Data Science · Klinik Klinische Datenanalyse & Machine Learning
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Teil 4 · Statistische Inferenz und medizinische Statistik

Übungen

16 · Diagnostische Genauigkeit und Schwellenwerte

Aufgabe 1 – 2x2-Tabelle

Nutze Laktat ≥ 2,0 mmol/l als positiven Test für 30-Tage-Mortalität. Berechne TP, FP, FN, TN.

Aufgabe 2 – Diagnostische Kennzahlen

Berechne Sensitivität, Spezifität, PPV, NPV, LR+ und LR-.

Aufgabe 3 – Youden-Schwelle

Berechne die ROC-Kurve und finde die Schwelle mit maximalem Youden-Index. Vergleiche sie mit 2,0 mmol/l.

Aufgabe 4 – Prävalenz

Erkläre, was mit PPV und NPV passieren würde, wenn dieselbe Testleistung in einer Kohorte mit deutlich niedrigerer Mortalität eingesetzt wird.

Aufgabe 5 – Bericht

Schreibe einen kurzen Diagnostik-Abschnitt für Laktat als Marker.

Aufgabe 6 – Net Benefit

Fitte ein logistisches Modell verstorben_30d ~ laktat_mmol_l und berechne den Net Benefit des Modells sowie der Strategie „alle behandeln" für die Schwellenwahrscheinlichkeiten $p_t \in {0{,}10;\ 0{,}15;\ 0{,}20;\ 0{,}25}$.

  • In welchem Bereich liegt das Modell über beiden Referenzstrategien?
  • Erkläre, warum die Youden-Schwelle diese Prävalenz-/Kosten-Abwägung nicht leisten kann.