La courbe ROC permet d'évaluer les propriétés d'un test diagnostique à partir de la distribution d'une variable dans les populations saine et malade. Dans un contexte où des données proviennent de plusieurs sources, les poids à erreur quadratique intégrée minimale (EQMIM) servent à déterminer le poids relatif qui devrait être accordé à chacune de ces sources. Les auteurs utilisent les poids EQMIM pour estimer la courbe ROC en se basant sur des données brutes de plusieurs études cliniques. L'estimateur proposé est convergent et des simulations de Monte Carlo montrent une amélioration dans la performance sur des échantillons finis. Des données portant sur l'usage de la progestérone pour la détection des grossesses ectopiques et des avortements dus à d'autres causes naturelles sont utilisées pour illustrer la méthode développée.