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Authors
Abstract(s)
A crescente procura por eficiência em testes diagnósticos, especialmente em contextos de baixa prevalência de doenças em populações de elevada dimensão, destaca a necessidade de metodologias que otimizem recursos sem comprometer a precisão do diagnóstico. Este estudo tem como objetivo a comparação de diferentes metodologias de classificação baseadas em testes compostos (metodologia de Dorfman, metodologia hierárquica com 4 etapas e metodologia não hierárquica com e sem master pool), que permitem a redução significativa do número de testes necessários ao diagnóstico de toda a população através do agrupamento de amostras. O foco deste estudo está principalmente na eficiência/ custo relativo (quantidade de testes necessários para identificar cada indivíduo) e a probabilidade de existirem erros de classificação (medida pela sensibilidade e especificidade de cada metodologia).
Recorrendo a simulações computacionais e análises estatísticas em linguagem R, esta pesquisa avalia a sensibilidade, especificidade, eficiência e custo-benefício de forma a comparar as diferentes metodologias. Nas simulações foram considerados apenas testes qualitativos, não sendo, por este motivo, considerado o efeito de diluição, ou seja, considerou-se que a fiabilidade do teste composto é igual à do teste individual. Os resultados demonstram que as metodologias de classificação baseadas em testes compostos oferecem uma alternativa viável e eficaz, reduzindo custos e tempo de resposta sem sacrificar de forma significativa a precisão, apesar da escolha da metodologia a utilizar ter de ser feita com base no objetivo que se pretende alcançar e no contexto populacional em estudo.
Deste modo, este estudo contribui para a literatura existente ao fornecer uma análise detalhada sobre a implementação prática e as vantagens e desvantagens das metodologias de classificação baseadas em testes compostos, propondo melhorias para sua aplicação em programas de saúde pública global.
Description
Keywords
Testes compostos Simulação Eficiência Sensibilidade Especificidade Metodologias de classificação