Titre : Courbe ROC

Courbe ROC : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Sensitivity and Specificity

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.
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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.
Publications dans "Courbe ROC" :

Sources (10000 au total)

Meta-analysis assessing the sensitivity and specificity of

The use of... To estimate the summary sensitivity and specificity of... Studies were included if PET/CT was performed for suspicion of PVE and IPD of both the PET/CT result and final diagnosis defined by a gold-standard assessment was available. There were 3 possible fina... Seventeen studies were included with IPD available for 537 patients (from 538 scans). The summary sensitivity and specificity were 85% (95% CI 74.2%-91.8%) and 86.5% (95% CI 75.8%-92.9%) respectively ...

Sensitivity and specificity of Varian Halcyon's portal dosimetry for plan-specific pre-treatment QA.

Developed as a plan-specific pre-treatment QA tool, Varian portal dosimetry promises a fast, high-resolution, and integrated QA solution. In this study, the agreement between predicted fluence and mea... All patient plans and the corresponding verification plans were generated within the Eclipse treatment planning system. Four representative plans of different treatment sites (prostate, prostate with ... Predicted and acquired portal dosimetry fluences demonstrated a high agreement evident by average gamma passing rates for the clinical patient plans of 99.90%, 96.64%, and 91.87% for γ... Owing to the high achievable spatial resolution, portal dosimetry at the Halcyon can reliably be deployed as plan-specific pre-treatment QA tool to screen for errors. It is recommended to support the ...

Estimating stage-specific sensitivity for cancer screening tests.

When evaluating potential new cancer screening modalities, estimating sensitivity, especially for early-stage cases, is critical. There are methods to approximate stage-specific sensitivity in asympto... We fit natural history models to lung and ovarian cancer screening data that permitted estimation of stage-specific (early/late) true sensitivity, defined as the probability subjects screened in the g... Stage-specific true sensitivities estimated by the lung cancer natural history model were 47% (early) and 63% (late). Simulation results for the prospective setting gave estimated sensitivities of 81%... Existing methods for approximating stage-specific sensitivity in both prospective and retrospective scenarios are unsatisfactory; improvements are needed before they can be considered to be reliable....

ABCD progression display for keratoconus progression: a sensitivity-specificity study.

To evaluate the sensitivity and specificity of the ABCD progression display for keratoconus progression.... Data was collected from patients that underwent at least two Pentacam assessments 6 months apart. Sensitivity and specificity were calculated for the ABCD progression display. Progression was defined ... Thirty eyes were evaluated over a median time of 10.3 months. Progression by criterion 1 resulted in a sensitivity of 61.9% and specificity of 88.9%. Progression by criterion 2 resulted in higher sens... The ABCD progression display can assess keratoconus progression with high sensitivity and specificity, thus assisting the patients' decision-making process. The D parameter did not contribute to the s...

Vowel onset measures and their reliability, sensitivity and specificity: A systematic literature review.

To systematically evaluate the evidence for the reliability, sensitivity and specificity of existing measures of vowel-initial voice onset.... A literature search was conducted across electronic databases for published studies (MEDLINE, EMBASE, Scopus, Web of Science, CINAHL, PubMed Central, IEEE Xplore) and grey literature (ProQuest for unp... The search retrieved 6,983 records. Titles and abstracts were screened against the inclusion criteria by two independent reviewers, with a third reviewer responsible for conflict resolution. Thirty-fi... A range of vowel-initial voice onset measurements have been applied throughout the literature, however, there is a lack of evidence regarding their sensitivity, specificity and reliability in the dete...