Inggris      Cina      Prancis      Jerman      Bahasa Indonesia      Spanyol
Cari

2 - Memperbaiki ukuran dan pengujian kolam dengan sensitivitas dan spesifisitas yang diketahui

Two methods are provided for fixed pool sizes and tests with known sensitivity and specificity, one producing asymptotic confidence intervals (Method 3) and the other exact confidence intervals (Method 4). These methods assume that the true values of both sensitivity and specificity are known exactly (i.e. that there is no uncertainty about the values). They do not allow for additional uncertainty in the prevalence estimate associated with uncertainty about test performance. They should be used if the test is well characterised and you can be confident that the sensitivity and specificity of the test are both close to the estimated values. If the true prevalence is likely to be close to zero, Method 4 (with exact confidence limits) should be used in preference to Method 3, because Method 3 could produce a negative lower confidence limit. Asymptotic confidence intervals (Method 3) can also be substantially narrower than exact intervals (Method 4) in some instances.

For this analysis, it was assumed that samples from 100 individual fruit bats were aggregated into 20 pools of 5 samples each, that 10 pools produced a positive test result and that the test sensitivity was 90% and specificity was 100%. An assumed sensitivity of less than 100% was used to demonstrate the possible effect of dilution on sensitivity of the pooled test. Input values and results for this analysis are summarised in the table below.

  Metode 3 Metode 4
Nilai input:    
Jumlah kumpulan yang diuji 20 20
Jumlah kumpulan positif 10 10
Ukuran kolam 5 5
Sensitivitas 0.9 0.9
Kekhususan 1.0 1.0
Lower CL 0.025 0.025
CL Atas 0.975 0.975
Hasil:    
Estimasi Prevalensi 0.1497 0.1497
2,5 persentil 0.0943 0.0694
97.5 persentil 0.2052 0.2818
Standard Error 0.0283 0.0283

« Sebelumnya Selanjutnya »


Konten
1 Memperbaiki ukuran kolam renang dan pengujian sempurna
2 Memperbaiki ukuran dan pengujian kolam dengan sensitivitas dan spesifisitas yang diketahui
3 Memperbaiki ukuran dan pengujian kumpulan dengan sensitivitas dan spesifisitas yang tidak pasti
4 Ukuran kolam variabel dan uji sempurna
5 Prevalensi gabungan menggunakan sampler Gibbs
6 Diperkirakan prevalensi benar menggunakan satu tes (tidak disatukan) dengan sampler Gibbs
7 Diperkirakan prevalensi benar menggunakan dua tes (tidak disatukan) dengan sampler Gibbs
8 Perhitungan ukuran sampel untuk ukuran kolam tetap dan pengujian sempurna
9 Perhitungan ukuran sampel untuk ukuran kolam tetap dan pengujian dengan sensitivitas dan spesifisitas yang diketahui
10 Perhitungan ukuran sampel untuk ukuran kolam tetap dan pengujian dengan sensitivitas dan spesifisitas yang tidak pasti
11 Mensimulasikan pengambilan sampel untuk ukuran kolam tetap dan melakukan pengujian sempurna
12 Mensimulasikan pengambilan sampel untuk ukuran dan pengujian kolam tetap dengan sensitivitas dan spesifisitas yang diketahui
13 Simulasi sampel untuk ukuran kolam tetap dan uji dengan sensitivitas dan spesifisitas yang tidak pasti
14 Mensimulasikan pengambilan sampel untuk ukuran kumpulan variabel dan melakukan pengujian sempurna
15 Demonstrasi kebebasan menggunakan pengujian gabungan dengan tes sensitivitas yang diketahui dan ukuran kumpulan tetap
16 Estimasi Parameter alpha dan beta untuk distribusi Beta Sebelumnya
17 Estimasi distribusi probabilitas Beta untuk parameter alpha dan beta yang ditentukan