Return to search

Estimation of the disease prevalence when diagnostic tests are subject to classification error: bayesian approach

La estimación de la prevalencia de una enfermedad, la cual es definida como el número de casos con la enfermedad en una población dividida por el número de elementos en ésta, es realizado con gran precisión cuando existen pruebas 100% exactas, también llamadas gold standard. Sin embargo, en muchos casos, debido a los altos costos de las pruebas de diagnóstico o limitaciones de tecnología, la prueba gold standard no existe y debe ser reemplazada por una o más pruebas diagnósticas no tan caras pero con bajos niveles de sensibilidad o especificidad. Este estudio está enfocado en el estudio de dos enfoques bayesianos para la estimación de prevalencia cuando no es factible tener resultados de una prueba 100% exacta.
El primero es un modelo con dos parámetros que toman en cuenta la asociación entre los
resultados de las pruebas. El segundo es un enfoque que propone el uso del Bayesian Model Averaging para combinar los resultados de cuatro modelos donde cada uno de estos tiene suposiciones diferentes sobre la asociación entre los resultados de las pruebas diagnósticas.
Ambos enfoques son estudiados mediante simulaciones para evaluar el desempeño de estos bajo diferentes escenarios. Finalmente estas técnicas serán usadas para estimar la prevalencia de enfermedad renal crónica en el Perú con datos de un estudio de cohortes de CRONICAS (Francis et al., 2015). / Tesis

Identiferoai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:123456789/7631
Date02 February 2017
CreatorsGutiérrez Ayala, Evelyn Patricia
ContributorsSal y Rosas, Giancarlo
PublisherPontificia Universidad Católica del Perú
Source SetsPontificia Universidad Católica del Perú
LanguageEnglish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
SourcePontificia Universidad Católica del Perú, Repositorio de Tesis - PUCP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess, Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/

Page generated in 0.0022 seconds