Будь то логистический анализ или анализ выживания / регрессия Кокса, полезно определить пороговые значения для классификации непрерывного фактора риска по различным слоям риска.
Однако существует множество методовчтобы определить «оптимальное» значение в зависимости от характера результата модели.
Как правило, они подпадают под методы, которые учитывают чувствительность и специфичность модели, или методы, которые стремятся максимизировать значение p значительного различия между кривыми выживания. из полученных страт.
В настоящее время я моделирую риск индекса массы тела при диагностике определенных заболеваний с помощью анализа выживаемости, чтобы идентифицировать лиц, подверженных риску, поскольку существующие группы риска bmi оказываются неадекватными для стратегических групп риска.
Для моих целей я подумываю перейти к методу, позволяющему максимизировать чувствительность с сохранением определенного порога специфичности, вместо того, чтобы использовать стандартную процедуру для максимизации индекса Юдена, поскольку стоимость неправильной классификации вмодель не очень хорошая.
Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, как обосновать выбранный порог специфичности?
Или существует ли лучший метод определения наилучшего порога для использования для каторизации групп риска bmi.
Кроме того, как определитьколичество категорий?
Реализация этого в R также затруднена, и пакеты, которые я обнаружил, неясны во внутреннем функционировании функций.
Кто-нибудь может пролить свет на эту серую ситуацию?