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Enquête pour démontrer l'absence de maladie en 1 étape

FreeCalc: Analyser les résultats d'enquête d'absence de maladie

Options d'analyse:


Cet outil analyse les résultats d'enquêtes pour démontrer l'absence de maladie dans une population, en utilisant des tests imparfaits et en tenant compte de la présence de populations de petite taille.

Cet utilitaire utilise les méthodes décrites par:

  • Cameron and Baldock (1998): A new probability formula for surveys to substantiate freedom from disease. Prev. Vet. Med. 34:1-17; et
  • Cameron (1999): Survey Toolbox for Livestock Diseases - A practical manual and software package for active surveillance of livestock diseases in developing countries. Australian Centre for International Agricultural Research, Canberra, Australia.

Les entrées sont:

  • Taille de la population échantillonnée;
  • Taille d'échantillon testé;
  • Nombre de tests positifs;
  • Sensibilité et spécificité du test;
  • prévalence limite (la prévalence hypothétique à détecter). La prévalence limite peut être spécifiée sous forme d'un nombre fixe d'éléments de la population ou d'une proportion de la population;
  • Valeurs maximales acceptables pour les erreurs de type I (1 - sensibilité de population) et de type II (1 - spécificité de population) pour déterminer si l'hypothèse nulle est acceptée ou rejetée, en supposant que l'hypothèse nulle est que la maladie est présente;
  • Méthode de calcul: hypergéométrique (pour les petites populations) ou binomiale simple (pour les grandes populations);
  • Le seuil de taille de la population, au-dessus duquel la méthode binomiale simple est utilisée quelle que soit la méthode de calcul sélectionnée; and
  • La précision souhaitée des résultats (nombre de chiffres à afficher après la virgule).

Les résultats sont:

  • Les résultats sont affichés en termes d'hypothèses nulle et alternative, en supposant que l'hypothèse nulle est que la population ne soit pas indemne;
  • La probabilité de l'hypothèse nulle est la probabilité d'observer autant ou moins de résultats positifs, si la prévalence de la maladie dans la population était égale ou supérieure à la prévalence limite spécifiée. Si cette probabilité est faible, on peut en conclure qu'il est très peu probable que le population soit affectée. Si la probabilité est élevée, il n'y a pas assez de preuves pour conclure que la population est indemne de maladie;
  • La probabilité de l'hypothèse alternative est la probabilité d'observer autant ou plus de résultats positifs, si la population était réellement indemne de maladie. Si elle est faible, il est alors très peu probable que la population soit indemne de maladie. Si elle est élevée, cela concorde avec le fait qu’il n’y a pas de maladie dans la population;
  • Si les probabilités des hypothèses nulle et alternative sont toutes les deux faibles, cela suggère que la population n'est pas exempte de maladie, mais que la prévalence est inférieure à la prévalence limite spécifiée; et
  • Si les probabilités des hypothèses nulle et alternative sont toutes les deux grandes, la taille d'échantillon était trop petite pour distinguer une population présentant la prévalence limite spécifiée d'une population exempte de maladie.