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R语言绘制ROC曲线在临床医学中的应用
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#计算体脂率对诊断妊娠期糖尿病的ROC曲线、截断值 sumExcel1.2018合4_列合并症<- read.csv(“C:\Users\Desktop\sumExcel1_2019071.csv”,sep = “,”,header = TRUE)#读取数据,excel中数据格式如下图,数据有空值,符合实际应用情况
![在这里插入图片描述](https://ewr1./imgur3/000/009/050/506_ff2_410.png) attach(sumExcel1.2018合4_列合并症) print(sumExcel1.2018合4_列合并症) #options(scipen = 1000)#样本超过一千才使用科学计数法 #var2 <- sumExcel1.2018合4_列合并症[c('体脂百分百_percent’,诊断妊娠期糖尿病0正常1 患病’)] var2 <- subset(sumExcel1.2018合4_列合并症, !is.na(sumExcel1.2018合4_列合并症['体脂百分百_percent’])& !is.na(sumExcel1.2018合4_列合并症['诊断妊娠期糖尿病0正常1患病’]), select=c('体脂百分百_percent’,诊断妊娠期糖尿病0正常1患病’)) #install.packages(“pROC”)#此程辑包要求R版本更新至3.5.1以上,仅第一次使用需要安装 library(pROC)#载入pROC包 modelroc <- roc(var2
′诊断妊娠期糖尿病0正常1患病′,var2’体脂百分百_percent’)#计算体脂率对诊断妊娠期糖尿病的ROC曲线 plot(modelroc, print.auc=TRUE, auc.polygon=TRUE, grid=c(0.1, 0.2), grid.col=c(“green”, “red”), max.auc.polygon=TRUE,#设置坐标系网格纵、横坐标虚线分别为绿色、红色,曲线上颜色T灰色F无色,显示AUC曲线下面积 auc.polygon.col=“skyblue”, print.thres=TRUE)#设置曲线下填充天蓝色 detach(sumExcel1.2018合4_列合并症)
体脂率判断妊娠期糖尿病的ROC曲线如下图,其曲线下面积AUC最大值0.61,对应截断值13.500kg,特异性0.402、敏感性0.793,说明体脂率高达13.5kg时判断妊娠期糖尿病发生的敏感性为79.3%,特异性为40.2%,(临床意义)使用该指标进行妊娠期糖尿病风险筛查具有较好的意义,但其确诊把握不足。 ![在这里插入图片描述](https://ewr1./imgur3/000/009/050/507_ba5_30c.png)
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