Dissertação de mestrado em BioinformaticsA curva ROC (Receiver operating characteristic) é uma ferramenta analítica eficaz para testes clínicos. A análise permite visualizar a variação de sensibilidade e especificidade para uma dada região de corte através de um simples, mas robusto gráfico bidimensional. Num contexto biológico, testes podem ser influenciados por múltiplas variáveis externas e como tal a análise ROC pode não ser a ideal ou gerar resultados incompletos. É então necessário saber que variáveis afetam determinado teste clínico de forma a determinar os melhores parâmetros para determinado teste ou até descartar determinada metodologia mediante a situação. O ajuste da curva ROC a covariáveis permite a normalização do efeito das mesmas ou diretamente ajustar a curva para os seus efeitos. Software direcionado ao ajuste da curva ROC é, infelizmente, escasso e muitas vezes difícil de manusear por utilizadores não especializados. Recentemente o pacote AROC foi lançando para R que disponibiliza vários recursos para estes ajustamentos, no entanto a dificuldade de utilização mantém-se. A combinação deste pacote com a estrutura Shiny, um pacote que permite o desenvolvimento de aplicações interativas, tem por objetivo a criação de um programa grátis e acessível que permita uma análise mais aprofundada disponível para todos os investigadores. RealROC foi capaz de replicar resultados de um caso de estudo que analisou a influência do sexo no sistema de pontuação CRIB e respetiva previsão de mortalidade, demonstrando a usabilidade e acessibilidade do programa que será disponibilizado online e potencialmente contribuir para novos desenvolvimentos na área.Receiver operating characteristic (ROC) curves are a powerful analytical tool for clinical
tests. The analysis allows the visualization of varying sensitivity and specificity for a given
threshold through a simple, yet robust, two-dimensional plot.
In a biological framework, tests can be influenced by multiple external variables, as
such, standard ROC analysis may not be suitable or may provide incomplete data. It is
then necessary to know which variables influence clinical test results to determine optimal
conditions for trials or even to disregard a given method of evaluation in certain contexts.
Adjusting for covariates allows ROC analysis to normalize the effects of the variable in
question or to directly adjust the curve for its effects.
Unfortunately ROC software that is able to conduct such an adjustment is sparse and
proven difficult to use for non technical users. Recently, the AROC package for R was
released and provides a robust resource for such adjustments however with he same usability
problems previously stated.
By combining this package with the Shiny framework, an R package that allows the
creation of interactive applications, we hope to provide an accessible and free software that
allows this extra depth of analysis to be available for all researchers.
RealROC was able to mimic the results of a case study analysing the affects of sex to
the CRIB score and resulting mortality rates that proving its practicality and will be made
available online and hopefully contribute to the advancement of software in this field
