Decision Curve Analysis (DCA)
Assess a prediction model's clinical usefulness: compute the model's net benefit across different "threshold probabilities" and compare it with the "treat all" and "treat none" reference lines. Where the model curve is above both reference lines, deciding by that model yields a net benefit. Multiple models can be compared at once. Calcul local dans le navigateur ; aucune donnée n'est envoyée.
① Coller les données
First row is column names, then one subject per row: an outcome column (1=event/0=no) and one or more predicted-probability columns (values 0~1, from logistic/nomogram). You can paste from Excel.
Mode d'emploi et méthodologie
À quoi sert l'analyse de courbe de décision (DCA) ?
Elle évalue si un modèle/marqueur de prédiction est « utile » pour les décisions réelles. L'AUC et la calibration mesurent la qualité du modèle, mais ne répondent pas directement « décider selon lui apporte-t-il un bénéfice net ? » face à « traiter tout le monde » ou « ne traiter personne ».
Qu'est-ce que la probabilité seuil ?
La probabilité critique à laquelle vous jugez le risque assez élevé pour intervenir (p. ex. biopsie, traitement). Elle pondère implicitement les coûts relatifs de « diagnostic manqué » vs « surtraitement » : plus le seuil est haut, plus vous exigez de certitude avant d'agir.
Comment comprendre le bénéfice net ?
Bénéfice net = proportion de vrais positifs − proportion de faux positifs × (pt/(1−pt)), c'est-à-dire le bénéfice d'une intervention correcte moins le coût de « traiter quelqu'un qui n'aurait pas dû l'être », actualisé par le seuil. Plus la courbe est haute, plus la stratégie est utile à ce seuil.
D'où viennent les probabilités prédites, et comment comparer des modèles ?
En général la probabilité de maladie/événement (0~1) calculée pour chaque sujet par régression logistique ou nomogramme. Placez les probabilités de chaque modèle dans une colonne séparée ; l'outil trace une courbe par modèle, et vous comparez laquelle domine sur la plage de seuils cliniquement pertinente.
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