roc - roc.test() の AUC の推定結果が元の結果と一致しないのはなぜですか?

Question

2 つの ROC 曲線を作成し、結果の 1 つを次のようにします。

> roc1 <- roc(cData$`<60`$resule, cData$`<60`$SOFA1)
Setting levels: control = survival, case = death
Setting direction: controls <cases
> roc1

Call:
roc.default(response = cData$`<60`$resule, predictor = cData$`<60`$SOFA1)

Data: cData$`<60`$SOFA1 in 26 controls (cData$`<60`$resule survival) <18 cases (cData$`<60`$resule death).
Area under the curve: 0.7692

別の結果は次のとおりです。

    > roc2 <- roc(cData$`<60`$resule, cData$`<60`$SOFA7)
    Setting levels: control = survival, case = death
    Setting direction: controls <cases
    > roc2



Call:
roc.default(response = cData$`<60`$resule, predictor = cData$`<60`$SOFA7)

Data: cData$`<60`$SOFA7 in 26 controls (cData$`<60`$resule survival) <2 cases (cData$`<60`$resule death).
Area under the curve: 0.9327

パッケージのroc.test()を比較した結果は次のとおりです。pROC

> roc.test(roc1,roc2)

DeLong's test for two correlated ROC curves

data: roc1 and roc2
Z = 0.54339, p-value = 0.5869
alternative hypothesis: true difference in AUC is not equal to 0
sample estimates:
AUC of roc1 AUC of roc2
  0.9615385 0.9326923

roc1 の AUC は 0.7692 で、roc2 の AUC は 0.9327 でしたが、なぜ と比較するとroc.test()、AUC はそれぞれ 0.9615385 0.9326923 になるのでしょうか?