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Enquêtes pour démontrer l'absence de maladie avec échantillonnage en 2 étapes

Analyse des données d'enquête pour démontrer l'absence de maladie avec échantillonnage simple en 2 étapes


Analyser les données d'une enquête simple en deux étapes pour démontrer l'absence de maladie. Cette analyse calcule la sensibilité globale du système pour l'enquête et la probabilité résultante que la population soit indemne de maladie. Il suppose qu'un échantillon aléatoire de grappes (ou de toutes les grappes) a été sélectionné pour être testé dans la population et qu'un échantillon aléatoire d'unités a été testé dans chaque grappe sélectionnée. Il suppose également que le système de test a une spécificité de 100% (tous les résultats positifs sont analysés de manière à exclure les faux positifs) et qu'aucun résultat positif n'a été enregistré. L'analyse ajuste la sensibilité imparfaite du test utilisé.

Pour cette analyse, une taille d'échantillon fixe par cluster est supposée. Si la taille d'échantillon varie entre les clusters, utiliser leoption alternative, qui permet d'inclure des données individuelles de test de cluster.

L'analyse calcule la sensibilité au niveau du cluster (la même pour tous les cluster) et de la population en supposant un échantillonnage binomial (grande taille de cluster par rapport à la taille d'échantillon). Le calcul de la sensibilité au niveau du système dépend des données disponibles:

  • lorsque la taille de la population (nombre de clusters) est inconnue ou non spécifiée, l'approximation binomiale (échantillonnage avec remplacement) est utilisé; ou
  • lorsque la taille de la population (nombre de clusters) est spécifiée, l'approximation hypergéométrique (échantillonnage sans remplacement) est utilisée.

La prévalence limite (niveau de maladie à détecter) doit être spécifiée à la fois au niveau de l'unité et de la classe. La prévalence limite au niveau de l'unité doit être spécifiée comme proportion. La prévalence limite au niveau du cluster peut être spécifiée comme suit:

  • une proportion infectée de la population; ou
  • un nombre spécifique (entier) de clusters infectés.

Entrées

Les entrées requises incluent:

  • prévalence limite au niveau de l'unité (en proportion);
  • prévalence limite au niveau des clusters sous forme de proportion ou de nombre entier de clusters;
  • le nombre de clusters dans la population (si connu);
  • le nombre de clusters échantillonnés;
  • le nombre d'unités échantillonnées par cluster;
  • la sensibilité estimée du test; et
  • la probabilité a priori que la population soit indemne de maladie.

Résultats

Les résultats de l'analyse incluent:

  • La sensibilité au niveau du cluster (SeH) pour chaque cluster testé;
  • Sensibilité globale du système (population) (probabilité de détecter la maladie si elle était présente aux prévalences attendues au niveau de l'unité et du cluster); et
  • Probabilité que la population soit indemne de la maladie (aux seuils de prévalence limite au niveau de l'unité et du cluster spécifiés).