Santos, Rui Filipe Vargas de SousaFelgueiras, Miguel MartinsCatarino, André Filipe Almeida2024-12-032024-12-032024-11-22http://hdl.handle.net/10400.8/10278A 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.porTestes compostosSimulaçãoEficiênciaSensibilidadeEspecificidadeMetodologias de classificaçãomaster thesis203745043