Dos pruebas para diagnóstico clínico: uso de funciones copula en la estimación de la prevalencia y los parámetros de desempeño de las pruebas
En este articulo introducimos un análisis Bayesiano para estimar la prevalencia y los parámetros de desempeño de pruebas para diagnóstico clínico, con datos obtenidos bajo estudios de tamizaje que incluyen el uso de dos pruebas diagnósticas en los cuales, los individuos con resultado negativo en las...
- Autores:
-
Tovar, José Rafael
Achcar, Jorge Alberto
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/71823
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/71823
http://bdigital.unal.edu.co/36295/
- Palabra clave:
- copula
dependencia
simulación Monte Carlo
salud pública
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Copula
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Monte Carlo Simulation
Public health
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En este articulo introducimos un análisis Bayesiano para estimar la prevalencia y los parámetros de desempeño de pruebas para diagnóstico clínico, con datos obtenidos bajo estudios de tamizaje que incluyen el uso de dos pruebas diagnósticas en los cuales, los individuos con resultado negativo en las dos pruebas no son confirmados con una prueba patrón de oro. Dado que las pruebas de tamizaje son aplicadas al mismo indivíduo, nosotros asumimos dependencia entre los resultados de las pruebas. Generalmente, para capturar la posible dependencia existente entre los resultados de las pruebas diagnósticas, se asume una estrutura de covarianza binaria, pero en este artículo, nosotros consideramos el uso de estructuras que pueden ser modaladas usando funciones cópula, como una alternativa al modelamiento de la dependencia. Las estadísticas a posteriori de interés son obtenidas usando métodos MCMC. Los resultados obtenidos usando nuestra aproximación son comparados con los obtenidos usando modelos que asumen estructura binária y con los obtenidos usando modelos bajo el supuesto de independencia entre resultados de las pruebas para diagnóstico clínico. Para ilustrar la aplicación del método y para hacer las comparaciones se usaron los datos de dos estudios publicados en la literatura. |
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