Curva de característica operativa del receptor (ROC) o curva de rendimiento diagnóstico. En una curva ROC, la tasa de positivos verdaderos (sensibilidad) se grafica en el eje vertical, y la de positivos falsos (1-especificidad), en el eje horizontal, para diferentes puntos de corte (límites, o valores de corte) para la prueba. La línea diagonal discontinua corresponde a una prueba que es positiva o negativa simplemente por azar (esto es, la tasa de positivos verdaderos es igual a la de positivos falsos). Mientras más cerca está una curva ROC a la esquina superior izquierda del gráfico, más exacta es, porque la tasa de positivos verdaderos es de 1 y la de positivos falsos es de 0. A medida que el criterio para positividad en una prueba se hace más estricto, el punto en la curva que corresponde a sensibilidad y especificidad (punto A) se mueve hacia abajo y hacia la izquierda (sensibilidad más baja, especificidad más alta); si se requiere menos evidencia para positividad en una prueba, el punto en la curva que corresponde a la sensibilidad y especificidad (punto B) se mueve hacia arriba y hacia la derecha (sensibilidad más alta, especificidad más baja). El análisis del área entre los resultados reales y la línea recta indica qué tan buena es la prueba. Mientras mayor es el área bajo la curva, mejor es la prueba. De: Endocrinología y epidemiología clínica basadas en evidencia, Greenspan. Endocrinología básica y clínica, 9e Citación: Gardner DG, Shoback D. Greenspan. Endocrinología básica y clínica, 9e; 2015 En: https://accessmedicina.mhmedical.com/DownloadImage.aspx?image=/data/Books/1497/Gardner9_ch03_Fig-03-04.png&sec=92779005&BookID=1497&ChapterSecID=92778979&imagename= Recuperado: December 18, 2017 Copyright © 2017 McGraw-Hill Education. All rights reserved