Gráfico que representa la relación entre la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad) y la tasa de falsos positivos ("1 - especificidad") como una función del nivel de corte del marcador de una enfermedad (o condición clínica). Las curvas ROC ayudan a demostrar cómo el incremento o disminución del punto de corte que define una prueba como positiva afecta al equilibrio entre la identificación correcta de los enfermos (verdaderos positivos) y la denominación incorrecta como positivos de los sanos (falsos positivos). El área bajo la curva ROC es una expresión del potencial diagnóstico de un marcador independiente de la población de pacientes y puede utilizarse para comparar uno o más marcadores.
<(A.): ROC (Receiver Operating Characteristic)-Kurve: bei der Auswertung eines Diagnose- oder Früherkennungstests: eine graphische Darstellung des Zusammenhangs zwischen dem richtig positiven Verhältnis (Sensitivität) und dem falsch positiven Verhältnis (1 - Spezifität) für mehrere positive Abgrenzungen des Tests.
<(F.): Courbe ROC (Receiver Operating Characteristic): dans l’évaluation d’un test diagnostique ou de dépistage, représentation graphique de la relation entre la proportion de vrais positifs (sensibilité) et de faux positifs (1 - spécificité) pour différents seuils de positivité du test.
<(Ing.) : ROC (receiver operating characteristic) curve: in the evaluation of a diagnostic or screening test, a graphical depiction of the relationship between the true positive ratio (sensitivity) and the false positive ratio (1 - specificity) for various positivity cut-off points of the test.
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