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

Analyse stochastique de données d'enquête sur l'absence de maladie en 2 étapes

Sensibilité du test (paramètres de distribution Beta):


Coller les données de tests de clusters dans l'espace ci-dessous. Les colonnes de données peuvent être dans n'importe quel ordre mais doivent inclure une colonne indiquant le nombre d'unités testées par cluster (intitulée "Tested"). Les colonnes pour l'identifiant de cluster (intitulée "ClusterID") et la taille de cluster (intitulée "ClusterSize") sont facultatives. Une ligne d’en-tête spécifiant les noms de colonne doit également être incluse.

Télécharger un exemple de données


Analyse stochastique des données de tests de clusters pour des enquêtes en deux étapes visant à démontrer l'absence de maladie. Cette analyse calcule la sensibilité globale du système pour cette enquête et la probabilité résultante que la population soit indemne de maladie, en tenant compte de l'incertitude quant à la sensibilité du test et à la probabilité a priori d'absence de maladie. Elle suppose qu'un échantillon aléatoire de clusters (ou tous les clusters) a été sélectionné pour être testé dans la population et qu'un échantillon aléatoire d'unités (ou toutes les unités) a été testé dans chaque cluster sélectionnée. Elle 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 est ajustée pour la sensibilité imparfaite du test utilisé.

L'analyse calcule la sensibilité au niveau du cluster et du système (population) en utilisant trois méthodes différentes en fonction des données disponibles:

  • échantillonnage binomial supposé (échantillonnage avec remplacement) lorsque la taille de la population est inconnue ou non spécifiée;
  • une distribution hypergéométrique (échantillonnage sans remplacement) dans laquelle la taille de la population est spécifiée; ou
  • calculs de probabilité exacts lorsque la population entière a été échantillonnée.

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

  • une proportion infectée de la population; ou
  • un nombre spécifique (entier) de clusters ou d'unités (à l'intérieur des clusters) infectés.

Entrées

Les entrées requises incluent:

  • prévalence limite au niveau de l'unité sous forme de proportion ou de nombre entier d'unités;
  • prévalence limite au niveau des clusters sous forme de proportion ou de nombre entier de clusters;
  • le nombre de clusters dans la population soit inconnu, soit tous les clusters testés, soit un nombre spécifié de clusters;
  • la sensibilité estimée du test, entrée comme paramètres alpha et bêta pour une distribution de probabilité Beta;
  • la probabilité a priori que la population soit indemne de maladie;
  • données de test pour chaque cluster, y compris l'identifiant du cluster (facultatif), le nombre testé et (éventuellement) la taille du cluster;
  • la taille du cluster est requise si la prévalence prévue est spécifiée sous forme de nombre plutôt que de proportion d'unités; et
  • le nombre d'itérations à exécuter pour la simulation.

La probabilité a priori que la population soit indemne peut être entrée sous la forme de:

  • une valeur fixe - entrer la valeur requise en tant que paramètre 1 (doit être comprise entre 0 et 1); ou
  • une distribution Beta - entrer les paramètres alpha et bêta en tant que paramètres 1 et 2 respectivement (les deux valeurs doivent être > 0); ou
  • une distribution PERT - entrer la valeur minimale, la plus probable et maximale en tant que paramètres 1, 2 et 3 respectivement (toutes les valeurs doivent être comprises entre 0 et 1 et P1 < P2 < P3).

Résultats

Les résultats de l'analyse incluent:

  • Résumé de la distribution postérieure de la sensibilité du système (probabilité de détecter une maladie si elle était présente aux prévalences attendues spécifiées au niveau de l'unité et du cluster);
  • Résumé de la distribution postérieure de la probabilité que la population soit indemne de la maladie (aux seuils spécifiés de prévalences attendue au niveau du cluster et de l'unité);
  • Un résumé des valeurs de sensibilité au niveau du cluster (SeH) et des valeurs spécifiques pour chaque cluster testé; et
  • Résultats de simulation détaillés sauvegardés sous forme de fichiers Excel pour le téléchargement.