Evaluación de métodos diagnósticos en presencia de datos dependientes del tiempo

A. Fanjul Hevia, J. C. Pardo Fernández

En problemas de clasificación con dos poblaciones (como puede ser un método diagnóstico) está bastante extendido el uso de la curva ROC para medir su capacidad discriminativa combinando las nociones de sensibilidad y especificidad.
Además de los marcadores usados para tomar las decisiones, suelen existir otras covariables que pueden influir en el estudio, por lo que es importante incorporarlas. Esto se hace mediante curvas ROC condicionales o ajustadas por covariables, estimadas con distintos enfoques, ya sean directos o basados en modelos de regresión.
Cuando una o varias de las variables involucradas dependen del tiempo (ya sea como datos longitudinales o funcionales), estas metodologías deben adaptarse. Este trabajo revisa alternativas para incorporar esta dependencia temporal en el análisis de curvas ROC, enfocándose en cómo flexibilizar metodologías ya existentes con técnicas no paramétricas.

Keywords: Curvas ROC, datos longitudinales, covariables

Biostatistics I
September 4, 2026  11:10 AM
Aula 24

I. Arostegui Madariaga, I. Barrio Beraza, A. Iparragirre Letamendia

M. C. Iglesias Pérez, T. Rodríguez Rodríguez

M. Martínez Pizarro, M. J. Rufo Bazaga, J. D. Hernández Guillén, A. Moreno Díaz

S. Rodríguez Pastoriza, Ó. Lado Baleato, J. Roca Pardiñas

A. Ruiz Vega, M. Á. Montero Alonso, J. D. Luna del Castillo