Curvas RECEIVER-Opetating Characteristic y Matrices de Confusión en la Elaboración de Escalas Diagnósticas

Abstract

Introduction. Prognostic and diagnostic scales also called risk scores are typical examples in medicine of joint classification criteria, to obtain in many cases requires the use of multivariate classifiers. Faced with a series of classifiers, we must decide which one performs better, in this sense the confusion matrices and ROC curves play a role. Methods. Used as a case study the search for a predictive index for relaparotomies (IPR). It began its analysis with multiple predictors in order to assess their predictive power on the binary response: positive finding in re laparotomy (Yes / No), to this end we used the following classification methods: discriminant analysis, decision trees and logistic regression. The results were questioned over the parameters offered by the confusion matri ces and ROC curve areas. Logistic. Regression results for the area under the curve was 0.999 and for the decision tree and discriminant analysis, this was of 0.997, the precision, accuracy and CP + for the first classifier were 98.42%, 99, 6% and 200 respectively, while for the other two results were 98.03%, 99.5% and 143. Conclusions. Logistic regression was the best played with the relaparotomies predictive index. We implemented a simple and appropriate to put in the hands of decision makers that transcends all studies involving the use of joint positivity criteria for estimating risk.Introducción. Las escalas pronósticas o diagnósticas también conocidas como scores de riesgo, son ejemplos tí picos en Medicina de criterios de clasificación conjunta, su obtención en muchas casos requiere del empleo de clasificadores multivariantes. Ante una serie de clasificadores, debemos decidir cuál de ellos se desempeña mejor, en este sentido las matrices de confusión y las curvas ROC, juegan un papel preponderante. Métodos. Se utilizó como caso de estudio la búsqueda de un índice predictivo para relaparotomías (IPR). Se co menzó analizando múltiples predictores con el objetivo de evaluar su capacidad de predicción sobre la respuesta binaria: hallazgo positivo en relaparotomía (Si/No), con este fin se emplearon los siguientes métodos de clasi ficación: análisis discriminante, árboles de decisión y regresión logística. Los resultados, fueron cuestionados a través de los parámetros ofrecidos por las matrices de confusión y de áreas bajo la curva ROC. Resultados. Para la regresión logística el área bajo la curva, fue de 0,999 y para el árbol de decisión y análisis discriminante, esta fue de 0,997; la precisión, la exactitud y el CP+ para el primer clasificador fueron, 98,42%, 99,6% y 200 respectivamente, mientras que para los dos restantes los resultados fueron, 98,03%, 99,5% y 143. Conclusiones. La regresión logística fue la que mejor se desempeñó ante el índice predictivo de relaparotomías. Se implementó una metodología simple y adecuada para ponerla en manos de decisores que trasciende a todos los estudios que requieran el uso de criterios de positividad conjunta para la estimación de riesgo