基于AC1系数的一致性评价方法

摘要：

在医学研究中,目前常用的对不同测量者或测量方法的一致性评价方法有各自的限制条件,最为熟知的是kappa悖论,为了克服这些缺陷并获得更高的准确性,本文基于AC1系数理论基础并通过探究偶然一致性和阳性事件率对整体一致性的影响,提出了一种新的一致性评价方法一致性估计系数(CEA),并通过模拟及实例对比了kappa、AC1、CEA系数的准确性和稳定性.本研究为二分类结局的一致性评价提供了一种稳定、可靠的方法选择.

关键词：一致性、kappa系数、AC1系数、分类变量

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资助基金：国家自然科学基金71673126Supported by National Natural Science Foundation of China71673126

在线出版日期：2018-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：455-459