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診断精度のメタアナリシスを行うには、bivariateモデルとHSROCモデルのいずれかを使います。

2つは数学的には等価ですが、仮定の違いから出てくるアウトカムが変わります。

bivariate modelは閾値が同じ研究を統合し、感度と特異度のsummary pointを求めます。

HSROCモデルは閾値が異なる研究を統合し、ROC曲線を描きます。

ここまでは

https://crsu.shinyapps.io/dta_ma/

で可能ですが、

HSROCを使って統合した後は、感度か特異度を検査の目的(clinical pathway)に応じて固定し、もう一方を求めて解釈していくことになります。

これを簡単に行えるウェブアプリとしてリリースしました。

どうぞ、ご利用ください。

https://youkiti.shinyapps.io/CAST-HSROC/

モデルについてのトレーニングはこちら(注：会員のみ）

https://srwspsg.soeasybuddy.com/trainings/59cbd25f-703d-4b1c-bd84-f879e82d02f0

https://srwspsg.soeasybuddy.com/trainings/50ff43d1-1f21-443b-914c-2310bb5532b4