Indexes to Measure Dependence between Clinical Diagnostic Tests: A Comparative Study

• JOSÉ RAFAEL TOVAR ^[1] ; JORGE ALBERTO ACHCAR ^[2]
  1. [1] Universidade Estadual de Campinas

     Universidade Estadual de Campinas

     Brasil

     
  2. [2] Universidade de São Paulo

     Universidade de São Paulo

     Brasil

     
• Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 34, Nº. 3, 2011, págs. 433-450
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Indices para medir dependencia entre pruebas para diagnóstico clínico: un estudio comparativo
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• Resumen
  • español

    Muchos procedimientos de diagnóstico clínico médico exigen la evaluación de dos o mas rasgos biológicos que se ven alterados ante la presencia de fenómenos de enfermedad o infección, los cuales se expresan en una escala contínua de medición con posterior dicotomización usando de un valor límite o punto de corte. Dado que las mediciones son realizadas en el mismo indivíduo, los resultados probablemente presenten dependencia de algún tipo, lo cual puede ser ignorado en la etapa de análisis de datos dada la presentación binaria de los datos. En este estudio comparamos el comportamiento de dos parámetros de dependencia presentes en funciones de cópula con el de la covarianza binaria y dos índices creados para medir dependencia entre pruebas diagnósticas de respuesta dicótoma.

  • English

    In many practical situations, clinical diagnostic procedures include two or more biological traits whose outcomes are expressed on a continuous scale and are then dichotomized using a cut point. As measurements are performed on the same individual there is a likely correlation between the continuous underlying traits that can go unnoticed when the parameter estimation is done with the resulting binary variables. In this paper, we compare the performance of two different indexes developed to evaluate the dependence between diagnostic clinical tests that assume binary structure in the results with the performance of the binary covariance and two copula dependence parameters.