Estudio para el diagnóstico y detección del cáncer de mama mediante curvas ROC

Abstract

RESUMEN: Una curva Característica Operativa del Receptor (ROC) es una herramienta estadística para evaluar la exactitud de una prueba. En el presente trabajo, se proponen diversos métodos y aplicaciones de la curva ROC para diversas situaciones en ensayos clínicos o pruebas de diagnóstico. La curva ROC es ampliamente aceptada como un método para seleccionar un punto de corte óptimo y poder comparar la precisión de las pruebas de diagnóstico. Se trata de un gráfico que refleja la tasa verdaderamente positiva (TPs) frente a la tasa de falsos positivos (FPs) para diferentes puntos de corte. La sensibilidad y especificidad de una prueba, sin embargo, dependen del nivel que se ha elegido como punto de corte. En estudios de biodisponibilidad o bioequivalencia (BA/BE), el área bajo la curva (AUC) se usa a menudo para medir el grado de porcentaje o probabilidad que el paciente tiene la “enfermedad” que se está poniendo a prueba. El AUC se calcula generalmente utilizando una regla trapezoidal basada en las concentraciones sanguíneas o plasmáticas obtenidas en diversos momentos de muestreo. A través de la técnica mencionada anteriormente, se aplicará a ensayos clínicos para determinar la exactitud de la técnica y se empleará para una primera aplicación como el diagnóstico y detección del cáncer de mama y una segunda aplicación como la comparación de la mamografía digital frente a la convencional.

ABSTRACT: A Receiver Operating Characteristic (ROC) curve is a statistical tool for evaluating the accuracy of a test. In the present work, several methods and applications of the ROC curve are proposed for different situations in clinical trials or diagnostic tests. The ROC curve is widely accepted as a method to select an optimum cut-off point and to compare the accuracy of diagnostic tests. It is a graph that reflects the truly positive rate (TPs) versus the false positive rate (FPs) for different cut points. The sensitivity and specificity of a test, however, depend on the level chosen as the cutoff point. In bioavailability or bioequivalence (BA/BE) studies, the area under the curve (AUC) is often used to measure the percentage degree or probability that the patient has the disease being tested. The AUC is usually calculated using a trapezoidal rule based on blood or plasma concentrations obtained at various sampling times. Through the technique mentioned above, it will be applied to clinical trials such as the diagnosis and detection of breast cancer. The behavior of three enzymes in serum samples taken from patients with breast cancer will be studied.