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6 - 使用Gibbs采样器进行一次测试(未计算),估计真实患病率

This method uses a Bayesian approach and Gibbs sampling to estimate the true animal-level prevalence of infection based on testing of individual (not pooled) samples using a test with imperfect sensitivity and/or specificity. As for the Bayesian method for pooled sampling, the analysis requires prior estimates of true prevalence, test sensitivity and test specificity as Beta probability distributions, and outputs posterior distributions for prevalence, sensitivity and specificity. This method is preferable to the conventional (Rogan-Gladen) method for estimating true prevalence, because it allows for uncertainty about the true values for sensitivity and specificity when calculating probability limits for the true prevalence estimate, which are not routinely included in the conventional approach. It also allows incorporation of prior information on the likely true prevalence based on pre-existing estimates or expert opinion.

For this analysis, the original values for stool sampling for Strongyloides infection in Cambodian refugees from Joseph et al. (1996) were used, as listed in the table below, and 95% probability limits were calculated about the estimated prevalence.

输入
经过测试 162
数字测试+ ve 40
先前患病率为alpha 1
先前患病率β 1
之前的Se Alpha 4.44
之前的Se测试版 13.31
之前的Sp alpha 71.25
之前的Sp beta 3.75
迭代 25000
丢弃 5000
真正的开始 35
虚假的开始 35

上面定义的先前Beta分布相当于:

分配 阿尔法值 Beta值 2.5%百分位数 中位数 百分之97.5% 意味着 模式 标准偏差
流行 1 1 0.025 0.5 0.975 0.5 0.2887
灵敏度 4.44 13.31 0.0843 0.2406 0.469 0.2501 0.2184 0.1
特异性 71.25 3.75 0.8909 0.954 0.9868 0.95 0.9623 0.025

模拟运行25,000次迭代,丢弃5,000次迭代以允许收敛。 后验概率 来自分析的患病率,敏感性,特异性和其他参数的分布总结如下.

流行 灵敏度 特异性 PPV NPV LR为积极的 LR为负面 真正的积极 假阴性
最低限度 0.171 0.135 0.8 0.197 0.243 1 0.32 7 7
0.025 0.393 0.212 0.882 0.665 0.336 2.4 0.54 29 33
中位数 0.738 0.307 0.951 0.883 0.538 6.4 0.73 38 82
0.975 0.985 0.484 0.986 0.969 0.786 24.4 0.85 40 120
最大 1 0.697 0.998 0.994 0.907 157.8 1 40 122
意味着 0.728 0.316 0.948 0.871 0.544 7.5 0.72 38 81
SD 0.165 0.07 0.027 0.08 0.124 6.4 0.08 3 25
迭代 20000 20000 20000 20000 20000 20000 20000 20000 20000

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内容
1 固定泳池大小和完美测试
2 固定池大小和具有已知靈敏度和特異性的測試
3 固定池大小和具有不確定靈敏度和特異性的測試
4 可变池大小和完美测试
5 使用Gibbs采样器汇集流行率
6 使用Gibbs采样器进行一次测试(未计算),估计真实患病率
7 使用Gibbs采样器进行两次测试(未计算),估计真实患病率
8 固定池大小和完美测试的样本大小计算
9 固定池大小的样本大小计算和具有已知灵敏度和特异性的测试
10 固定池大小的样本大小计算和具有不确定灵敏度和特异性的测试
11 模拟固定池大小的采样并假设完美测试
12 模拟固定池大小的采样并以已知的灵敏度和特异性进行测试
13 模拟固定池大小的采样并以不确定的灵敏度和特异性进行测试
14 模拟可变池大小的采样并假设完美测试
15 使用已知靈敏度和固定池大小的測試進行混合測試來證明自由
16 估計先前Beta分佈的alpha和beta參數
17 估計指定的alpha和beta參數的Beta概率分佈