진단 검사의 메타분석
2.2. 진단 검사 메타분석 모형
2.2.1. Moses-Littenberg SROC 곡선
M-L SROC 모형은 진단 정확성에 대한 메타분석을 위해 초기에 만들어진 모형 중 의 하나로 광범위하게 사용되어왔다. 하지만 중재법 메타분석에서의 고정효과모형과 마 찬가지로 연구들 간의 이질성을 추정할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 즉 전체 변동 중 연구 내 변동과 연구 간 변동을 분리할 수 없는 모형으로 모수 추정치와 표준편차, 신뢰구간을 제공하지 않으며 단지 SROC 곡선만을 제공한다.
M-L SROC 곡선을 그리기 위한 단계는 다음과 같다.
(1) 각 연구로부터 민감도(Sn)와 특이도(Sp)를 바탕으로 D와 S 계산
log log ln
log log
여기에서 S는 검사결과의 양성비율과 관련된 지표로 역치의 대체지표(proxy)로 간주 되며, D와 S는 서로 선형관계를 가지게 된다.
(2) 단순선형회귀모형 적합
(3) 선형회귀모형으로부터 추정된 회귀계수
과
을 이용하여 특이도의 변화에 따 른 민감도를 추정하고, 이를 바탕으로 SROC 곡선 추정 exp log
150
그림 2-6 M-L SROC 곡선 적용사례
Reprinted from Atherosclerosis, 220, Yoichi Inaba et al, Carotid plaque, compared with carotid intima-media thickness, more accurately predicts coronary artery disease events : A meta-analysis.
128-133., Copyright(2012), with permission from Elsevier.
특이도의 범위
- 외삽(extrapolation) 문제
- 문헌으로부터 관찰된 특이도 값의 최솟값과 최댓값 활용
가중최소제곱법(weighted least squares)을 이용한 회귀계수의 추정
회귀모형 적합 시 각 연구에서 추정된 ln의 분산 역수를 가중치로 사용하여 회귀계수를 추정할 수 있음
ln
추정된 회귀계수 에 따른 SROC 곡선의 형태를 살펴보면, 이 0인 경우, (민감 도와 특이도가 동일한 지점)인 대각선에 대칭 형태를 나타내는데 이는 진단 정확성 (ln)이 역치의 영향을 받지 않는다고 볼 수 있다. 이 0이 아닌 경우, 인 대각
151 선에 비대칭 형태를 나타내며 역치의 변화에 따라 ln은 증가 또는 감소하게 된다.
그림 2-7 SROC 곡선 [ ]
(출처:Macaskill et al. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy. The Cochrane Collaboration. 2010)
이러한 M-L SROC 곡선은 이질성을 파악할 수 없으므로 하위그룹 분석을 통해 이 질성을 설명해야하며, 이와 더불어 다음과 같은 부적절한 SROC 곡선을 제공한다는 단 점도 가지고 있다.
(1) (0, 0)과 (1, 1)을 지나지 않는 경우
(2) 의 절대값이 큰 경우 가 증가함에도 이 감소하는 경우. 이는
의 추정값에 큰 영향을 주는 연구에 의해 일어날 수 있으므로 해당 문헌을 제외하 여 SROC 곡선을 확인하여 해당 연구의 영향을 평가해야 함(이질성 문제)152
표 2-3 M-L SROC 곡선 추정을 수행하기 위한 소프트웨어 명령문
SAS
①%INCLUDE 'C:\SAS매크로 저장 경로\MI_SROC.txt';
%ML_SROC(②dataset=자료명);
① 정해진 경로에 저장된 ML_SROC 매크로 파일을 %INCLUDE를 이용하여 불러옴
② M-L SROC 곡선 추정을 위한 자료명 입력
R library(mada) mslSROC(자료명)
Stata
regress D S
①matrix estimates = e(b)
②generate a_un = estimates[1,2]/(1 -estimates[1,1]) generate b_un = (1 + estimates[1,1])/(1 - estimates[1,1]) sort spec
generate e_sens=1/(1+exp(-a_un-b_un*logit(1-spec))) generate fpr=1-spec
twoway line e_sens fpr
① 추정계수 저장
② 문헌별 특이도에 따른 민감도 추정