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A confidence ellipse for the Net Reclassification Improvement

  1. Mühlenbruch, Kristin ORCID logo
  2. Kuxhaus, Olga
  3. Pencina, Michael J.
  4. Boeing, Heiner
  5. Liero, Hannelore
  6. Schulze, Matthias B. ORCID logo

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1000 Titel
  • A confidence ellipse for the Net Reclassification Improvement
1000 Autor/in
  1. Mühlenbruch, Kristin |
  2. Kuxhaus, Olga |
  3. Pencina, Michael J. |
  4. Boeing, Heiner |
  5. Liero, Hannelore |
  6. Schulze, Matthias B. |
1000 Erscheinungsjahr 2015
1000 LeibnizOpen
1000 Publikationstyp
  1. Artikel |
1000 Online veröffentlicht
  • 2015-02-28
1000 Erschienen in
1000 Quellenangabe
  • 30(4): 299–304
1000 FRL-Sammlung
1000 Copyrightjahr
  • 2015
1000 Lizenz
1000 Verlagsversion
  • https://doi.org/10.1007/s10654-015-0001-1 |
  • https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4385149/ |
1000 Publikationsstatus
1000 Begutachtungsstatus
1000 Sprache der Publikation
1000 Abstract/Summary
  • The Net Reclassification Improvement (NRI) has become a popular metric for evaluating improvement in disease prediction models through the past years. The concept is relatively straightforward but usage and interpretation has been different across studies. While no thresholds exist for evaluating the degree of improvement, many studies have relied solely on the significance of the NRI estimate. However, recent studies recommend that statistical testing with the NRI should be avoided. We propose using confidence ellipses around the estimated values of event and non-event NRIs which might provide the best measure of variability around the point estimates. Our developments are illustrated using practical examples from EPIC-Potsdam study.
1000 Sacherschließung
lokal Reclassification
lokal Risk assessment
lokal Confidence intervals
lokal Model comparison
lokal Risk model
1000 Fächerklassifikation (DDC)
1000 Liste der Beteiligten
  1. http://orcid.org/0000-0001-6188-2017|https://frl.publisso.de/adhoc/creator/S3V4aGF1cywgT2xnYQ==|https://frl.publisso.de/adhoc/creator/UGVuY2luYSwgTWljaGFlbCBKLg==|https://frl.publisso.de/adhoc/creator/Qm9laW5nLCBIZWluZXI=|https://frl.publisso.de/adhoc/creator/TGllcm8sIEhhbm5lbG9yZQ==|http://orcid.org/0000-0002-0830-5277
1000 Label
1000 Förderer
  1. German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) |
  2. Federal Ministry of Science, Germany |
  3. European Union |
  4. German Cancer Aid |
  5. European Community |
1000 Fördernummer
  1. -
  2. 01 EA 9401
  3. SOC 95201408 05F02
  4. 70-2488-Ha I
  5. SOC 98200769 05F02
1000 Förderprogramm
  1. -
  2. EPIC-Potsdam Study
  3. EPIC-Potsdam Study
  4. EPIC-Potsdam Study
  5. EPIC-Potsdam Study
1000 Dateien
  1. A confidence ellipse for the Net Reclassification Improvement
    A confidence ellipse for the Net Reclassification Improvement
1000 Förderung
  1. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) |
    1000 Förderprogramm -
    1000 Fördernummer -
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    1000 Förderer Federal Ministry of Science, Germany |
    1000 Förderprogramm EPIC-Potsdam Study
    1000 Fördernummer 01 EA 9401
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    1000 Förderer European Union |
    1000 Förderprogramm EPIC-Potsdam Study
    1000 Fördernummer SOC 95201408 05F02
  4. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer German Cancer Aid |
    1000 Förderprogramm EPIC-Potsdam Study
    1000 Fördernummer 70-2488-Ha I
  5. 1000 joinedFunding-child
    1000 Förderer European Community |
    1000 Förderprogramm EPIC-Potsdam Study
    1000 Fördernummer SOC 98200769 05F02
1000 Objektart article
1000 Beschrieben durch
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1000 Erstellt am 2018-01-02T17:17:34.985+0100
1000 Erstellt von 218
1000 beschreibt frl:6406079
1000 Bearbeitet von 288
1000 Zuletzt bearbeitet Thu Mar 04 08:15:00 CET 2021
1000 Objekt bearb. Thu Mar 04 08:14:59 CET 2021
1000 Vgl. frl:6406079
1000 Oai Id
  1. oai:frl.publisso.de:frl:6406079 |
1000 Sichtbarkeit Metadaten public
1000 Sichtbarkeit Daten public
1000 Gegenstand von

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