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6 - Gepoolte Prävalenz für feste Poolgrößen und Tests mit unsicherer Sensitivität und Spezifität

Diese Methode verwendet frequentistische Ansätze, um Prävalenz- und Konfidenzgrenzen abzuschätzen. Annahme einer festen Poolgröße und eines Tests mit unbekannten (unsicheren) Werten für Sensitivität und Spezifität, wie unten beschrieben.

Methode 5

Diese Methode (Methode 6 vonCowling et al. (1999) geht davon aus feste Poolgröße, aber unbekannte Testempfindlichkeit und -spezifität. Unsicherheit im Zusammenhang mit den Punktschätzungen der Testempfindlichkeit und -spezifität wird durch die Einbeziehung zusätzlicher Varianz in Verbindung mit der verwendeten Stichprobengröße berücksichtigt Bestimmen Sie die für diese Parameter verwendeten Werte. Je kleiner die Stichprobengröße ist, desto größer ist die Unsicherheit über die wahren Werte für Sensitivität und / oder Spezifität und damit die größere Unsicherheit über die resultierende Prävalenzschätzung. Konfidenzgrenzen basieren auf einer normalen Annäherung und können für <0 sein niedrige Prävalenzwerte.

Die Prävalenz wird geschätzt wie fürMethode 3:

und der Standardfehler (SE (p)) wird als Quadratwurzel der Varianz geschätzt, gegeben durch:

where:

  • p = geschätzte Prävalenz;
  • k = Poolgröße;
  • m = die Anzahl der getesteten Pools;
  • x = die Anzahl der positiven Pools;
  • Se = die Empfindlichkeit des Tests;
  • Sp = die Spezifität des Tests;
  • n1 = Stichprobengröße zur Schätzung der Empfindlichkeit des Tests; und
  • n2 = Stichprobengröße zur Schätzung der Spezifität des Tests;

Asymptotische Konfidenzgrenzen werden mit der normalen Näherung berechnet:

where ist die standardisierte Normalvariable, die der gewünschten Konfidenzgrenze entspricht.

Erforderliche Eingaben für diese Methode sind:

  • pool size;
  • Anzahl getesteter Pools;
  • Anzahl der Pools positiv;
  • vermutete Empfindlichkeit des Tests;
  • vermutete Spezifität des Tests;
  • Stichprobengrößen zur Abschätzung der Sensitivität und Spezifität des Tests; und
  • gewünschte obere und untere Vertrauensgrenze für die Schätzung.

Poolgröße, Anzahl der Pools, Anzahl der positiven Pools und Stichprobengrößen zur Abschätzung der Empfindlichkeit und Die Spezifität muss positive ganze Zahlen sein und die Anzahl der positiven Pools muss kleiner als die Anzahl der sein Pools getestet. Sensitivität und Spezifität müssen >0 und <=1 sowie obere und untere Vertrauensgrenze sein muss >0 und <1.

Ausgänge include:

  • eine Punktschätzung der Prävalenz auf Tierniveau;
  • obere und untere asymptotische Vertrauensgrenze;
  • der Standardfehler für die Schätzung; und
  • Grafik- und Textdateien mit Schätzungen und Konfidenzgrenzen für alle möglichen Ergebnisse (Download durch Klicken auf das entsprechende Symbol).

Schätzungen sind nur gültig, wenn der Anteil der positiven Pools größer als der der falsch positiven ist Rate (1 - Spezifität) und kleiner oder gleich der echten positiven Rate (Empfindlichkeit). Ungültig Ergebnisse sind in der Ergebnistabelle mit NA gekennzeichnet.


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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!