Risikobasierte Überwachung

Einfache risikobasierte Überwachung mit differenzierter Empfindlichkeit - Berechnung der Überwachungsempfindlichkeit

Relatives Risiko

Bevölkerungsanteil in Hochrisikogruppe

Designprävalenz

Empfindlichkeit in Gruppe mit niedriger Empfindlichkeit

Empfindlichkeit in hochempfindlicher Gruppe

Vorheriges Vertrauen in die Freiheit

Anzahl getestet in Hochrisikogruppe mit hoher Empfindlichkeit

Anzahl der getesteten Personen in einer Gruppe mit hohem Risiko und niedriger Empfindlichkeit

Anzahl der getesteten Personen in einer Gruppe mit geringem Risiko und geringer Empfindlichkeit

Anzahl getestet in risikoarmer hochsensibler Gruppe

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Diese Seite berechnet die Überwachungsempfindlichkeit für eine einfache risikobasierte Überwachung mit einem Faktor, der die Testempfindlichkeit beeinflusst. Zum Beispiel eine Umfrage, bei der eine Subpopulation mit hohem Risiko bevorzugt angesprochen wird und bei der zwei Testempfindlichkeitsstufen möglich sind.

Diese Analyse geht davon aus, dass es keine Häufung von Krankheiten gibt (zum Beispiel arbeiten wir auf Herdenebene) und dass die effektive Spezifität des Überwachungssystems gleich eins ist (alle positiven Ergebnisse werden verfolgt, um sicherzustellen, dass sie nicht falsch sind Positive):

Ein Risikofaktor wird berücksichtigt, für den die folgenden Informationen erforderlich sind:

• Das relative Risiko: Hiermit wird das Risiko einer Infektion von Tieren (oder Beständen) in der Hochrisikogruppe im Verhältnis zum Risiko einer Infektion von Tieren (Beständen) in der Niedrigrisikogruppe gemessen. Bei einer risikobasierten Überwachung sollte diese normalerweise größer als 1 sein; und
• Bevölkerungsanteil: Dies ist der Anteil der Bestände / Tiere an der Gesamtbevölkerung, die zur Risikogruppe.

Zusätzlich werden folgende Parameter benötigt:

• Die Design-Prävalenz: Dies ist die angenommene Prävalenz der Krankheit, wenn die Krankheit in der Bevölkerung vorhanden ist. Es wird als Standard verwendet, anhand dessen die Empfindlichkeit der Überwachung bewertet werden kann;
• Die individuelle Einheit (Herde oder Tier) testet die Empfindlichkeit sowohl für hochempfindliche als auch für niedrigempfindliche Gruppen;
• Die Anzahl der Bestände / Tiere, die aus jeder der folgenden Gruppen entnommen wurden:
  •   . hohes Risiko und hohe Sensibilität;
  •   . hohes Risiko und geringe Empfindlichkeit;
  •   . geringes Risiko und hohe Empfindlichkeit; und
  •   . geringes Risiko und geringe Empfindlichkeit.
• Vorherige Wahrscheinlichkeit, dass die Bevölkerung frei von Krankheiten ist (vor Durchführung der Überwachung).

Ausgänge include:

• Empfindlichkeit des Überwachungssystems oder mit anderen Worten die Wahrscheinlichkeit, dass das Überwachungssystem mindestens ein infiziertes Tier erkennt, wenn eine Krankheit mit der angegebenen Auslegungsprävalenz vorliegt;
• Zum Vergleich die Empfindlichkeit des Systems bei Verwendung einer repräsentativen Stichprobe;
• Sensitivitätsverhältnis (Verhältnis der Sensitivitäten für risikobasierte und repräsentative Stichproben). Dies zeigt an, wie viel mehr Sensitivität der risikobasierte Ansatz im Vergleich zu einem repräsentativen Ansatz erzielt;
• Vertrauen in die Freiheit: Dies ist der negative Vorhersagewert (oder die hintere Freiheitswahrscheinlichkeit) für die angegebene Designprävalenz und die vorherige Freiheitswahrscheinlichkeit, da alle Überwachungsergebnisse negativ sind; und
• Die effektive Infektionswahrscheinlichkeit (EPI) für die Hochrisiko- und Niedrigrisikogruppen. EPI-Werte nahe 100% lassen vermuten, dass basierend auf den Werten für das relative Risiko, die Populationsanteile und die Designprävalenz nahezu 100% der Herden (oder Tiere) in der Hochrisikogruppe infiziert sein werden. Wenn dies nicht zumutbar ist, müssen Sie möglicherweise die Eingabewerte überprüfen. Werte über 100% bedeuten, dass das Modell ungültig ist und die Verarbeitung mit einer Fehlermeldung abgebrochen wird. Eingabewerte müssen geändert werden, um sicherzustellen, dass die EPI-Werte angemessen sind.