问题描述
我正在尝试使用下面概述的基于锚的方法来确定健康评估工具的最小重要变化（MIC）。
步骤1.在change_in_fi（度量值的变化）和srh_decline（1/0表示自我报告的健康状况下降）之间拟合逻辑回归模型，这是我的主旨。
步骤2。使用上述模型的预测概率来拟合ROC曲线。
第3步。确定Youden指数，即ROC曲线上的点，以使敏感性和特异性最大化。
步骤4。我被困在这里-如何找出上述Youden Index所指的change_in_fi的阈值？此值为我的MIC。
请在下面找到模拟数据集和代码：
library(pROC)
dat = structure(list(change_in_fi = structure(c(-0.05825,-0.0375,0.04575,0.202,0.01675,-0.1,-0.0125,-0.04775,0.00624999999999999,-0.00625000000000001,-0.01875,0.052,-0.01025,-0.025,0.04375,0.00825,-0.048,0.09575,0.073,0),label = "FI score",class = c("labelled","numeric")),srh_decline = c(0,1,1)),row.names = c(NA,20L),class = "data.frame")
# Step 1
mod = glm(srh_decline ~ change_in_fi,family=binomial,data=dat)
# Step 2
rocobj= roc(mod$y,mod$fitted.values)
# Step 3
coords(rocobj,"best")
解决方法
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