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5 - Prevalencia agrupada para el tamaño de agrupación fija y pruebas con sensibilidad y especificidad conocidas

These methods use frequentist approaches to estimate prevalence and confidence limits, assuming a fixed pool size and a test with known values for sensitivity and specificity, as described below.

Método 3

Este método (Método 4 deCowling et al. (1999) assumes a fixed pool size and that test sensitivity and specificity are known exactly (no uncertainty about their values). Confidence limits are based on a normal approximation and may be <0 for low prevalence values.

La prevalencia se estima como:

y el error estándar (SE (p)) se estima como la raíz cuadrada de la varianza, dada por:

donde:

  • p = prevalencia estimada;
  • k = tamaño de grupo;
  • m = el número de pools probados;
  • x = el número de grupos positivos;
  • Se = la sensibilidad de la prueba; y
  • Sp = la especificidad de la prueba;

Los límites de confianza asintóticos se calculan utilizando la aproximación normal:

donde es la variable normal estandarizada correspondiente al límite de confianza deseado.

Las entradas requeridas para este método son:

  • tamaño de grupo;
  • número de piscinas probadas;
  • número de agrupaciones positivas;
  • sensibilidad asumida de la prueba;
  • asumió especificidad de la prueba; y
  • límites de confianza superiores e inferiores deseados para la estimación.

Pool size, number of pools and number of pools positive must be positive integers and the number of positive pools must be less than the number of pools tested. Sensitivity and specificity must be >0 and <=1 and upper and lower confidence limits must be >0 and <1.

Las salidas incluyen:

  • una estimación puntual de la prevalencia a nivel animal;
  • límites de confianza asintóticos superiores e inferiores;
  • el error estándar para la estimación; y
  • archivos gráficos y de texto de estimaciones y límites de confianza para todos los resultados posibles (descargue haciendo clic en el icono correspondiente).

Estimates are only valid if the proportion of positive pools is greater than the false positive rate (1 - Specificity) and less than or equal to the true positive rate (Sensitivity). Invalid results are indicated by NA in the results table.

Método 4

Este método (Método 5 deCowling et al. (1999)) asume un tamaño de grupo fijo y que la sensibilidad y especificidad de la prueba se conocen exactamente (sin incertidumbre acerca de sus valores). Los límites de confianza exactos se calculan en base a la teoría binomial, de modo que los límites de confianza nunca son <0 o >1.

La prevalencia y la varianza se estiman como paraMétodo 3:

y:

donde:

  • p = prevalencia estimada;
  • k = tamaño de grupo;
  • m = el número de pools probados;
  • x = el número de grupos positivos;
  • Se = la sensibilidad de la prueba; y
  • Sp = la especificidad de la prueba.

Exact confidence limits are estimated by calculating the corresponding binomial confidence limits for the proportion of positive pools and then transforming these back to individual-level prevalence values using the equation for estimating prevalence from Método 3.

Las entradas requeridas para este método son:

  • tamaño de grupo;
  • número de piscinas probadas;
  • número de agrupaciones positivas;
  • sensibilidad asumida de la prueba.
  • asumió especificidad de la prueba; y
  • límites de confianza superiores e inferiores deseados para la estimación.

Pool size, number of pools and number of pools positive must be positive integers and the number of positive pools must be less than the number of pools tested. Sensitivity and specificity must be >0 and <=1 and upper and lower confidence limits must be >0 and <1.

Las salidas incluyen:

  • una estimación puntual de la prevalencia a nivel animal;
  • límites de confianza exactos (binomiales) superiores e inferiores;
  • el error estándar para la estimación; y
  • archivos gráficos y de texto de estimaciones y límites de confianza para todos los resultados posibles (descargue haciendo clic en el icono correspondiente).

Estimates are only valid if the proportion of positive pools is greater than the false positive rate (1 - Specificity) and less than or equal to the true positive rate (Sensitivity). Invalid results are indicated by NA in the results table.


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Contents
1 Introducción
2 Overview
3 Métodos bayesianos vs frecuentistas
4 Tamaño de grupo fijo y pruebas perfectas
5 Tamaño de grupo fijo y conocido Se & Sp
6 Tamaño de grupo fijo e incierto Se & Sp
7 Tamaño de agrupación variable y pruebas perfectas
8 Prevalencia agrupada utilizando una muestra de Gibbs
9 Verdadera prevalencia usando una prueba
10 Prevalencia verdadera estimada usando dos pruebas con una muestra de Gibbs
11 Estimación de parámetros para distribuciones Beta anteriores
12 Tamaño de muestra para tamaño de grupo fijo y prueba perfecta
13 Tamaño de muestra para tamaño de grupo fijo y sensibilidad y especificidad de prueba conocidas
14 Tamaño de muestra para el tamaño de grupo fijo y la sensibilidad y especificidad de prueba inciertas
15 Simular muestreo para tamaño de grupo fijo
16 Simular muestreo para tamaños de grupo variables
17 Supuestos importantes
18 Las estimaciones de prevalencia agrupadas están sesgadas!