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6 - Prévalence groupée pour une taille de groupe fixe et tests à sensibilité et spécificité incertaines

Cette méthode utilise des approches fréquentistes pour estimer la prévalence et les limites de confiance, en supposant une taille de pool fixe et un test avec des valeurs inconnues (incertaines) de sensibilité et de spécificité, comme décrit ci-dessous.

Méthode 5

Cette méthode (méthode 6 deCowling et al. (1999) suppose taille de pool fixe mais sensibilité et spécificité du test inconnues. Incertitude associée aux estimations ponctuelles de la sensibilité et de la spécificité du test est incorporé par l'inclusion de la variance supplémentaire associée à la taille de l'échantillon utilisée pour déterminer les valeurs utilisées pour ces paramètres. Plus la taille de l'échantillon est petite, plus l'incertitude est grande valeur réelle de sensibilité et / ou de spécificité et, partant, plus grande est l'incertitude concernant la estimation de la prévalence résultante. Les limites de confiance sont basées sur une approximation normale et peuvent être <0 pour faibles valeurs de prévalence.

La prévalence est estimée comme pourMéthode 3:

et l'erreur type (SE (p)) est estimée à la racine carrée de la variance, donnée par:

où:

  • p = prévalence estimée;
  • k = taille de la piscine;
  • m = le nombre de pools testés;
  • x = le nombre de pools positifs;
  • Se = la sensibilité du test;
  • Sp = la spécificité du test;
  • n1 = la taille de l'échantillon pour estimer la sensibilité du test; et
  • n2 = la taille de l'échantillon pour estimer la spécificité du test;

Les limites de confiance asymptotiques sont calculées en utilisant l'approximation normale:

est la variable normale normalisée correspondant à la limite de confiance souhaitée.

Les entrées requises pour cette méthode sont:

  • taille de la piscine;
  • nombre de piscines testées;
  • nombre de pools positif;
  • sensibilité supposée du test;
  • spécificité supposée du test;
  • taille des échantillons pour estimer la sensibilité et la spécificité du test; et
  • limites de confiance supérieure et inférieure souhaitées pour l'estimation.

La taille du pool, le nombre de pools, le nombre de pools positifs et la taille des échantillons pour estimer la sensibilité et La spécificité doit être un entier positif et le nombre de pools positifs doit être inférieur au nombre de piscines testées. La sensibilité et la spécificité doivent être> 0 et <= 1 et les limites de confiance supérieure et inférieure doit être> 0 et <1.

Les résultats incluent:

  • une estimation ponctuelle de la prévalence au niveau de l'animal;
  • limites de confiance asymptotiques supérieures et inférieures;
  • l'erreur type de l'estimation; et
  • fichiers graphiques et texte des estimations et des limites de confiance pour tous les résultats possibles (télécharger en cliquant sur l'icône appropriée).

Les estimations ne sont valables que si la proportion de pools positifs est supérieure au faux positif taux (1 - spécificité) et inférieur ou égal au taux positif réel (sensibilité). Invalide les résultats sont indiqués par NA dans le tableau des résultats.


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Contenu
1 Introduction
2 Aperçu
3 Méthodes bayésiennes vs fréquentistes
4 Taille de la piscine fixe et tests parfaits
5 Taille de la piscine fixe et Se & Sp connu
6 Taille du pool fixe et Se & Sp incertain
7 Taille du pool variable et tests parfaits
8 Prévalence groupée à l'aide d'un échantillonneur de Gibbs
9 Vraie prévalence avec un test
10 Prévalence vraie estimée à l'aide de deux tests avec un échantillonneur de Gibbs
11 Estimation des paramètres pour les distributions bêta antérieures
12 Taille de l'échantillon pour une taille de groupe fixe et un test parfait
13 Taille de l'échantillon pour la taille du pool fixe et pour la sensibilité et la spécificité du test connues
14 Taille de l'échantillon pour une taille de groupe fixe et une sensibilité et une spécificité de test incertaines
15 Simuler l'échantillonnage pour une taille de pool fixe
16 Simuler l'échantillonnage pour des tailles de groupes variables
17 Hypothèses importantes
18 Les estimations de prévalence groupées sont biaisées!