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6 - Prevalencia agrupada para el tamaño de agrupación fija y pruebas con sensibilidad y especificidad inciertas

Este método utiliza enfoques frecuentistas para estimar la prevalencia y los límites de confianza, asumiendo un tamaño de grupo fijo y una prueba con valores desconocidos (inciertos) para sensibilidad y especificidad, como se describe a continuación.

Método 5

Este método (Método 6 deCowling et al. (1999) asume Tamaño de grupo fijo pero sensibilidad y especificidad de prueba desconocidas. Incertidumbre asociada con las estimaciones puntuales de sensibilidad y especificidad de la prueba se incorpora a través de la inclusión de la varianza adicional asociada con el tamaño de muestra utilizado para Determinar los valores utilizados para estos parámetros. Cuanto menor sea el tamaño de la muestra, mayor será la incertidumbre acerca de los valores verdaderos de sensibilidad y / o especificidad y, por lo tanto, a mayor incertidumbre acerca de la estimación de prevalencia resultante. Los límites de confianza se basan en una aproximación normal y pueden ser <0 para valores de baja prevalencia.

La prevalencia se estima como paraMétodo 3:

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;
  • Sp = la especificidad de la prueba;
  • n1 = el tamaño de la muestra para estimar la sensibilidad de la prueba; y
  • n2 = el tamaño de la muestra para estimar 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;
  • Supuesta especificidad de la prueba;
  • tamaños de muestra para estimar la sensibilidad y especificidad de la prueba; y
  • límites de confianza superiores e inferiores deseados para la estimación.

Tamaño de grupo, número de grupos, número de grupos positivos y tamaños de muestra para estimar la sensibilidad y la especificidad debe ser enteros positivos y el número de grupos positivos debe ser menor que el número de piscinas probadas La sensibilidad y la especificidad deben ser> 0 y <= 1 y los límites de confianza superior e inferior debe ser> 0 y <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).

Las estimaciones solo son válidas si la proporción de grupos positivos es mayor que el falso positivo tasa (1 - Especificidad) y menor o igual que la tasa positiva verdadera (Sensibilidad). Inválido los resultados están indicados por NA en la tabla de resultados.


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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!