OptimalCutpoints：用于选择诊断测试中最佳切点的R包

连续的诊断测试常用于区分健康与患病人群。对于此类测试的临床应用，选择一个切点或判别值c以定义阳性和阴性测试结果是有用的。一般而言，诊断测试值为c或更高的个体被归类为患病。已有几种搜索策略被提出以选择诊断测试中的最佳切点，这些策略依据此选择的基本原因。本文介绍了一个名为OptimalCutpoints的R包，用于在诊断测试中选择最佳切点。它考虑了不同诊断决策的成本、目标疾病的流行率和几种基于诊断测试准确性测量的方法。此外，它能够根据给定（分类）协变量的水平计算最佳水平。虽然数值输出包括最佳切点值及其置信区间的相关准确性测量，图形输出则包括接收者操作特征（ROC）和预测ROC曲线。使用OptimalCutpoints的实例通过真实的生物医学数据集进行了说明。