnostiques Symptômes
#3

Comment la courbe ROC aide-t-elle au diagnostic des symptômes ?

Elle permet de déterminer la fiabilité d'un test pour des symptômes spécifiques en ajustant le seuil.
Diagnostic Tests de dépistage Symptômes
#4

Les symptômes influencent-ils la courbe ROC ?

Indirectement, car la prévalence des symptômes affecte la sensibilité et la spécificité des tests.
Prévalence Sensibilité Spécificité
#5

Peut-on comparer des symptômes avec la courbe ROC ?

Oui, en utilisant des tests différents pour des symptômes similaires, on peut comparer leur efficacité.
Comparaison Tests diagnostiques Symptômes

Prévention 5

#1

La courbe ROC aide-t-elle à la prévention des maladies ?

Indirectement, en évaluant l'efficacité des tests de dépistage qui peuvent prévenir des maladies.
Prévention Tests de dépistage Maladies
#2

Comment la courbe ROC influence-t-elle les programmes de prévention ?

Elle permet d'identifier les tests les plus efficaces pour le dépistage précoce dans les programmes.
Programmes de prévention Dépistage Efficacité
#3

Peut-on utiliser la courbe ROC pour des stratégies de prévention ?

Oui, pour évaluer les tests qui aident à identifier les populations à risque pour des interventions.
Stratégies de prévention Tests de dépistage Population à risque
#4

Les tests de dépistage sont-ils évalués par la courbe ROC ?

Oui, la courbe ROC est un outil clé pour évaluer la performance des tests de dépistage.
Tests de dépistage Évaluation Prévention
#5

La courbe ROC peut-elle aider à prioriser les interventions préventives ?

Oui, en identifiant les tests les plus fiables, elle aide à prioriser les interventions de santé.
Interventions préventives Tests de dépistage Santé publique

Traitements 5

#1

La courbe ROC aide-t-elle à choisir un traitement ?

Indirectement, en évaluant l'efficacité des tests qui guident les décisions de traitement.
Traitement Tests diagnostiques Efficacité
#2

Peut-on utiliser la courbe ROC pour évaluer des traitements ?

Non, elle évalue les tests diagnostiques, pas les traitements eux-mêmes.
Traitement Évaluation Tests diagnostiques
#3

Comment la courbe ROC influence-t-elle les décisions de traitement ?

Elle permet de choisir des tests plus fiables, ce qui peut influencer le choix du traitement.
Décisions cliniques Tests diagnostiques Traitement
#4

Les résultats des tests influencent-ils les traitements ?

Oui, des tests fiables peuvent mener à des traitements plus appropriés et efficaces.
Efficacité des traitements Tests diagnostiques Résultats
#5

La courbe ROC est-elle utilisée dans les essais cliniques ?

Oui, pour évaluer la performance des tests utilisés dans les essais cliniques pour des traitements.
Essais cliniques Tests diagnostiques Traitement

Complications 5

#1

La courbe ROC peut-elle prédire des complications ?

Non, elle évalue la performance des tests, pas les complications elles-mêmes.
Complications Tests diagnostiques Évaluation
#2

Comment la courbe ROC aide-t-elle à éviter des complications ?

En identifiant des tests fiables, elle permet un diagnostic précoce, réduisant le risque de complications.
Diagnostic précoce Complications Tests de dépistage
#3

Les complications influencent-elles la courbe ROC ?

Indirectement, car la prévalence des complications peut affecter la sensibilité des tests.
Prévalence Complications Sensibilité
#4

Peut-on utiliser la courbe ROC pour évaluer des risques de complications ?

Oui, en évaluant des tests qui prédisent des complications, on peut ajuster les soins.
Évaluation des risques Complications Tests diagnostiques
#5

La courbe ROC est-elle utile pour les complications post-opératoires ?

Oui, elle peut évaluer des tests qui prédisent des complications après une intervention chirurgicale.
Complications post-opératoires Tests diagnostiques Chirurgie

Facteurs de risque 5

#1

La courbe ROC évalue-t-elle des facteurs de risque ?

Non, elle évalue la performance des tests, pas les facteurs de risque eux-mêmes.
Facteurs de risque Tests diagnostiques Évaluation
#2

Comment la courbe ROC aide-t-elle à identifier des facteurs de risque ?

En évaluant des tests qui détectent des maladies liées à des facteurs de risque spécifiques.
Identification Facteurs de risque Tests de dépistage
#3

Les facteurs de risque influencent-ils la courbe ROC ?

Oui, la prévalence des facteurs de risque peut affecter la sensibilité et la spécificité des tests.
Prévalence Facteurs de risque Sensibilité
#4

Peut-on utiliser la courbe ROC pour évaluer des tests liés à des facteurs de risque ?

Oui, elle permet d'évaluer l'efficacité des tests pour détecter des maladies liées à ces facteurs.
Évaluation Facteurs de risque Tests diagnostiques
#5

La courbe ROC aide-t-elle à prioriser les facteurs de risque ?

Oui, en identifiant les tests les plus fiables, elle aide à prioriser les facteurs de risque à surveiller.
Priorisation Facteurs de risque Tests de dépistage
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Dr Olivier Menir

Contenu validé par Dr Olivier Menir

Expert en Médecine, Optimisation des Parcours de Soins et Révision Médicale


Validation scientifique effectuée le 23/04/2025

Contenu vérifié selon les dernières recommandations médicales

Auteurs principaux

Zhen Chen

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Biostatistics and Bioinformatics Branch, Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development, MD, USA.

Oliver Kuss

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Institute for Biometrics and Epidemiology, German Diabetes Center, Leibniz Institute for Diabetes Research at Heinrich Heine University Düsseldorf, Düsseldorf, Germany.

Annika Hoyer

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Biostatistics and Medical Biometry, Medical School OWL, Bielefeld University, Bielefeld, Germany.

None None

3 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • School of Mathematics and Statistics, North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou, China.

Soutik Ghosal

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Biostatistics and Bioinformatics Branch, Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development, MD, USA.
Publications dans "Courbe ROC" :

Weili Cheng

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Yunnan Key Laboratory of Statistical Modeling and Data Analysis, Yunnan University, Kunming, P. R. China.
Publications dans "Courbe ROC" :

Niansheng Tang

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Yunnan Key Laboratory of Statistical Modeling and Data Analysis, Yunnan University, Kunming, P. R. China.

Yanling Zhou

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Affiliated Brain Hospital of Guangzhou Medical University (Guangzhou Huiai Hospital), Guangzhou, China; Guangdong Engineering Technology Research Center for Translational Medicine of Mental Disorders, Guangzhou, China. Electronic address: zhouylivy@aliyun.com.

Xiaofeng Lan

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Affiliated Brain Hospital of Guangzhou Medical University (Guangzhou Huiai Hospital), Guangzhou, China; Guangdong Engineering Technology Research Center for Translational Medicine of Mental Disorders, Guangzhou, China.

Yuping Ning

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • The Affiliated Brain Hospital of Guangzhou Medical University (Guangzhou Huiai Hospital), Guangzhou, China; Guangdong Engineering Technology Research Center for Translational Medicine of Mental Disorders, Guangzhou, China. Electronic address: ningjeny@126.com.

Yougui Wu

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Epidemiology and Biostatistics, College of Public Health, University of South Florida, Tampa, Florida, USA.

Afaf El-Ansary

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Central Laboratory, Female Center for Medical Studies and Scientific Section, King Saud University, P. O Box 22452, Riyadh, KSA, 11495, Saudi Arabia. afafkelansary@gmail.com.
  • Autism Research and Treatment Center, Riyadh, Saudi Arabia. afafkelansary@gmail.com.

Laila Al-Ayadhi

2 publications dans cette catégorie

Affiliations :
  • Autism Research and Treatment Center, Riyadh, Saudi Arabia.
  • Department of Physiology, Faculty of Medicine, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia.

Ricardo Cao

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Research Group MODES, Department of Mathematics, CITIC and ITMATI, Universidade da Coruña, A Coruña, Spain. rcao@udc.es.
Publications dans "Courbe ROC" :

Ignacio López-de-Ullibarri

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Research Group MODES, Department of Mathematics, Universidade da Coruña, Ferrol, Spain.
Publications dans "Courbe ROC" :

Haben Michael

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Statistics, Stanford University, 390 Serra Mall, Stanford University, Stanford, CA, USA and Ragon Institute of MGH, MIT and Harvard, 400 Technology Square, Cambridge, MA, USA.
Publications dans "Courbe ROC" :

Lu Tian

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Statistics, Stanford University, 390 Serra Mall, Stanford University, Stanford, CA, USA and Ragon Institute of MGH, MIT and Harvard, 400 Technology Square, Cambridge, MA, USA.
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Musie Ghebremichael

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Department of Statistics, Stanford University, 390 Serra Mall, Stanford University, Stanford, CA, USA and Ragon Institute of MGH, MIT and Harvard, 400 Technology Square, Cambridge, MA, USA.
Publications dans "Courbe ROC" :

A Fanjul-Hevia

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departamento de Estadística e Investigación Operativa y Didáctica de la Matemáitica, Universidad de Oviedo, Oviedo, Spain.
Publications dans "Courbe ROC" :

J C Pardo-Fernández

1 publication dans cette catégorie

Affiliations :
  • Departamento de Estatística e Investigación Operativa, Centro de Investigacións Biomédicas (CINBIO), Universidade de Vigo, and Centro de Investigación e Tecnoloxía Matemática de Galicia (CITMAGA), Vigo, Spain.
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Sources (10000 au total)

Classification of Local Recurrence After Nipple-Sparing Mastectomy Based on Location: The Features of Nipple-Areolar Recurrence Differ from Those of Other Local Recurrences.

Little information is available about the clinical and pathologic characteristics of local recurrence (LR) after nipple-sparing mastectomy according to the locations of LR.... This study classified 99 patients into the following two groups according to the location of LR after nipple-sparing mastectomy: nipple-areolar recurrence (NAR) group and other locations of LR (oLR) g... For about half of the patients (44.4 %) with NAR, the primary cancer was estrogen receptor (ER)-negative and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive. Conversely, in most of the patien... This multi-institutional retrospective study demonstrated that the features of NAR, such as the characteristics of the primary and recurrent tumors and the prognostic factors after LR resection, were ...

Feasibility of local therapy for recurrent pancreatic cancer.

Despite advances in perioperative management, recurrence after curative pancreatectomy is a critical issue in the treatment of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). The significance of local therap... We reviewed the medical records of patients with PDAC who underwent curative resection at our institution between January 2009 and December 2019. We examined the patterns of relapse and assessed the c... A total of 246 patients with PDAC who underwent R0 or R1 resection were included in this study. The 3-year overall survival (OS) rate was 39.8%, and the 1-year recurrence-free survival rate was 51.2% ... Our results suggest that a multimodal approach may improve the clinical outcomes of patients with recurrent PDAC....

Pathological determinants of outcome following resection of locally advanced or locally recurrent rectal cancer.

Pathological factors that influence and predict survival following pelvic exenteration (PE) for locally advanced (LARC) or locally recurrent rectal cancer (LRRC), especially LRRC, remain poorly unders... A retrospective cohort study was performed for all patients undergoing a curative PE for LARC or LRRC between 2008 and 2021 at a tertiary referral UK specialist colorectal hospital. Cox regression ana... 388 patients were included in the analysis with 256 resections for LARC and 132 for LRRC. 62.4% of patients were male with a median age of 59 years (IQR 49-67). 247 (64%) partial pelvic exenterations ... A positive resection margin and poorly differentiated tumours are significant negative prognostic markers for survival and recurrence in LARC. The results of this study support the need to look for al...

Does the Addition of Mutations of CTNNB1 S45F to Clinical Factors Allow Prediction of Local Recurrence in Patients With a Desmoid Tumor? A Local Recurrence Risk Model.

The initial approach to the treatment of desmoid tumors has changed from surgical resection to watchful waiting. However, surgery is still sometimes considered for some patients, and it is likely that... We sought to explore whether a combined molecular and clinical prognostic model for relapse in patients with desmoid tumors treated with surgery would allow us to identify patients who might do well w... This was a retrospective, single-center study of 107 patients with desmoid tumors who were surgically treated between January 1980 and December 2015, with a median follow-up of 106 months (range 7 to ... The multivariable analysis showed that S45F mutations (hazard ratio 5.25 [95% confidence interval 2.27 to 12.15]; p < 0.001) and tumor in the extremities (HR 3.15 [95% CI 1.35 to 7.33]; p = 0.008) wer... CTNNB1 S45F mutations combined with other clinical variables are a potential prognostic biomarker associated with the risk of relapse in patients with desmoid tumors. The developed nomogram is simple ... Level III, therapeutic study....

Risk Factors of Second Local Recurrence in Surgically Treated Recurrent Brain Metastases: An Exploratory Analysis.

A first local recurrence is common after resection or radiotherapy for brain metastasis (BM). However, patients with BMs can develop multiple local recurrences over time. Published data on second loca... Patients were identified from a database at Brigham and Women's Hospital in Boston. Hazard ratios and 95% confidence intervals for predictors of a second local recurrence were computed using a Cox pro... Of 170 identified surgically treated first locally recurrent lesions, 74 (43.5%) progressed to second locally recurrent lesions at a median of 7 months after craniotomy. Subtotal resection of the firs... A second local recurrence occurred after 43.5% of craniotomies for first recurrent lesions. Subtotal resection and infratentorial location were the strongest risk factors for worse second local recurr...

Applying a neoscore in locally advanced rectal cancer is beneficial in predicting local recurrences after surgery.

The current study was undertaken to provide more detailed prognostic models for early prediction of local recurrences and local recurrence free survival (RFS) using different radiologic and pathologic... One hundred patients with locally advanced rectal carcinomas decided to receive neoadjuvant CRT were retrospectively recruited, Hazard ratios (HR) were determined in the two cox regression models and ... HR of 1st group of models: T+N, T+N+G, T+N+G+S, T+N+G+S+PNI, and T+N+G+S+PNI+R were summated and categorized into scores, these scores were significantly correlated with the risk of recurrence (Somer'... We propose that the addition of biologic factors to staging of rectal cancer provide precise stratification and association with local recurrences in patients received preoperative CRT....

Surgery of resectable local recurrence following colorectal cancer: Compartmental surgery improves local control.

This study aims to identify prognostic factors and define the best extent of surgery for optimizing treatment of local recurrence (LR) following colorectal cancer (CRC).... An institutional database of consecutive patients who underwent radical resection (R0/R1) of LR following CRC was analyzed prospectively from 2010 to 2021 at one tertiary cancer center.... In this study, 75 patients were included with LR following CRC and analyzed. Patients were categorized as compartmental resections (CompRe) (n = 47) if all adjacent organs were systematically removed,... Complete compartmental surgery is safe and improves local control. Optimal LR resection needs to remove all contiguous organs, with or without tumor involvement....

Recurrent RET fusions in fibrosarcoma-like neoplasms in adult viscera: expanding the clinicopathological and genetic spectrum.

RET-fused mesenchymal neoplasms mostly affect the soft tissue of paediatric patients. Given their responsiveness to selective RET inhibitors, it remains critical to identify those extraordinary cases ... Clinicopathological features were assessed and partner agnostic targeted next-generation sequencing on clinically validated platforms were performed. The patients were 18, 53, and 55 years old and inc... Our study expands the clinicopathological and genetic spectrum of mesenchymal neoplasms associated with RET fusions....