В статье Richter S. et al. “Neuroanatomical Substrates and Symptoms Associated With Magnetic Resonance Imaging of Patients With Mild Traumatic Brain Injury” авторы построили несколько прогностических моделей с помощью бинарной логистической регрессии. Прогнозировался благоприятный исход — восстановление после черепно-мозговой травмы.

• Первая модель включала только данные о возрасте и поле пациентов.

• Вторая — возраст, пол и данные визуализации с помощью МРТ, выполненной в течение первых 72 ч.

• Третья — возраст, пол и данные визуализации с помощью МРТ, выполненной через 2-3 недели после травмы.

Для каждой модели была построена ROC-кривая, они были совмещены на одном графике. Одним из основных параметров ROC-кривых служит площадь под ROC-кривой (“area under curve” — AUC или AUROC). Чем выше Se и Sp, тем сильнее выгибается кривая и тем больше AUC.

Для сравнения AUC для второй и третьей моделей, отличающихся сроками проведения МРТ, был использован тест ДеЛонга. Получено p=0,009, из чего сделан вывод о наличии статистически значимых различий: данные МРТ-визуализации в течение 72 ч более точно позволяют прогнозировать восстановление пациента, чем выполненные через 2-3 недели.

Также мы видим различия на графике: оранжевая кривая, соответствующая данным в течение 72 ч, более выпуклая (ближе к верхне-левому углу) по сравнению с темно-синей линией, соответствующей данным через 2-3 недели.

Чем можно было бы дополнить сравнение? Помимо p-значения можно указать разность AUC с 95% доверительным интервалом (ДИ). Если обе границы выше нуля или ниже нуля — различия AUC были статистически значимыми. Если границы ДИ имеют разные знаки, т.е. включают ноль, тогда различия AUC статистически незначимы.