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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Estimação de medidas de desempenho de testes diagnósticos via Inferência Bayesiana
metadata.dc.creator: Terra, Luana Amâncio
metadata.dc.contributor.advisor1: Silva, José Waldemar
metadata.dc.contributor.referee1: Junqueira Junior, Danilo Guedes
metadata.dc.contributor.referee2: Guimarães, Ednaldo Carvalho
metadata.dc.contributor.referee3: Pereira, Janser Moura
metadata.dc.description.resumo: A utilização de testes diagnósticos para identificar a presença ou ausência de uma determinada doença em um indivíduo é fundamental na área da saúde. O desempenho de testes diagnósticos é medido pela sua sensibilidade e especificidade. Estas medidas são obtidas ao se comparar os resultados do teste diagnóstico com um teste de referência, denominado Padrão Ouro, no qual classifica corretamente os indivíduos doentes e não doentes. Na ausência de um teste Padrão Ouro, as medidas de desempenho do teste precisam ser estimadas por métodos alternativos pois a quantidade de indivíduos doentes na população em estudo é desconhecida. O objetivo deste estudo foi apresentar a metodologia bayesiana proposta por JOSEPH, GYORKOS e COUPAL (1995) para estimar a sensibilidade (S) e a especificidade (E), consideradas medidas de desempenho de um teste diagnóstico, assim como a prevalência (P) da doença na população, nas situações de ausência de um teste Padrão Ouro. Além disso, teve-se como objetivo verificar a influência da distribuição a priori informativa, bem como a influência do tamanho amostral, nas estimativas a posteriori. Para atender tal objetivo, seis cenários foram considerados. Em três dos cenários, utilizaram-se distribuições a priori uniformes para os parâmetros com diferentes tamanhos amostrais, e nos outros três cenários, distribuições a priori betas também com diferentes tamanhos amostrais. Para ilustrar a metodologia em uma situação real, em dois dos seis cenários mencionados anteriormente, foram utilizados dados reais oriundos de um experimento no qual realizou-se o teste Cervical Comparativo para detectar a tuberculose bovina. A partir dos resultados obtidos, foi constatado que o tamanho da amostra não exerceu influência expressiva sobre os resultados, mas as estimativas foram mais precisas nos cenários em que foram consideradas distribuições a priori betas para os parâmetros S, E e P. Concluiu-se que a metodologia bayesiana é adequada para obter estimativas dos parâmetros de interesse, porém há necessidade de utilizar distribuições a priori com alguma informação para que o problema de identificabilidade seja resolvido.
Abstract: The use of diagnostic tests to identify the presence or absence of a particular disease in an individual is essential in the area of health. The performance of diagnostic tests is measured by their sensitivity and specificity. These measures are obtained by comparing the results of the diagnostic test with a reference test, called Gold Standard, which correctly classifies both diseased and non-diseased individuals. In the absence of a Gold Standard test, the sensitivity and specificity need to be estimated by alternative methods since the number of diseased individuals in the population is unknown. The objective of the study was to introduce the Bayesian methodology proposed by JOSEPH, GYORKOS and COUPAL (1995) to estimate sensitivity (S), specificity (E) and disease prevalence (P), in the absence of a gold standard test. In addition, we aimed to compare the influence of an informative prior distribution and the sample size on the results. In order to meet the objective, six cases or situations were considered. In three of the cases, prior uniform distributions were used for the parameters with different sample sizes, and in the other three cases, prior beta distributions with different sample sizes. To illustrate the methodology in a real situation, in two of the six cases, mentioned previously, we used real data from an experiment in which the Comparative Cervical Test was performed to detect bovine tuberculosis. From the results obtained, the size of the sample did not have a significant influence on the results, but the estimates were more precise in cases which prior beta distributions were used for the parameters S, E and P. It was concluded that the Bayesian methodology is adequate to estimate the parameters, but there is a need to use prior distributions with some information so that the identifiability problem is solved.
Keywords: Estatística
Inferência Bayesiana
Bayesian Inference
Teste Diagnóstico
Diagnostic test
Sensibilidade
Sensitivity
Especificidade
Specificity
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Citation: TERRA, Luana Amâncio. Estimação de medidas de desempenho de testes diagnósticos via Inferência Bayesiana. 2016. 23 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/17910
Issue Date: 1-Dec-2016
Appears in Collections:TCC - Estatística

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