Englisch      Chinese      Französisch      German      Indonesisch      Spanisch
Suche

14 - Stichprobengröße für feste Poolgröße und unsichere Testempfindlichkeit und -spezifität

This program calculates the approximate numbers of pools required for a range of pool sizes and specified values for estimated prevalence and desired confidence and precision of the estimate, assuming fixed pool sizes and a test with unknown (uncertain) sensitivity and specificity. Uncertainty associated with the point estimates of test sensitivity and specificity is incorporated through the inclusion of additional variance associated with the sample size used to determine the values used for these parameters. The smaller the sample size, the greater the uncertainty about the true values for sensitivity and/or specificity and hence the greater the uncertainty about the resulting prevalence estimate, resulting in an increased overall sample size to provide the same level of confidence in the estimate. These calculations are based on a re-arrangement of the formulae use to estimate asymptotic confidence limits for pooled prevalence estimates with unknown test sensitivity and specificity (Methode 4).

The required number of pools (m) to estimate the true prevalence with the desired precision is calculated as:

where:

  • p = angenommene wahre Prävalenz;
  • k = Poolgröße;
  • Se = Testempfindlichkeit;
  • Sp = Testspezifität;
  • n1 = Stichprobengröße zur Abschätzung der Empfindlichkeit des Tests;
  • n2 = Stichprobengröße zur Schätzung der Spezifität des Tests;
  • e = akzeptabler Fehler (gewünschte Genauigkeit); und
  • Z = die normierte Normalvariable, die dem gewünschten Vertrauensniveau entspricht.



und:

Prevalence estimates calculated from pooled testing may be upwardly biased, particularly as the probability of all pools testing positive increases (high prevalence and/or small numbers of large pools). Therefore, it is advisable to select a lower value for pool size and test a larger number of smaller pools to minimise potential bias in the result, particularly if prevalence is likely to be high. Unlike the situation with a perfect test, it is not possible to determine an optimum pool size to minimise the variance of the estimate if test sensitivity and specificity are uncertain.

Erforderliche Eingaben für diese Analyse sind:

  • die angenommene wahre Prävalenz;
  • vermutete Testempfindlichkeit;
  • vermutete Testspezifität;
  • Stichprobengröße zur Abschätzung der Empfindlichkeit des Tests;
  • Stichprobengröße zur Abschätzung der Spezifität des Tests;
  • die gewünschte Genauigkeit (oder ein akzeptabler Fehler); und
  • das gewünschte Maß an Vertrauen in das Ergebnis.

For example, you might wish to estimate the prevalence where the true value is assumed to be about 0.01 (1%), and you wish to have 95% (0.95) confidence that the true value is within +/- 0.005 (0.5%) of your estimate, with a test that has a sensitivity of 0.9 (90%) and specificity of 0.99 (99%) and where sensitivity and specificity were estimated using sample sizes of 100 and 1000 respectively. The assumed prevalence, desired precision and level of confidence must all be >0 and <1. Test sensitivity and specificity must both be >0 and <=1. Sample sizes for estimating sensitivity and specificity must be positive integers. The larger the sample size the lower the uncertainty and hence the greater the confidence achieved in the estimate.

You can also input a suggested pool size if desired, and the program will calculate the corresponding number of pools to be tested for that pool size (in addition to predetermined pool sizes). Suggested pool size is ignored if it is zero.

Die Ausgabe der Analyse ist:

  • die Anzahl der für das Eingabeszenario erforderlichen Pools und die vorgeschlagene Poolgröße;
  • a table of the numbers of pools (and total number of samples) required for the input-scenario for various pool sizes ranging from 1 to 500; and
  • ein Diagramm der Anzahl der Pools gegen die Poolgröße.


« Vorherige Weiter »


Contents
1 Einführung
2 Übersicht
3 Bayesian vs Frequentist Methoden
4 Feste Poolgröße und perfekte Tests
5 Feste Poolgröße und bekannte Se & Sp
6 Feste Poolgröße und unsicheres Se & Sp
7 Variable Poolgröße und perfekte Tests
8 Gepoolte Prävalenz mit einem Gibbs-Sampler
9 Wahre Prävalenz mit einem Test
10 Geschätzte wahre Prävalenz unter Verwendung von zwei Tests mit einem Gibbs-Sampler
11 Schätzung der Parameter für frühere Beta-Distributionen
12 Stichprobengröße für feste Poolgröße und perfekten Test
13 Stichprobengröße für feste Poolgröße und bekannte Testempfindlichkeit und -spezifität
14 Stichprobengröße für feste Poolgröße und unsichere Testempfindlichkeit und -spezifität
15 Stichprobe für feste Poolgröße simulieren
16 Stichprobe für variable Poolgrößen simulieren
17 Wichtige Annahmen
18 Gepoolte Prävalenzschätzungen sind voreingenommen!