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진단시험 메타분석（SROC）
⚗️ 前沿방법：본 도구는 DerSimonian-Laird 병합민감도/특이도 + Moses-Littenberg SROC（闭式经典法）。금표준的双변수랜덤효과모형（Reitsma）/HSROC 需迭代적합，권장用 R 包
mada/metandi 대조。汇总多项진단准确性연구：병합민감도与특이도（랜덤효과）、진단오즈비 DOR，并绘制 SROC 곡선展示임계값효과。每项연구입력四格计数即可。브라우저 로컬계산，데이터업로드하지 않음。
① 各연구四格计数
한 줄에 하나项연구，四列依次为 TP（真阳）FP（假阳）FN（假阴）TN（真阴）。최소 3 项。
使用说明与方法学
진단 Meta 왜不能直接병합 AUC？
진단연구里민감도与특이도因임계값다른而负상관（임계값효과），单独병합会有偏。应同时建模二者，用 SROC 곡선展示，或用双변수랜덤효과모형。本도구给랜덤효과병합点 + SROC 곡선。
SROC 곡선어떻게 보나？
它在『1−특이도 vs 민감도』空间里刻画다른임계값下的准确性轨迹，越靠左上越好。各연구点围绕곡선분포；곡선越贴近左上角、병합工作点越靠左上，설명整体진단性能越好。
I² 高설명什么？
I² 反映연구间이질성。진단 Meta 이질성常见（人群、임계값、参考标准다른）。I² 高时应谨慎해석병합值，并考虑亚집단或 meta 회귀（需更专业모형）。
和금표준모형差别大吗？
Moses-Littenberg 是经典闭式法，直观、易算，但在연구少或임계값효과强时不如双변수/HSROC 강건。重要结论권장用 R 的 mada/metandi 대조，本도구适合快速概览。