AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIt was shown that statistical analysis by using ROC curve can be a complementary calculation method for discrimination of severity of chronic endometritis.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
ROC curve is a commonly used method for performance evaluation and comparison of diagnostic tests. ROC curve, by using specifity and sensitivity values, determines best cut-off points that categorize experimental groups. The aim of the study is, to introduce the roc analysis method for determination of new diagnostic test performance, accuracy and discrimination of healthy and unhealthy animals and disease types. A new diagnostic method, computer based echostructure software and analyse values of ultrasonographic images of cows with chronic endometritis has been used as application data. Diagnostic rates were calculated for obtained echostructure variables (mean gradient, homogenity, contrast, mean grey value) in types of endometritis (E1, E2, E3). 11,44 and 58,60 threshold values of mean gradient and mean grey value give 75% sensitivity and 70% specificity at E1, 0,07 value of homogenity gives 91% sensitivity and 30% specificity at E2, mean gradient, homogenity and mean grey values are important parameters at E3 were determined. It was shown that statistical analysis by using ROC curve can be a complementary calculation method for discrimination of severity of chronic endometritis.
Özet
ROC eğrisi, tanı testlerinin performanslarının değerlendirilmesi ve kıyaslanması için yaygın olarak kullanılan, duyarlılık ve özgüllük oranlarını kullanarak denekleri sınıflarına ayıran en uygun kesim noktasını belirleyen bir yöntemdir. Çalışma ile, tanı amacıyla geliştirilen yeni bir testin hasta ile sağlamları ayırmadaki performansını, doğruluğunu ve hastalık derecelerinin geçerli tanı eşiğini incelemekte kullanılan ROC analiz yöntemi tanıtılmıştır. Tanı amacıyla yeni uygulanan bir yöntem olan bilgisayar destekli eko-yapı programları ile kronik endometritisli ineklerden elde edilen ultrasonografik resimlerin analiz değerleri kullanılmıştır. E1 tipinde gradient’de 11,44, gri’de 58,60 değerlerinin tanıda %75 duyarlılık ve %70 özgüllük ile, E2 tipinde homojenite’de 0,07 değerinin tanıda %91 ve %30 özgüllük ile, E3 tipinde gradient, homojenite ve gri değerlerinin önemli parametreler olduğu belirlenmiştir. Elde edilen veriler ROC eğrisi ile yapılan istatistiksel analizin kronik endometritis tiplerinin tanınmasında yardımcı bir hesaplama yöntemi olduğunu göstermiştir.