NRI / IDI Prediction Model Improvement Assessment
When adding a new marker to an existing model raises the AUC only slightly and fails to show the incremental value, the Net Reclassification Improvement (NRI) and Integrated Discrimination Improvement (IDI) quantify "how much the new model improves prediction of events/non-events versus the old model". Requires each subject's predicted probability under both models. Computed locally in your browser; data are not uploaded.
① Entrada
One subject per row: outcome (1/0), old-model predicted probability, new-model predicted probability (both 0–1). The two probabilities usually come from two logistic regressions (old model, and the new model with the added marker).
Cómo usarla y metodología
¿Cuál es la diferencia entre NRI e IDI?
El IDI mide la mejora global en la separación de las probabilidades predichas (pendiente de discriminación) entre el modelo nuevo y el antiguo: métrica continua y global; el NRI mide si la reclasificación va en el sentido correcto: eventos que suben y no eventos que bajan cuentan como mejora. Ambos son complementarios y suelen reportarse juntos.
¿NRI continuo o categórico?
Si existen umbrales clínicos aceptados de estratificación del riesgo (p. ej. bajo/medio/alto), el NRI categórico es más pertinente; sin umbrales claros, usa el NRI continuo (cualquier cambio direccional cuenta). Ten en cuenta que el NRI continuo tiende a ser grande y no debe compararse directamente entre estudios.
¿De dónde vienen las dos probabilidades predichas?
Suele ser ajustando dos modelos logísticos sobre los mismos datos: el antiguo (variables base) y el nuevo (base + nuevo marcador), cada uno dando la probabilidad predicha de cada sujeto. Puedes obtenerlas por separado con la herramienta Logistic del sitio.
¿Por qué mirar NRI/IDI cuando el AUC apenas cambia?
El AUC suele ser poco sensible a la pequeña mejora de un nuevo marcador (ganancias minúsculas, difíciles de hacer significativas). NRI/IDI capturan mejor el incremento de reclasificación y discriminación que aporta el nuevo marcador, y son métricas complementarias habituales para su valor incremental.
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