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Enquête pour démontrer l'absence de maladie en 1 étape

Taille d'échantillon requise pour atteindre la valeur prédictive négative de la surveillance souhaitée


Cet outil calcule la taille d'échantillon nécessaire pour atteindre la valeur prédictive négative souhaitée. Peut être appliqué au niveau du groupe (troupeau) ou de la population. S'il est appliquée au niveau des clusters, la sensibilité et la prévalence limite sont les valeurs au niveau de l'unité (animal), s'il est appliqué au niveau de la population, la sensibilité et la prévalence limite sont les valeurs au niveau des clusters.

Les entrées sont:

  • la sensibilité au niveau de l'unité ou du cluster pour l'échantillonnage;
  • probabilité a priori que la population soit indemne (à partir d'analyses précédentes ou d'opinions d'expert);
  • probabilité d'introduction de la maladie pendant la période de surveillance;
  • le valeur prédictive négative souhaitée après les activités de surveillance supplémentaires;
  • taille de la population (facultatif); et
  • la prévalence limite sous forme de proportion ou de nombre entier d'unités / clusters infectés.

Entrez la sensibilité du test si la probabilité d'absence de maladie doit être calculée au niveau du cluster ou une sensibilité au niveau du cluster si la probabilité d'absence de maladie doit être calculée au niveau du système ou de la population. Si la taille de la population est entrée, l'approximation hypergéométrique est utilisé, sinon le calcul est basé sur la distribution binomiale.

Les principaux résultats sont:

  • probabilité a priori ajustée que la population soit indemne (compte tenu de la probabilité d'introduction pendant la surveillance);
  • la sensibilité au niveau du cluster ou du système requise pour obtenir la valeur prédictive négative souhaitée; et
  • la taille d'échantillon nécessaire pour atteindre les valeurs souhaitées de sensibilité au niveau du cluster ou du système et de valeur prédictive négative de la surveillance.

Une taille d'échantillon de "n>N" indique qu'il n'est pas possible d'atteindre le niveau souhaité de confiance en testant toute la population. Cela se produit le plus souvent avec une faible prévalence prévue et faible sensibilité unitaire du test dans une population finie.