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Abstract(s)
As análises conjuntas ao sangue, propostas por Dorfman durante a segunda grande Guerra, permitiram uma gestão mais eficiente de recursos na deteção dos infetados com sífilis no exército americano, e tornaram-se um paradigma, que se pode tornar mais realista e aplicável se considerarmos que os testes de diagnóstico são sujeitos a erros de classificação. No âmbito deste trabalho estendemos os conceitos de sensibilidade e especificidade para a realização de testes conjuntos, adotando a proposta de Santos, Pestana e Martins (2012) para modelar a sensibilidade e a especificidade, que tem em linha de conta o problema da diluição e consequente rarefação. Analisamos, via simulação, o comportamento de alguns estimadores para a taxa de prevalência baseados em testes conjuntos, quer na ausência quer na presença de erros de classificação. Para os testes quantitativos discretos estendemos os cálculos da sensibilidade e da especificidade para o modelo de Poisson a populações mais dispersas, nomeadamente binomiais negativas, dando especial relevo ao caso mais tratável de população geométrica. Por fim, no que toca a testes quantitativos contínuos, é investigada a informação da média sobre o máximo (ou sobre o mínimo) da amostra a fim de, com base num resultado conjunto, decidir os casos em que a amostra conjunta é classificada como suspeita de conter um ou mais infetados.
The composite sampling proposed by Dorfman during the SecondWorldWar led to a more efficient management of resources in the detection of the infected with syphilis in the U.S. Army, and became a paradigm, which could be more realistic and enforceable considering that diagnostic tests are subjected to classification errors. In this work we extended the concepts of sensitivity and specificity for the performance of compound tests, adopting the Santos, Pestana and Martins (2012) proposal to model the sensitivity and specificity, which takes into account the dilution and consequent rarefaction problem. We analyse, through simulation, the behaviour of some estimators for the prevalence rate based on compound tests, let it be the absence or in the presence of errors of classification For quantitative discrete tests we extended the calculations of sensitivity and specificity for the Poisson model to more dispersed populations, namely negative binomial models, with more detailed analysis of geometric populations. Finally, concerning the continuous quantitative tests, we investigated the information that the sample mean can provide about the maximum (or the minimum) of the sample, based on a joint result, and its bearing on identifying composite samples which eventually include infected individuals.
The composite sampling proposed by Dorfman during the SecondWorldWar led to a more efficient management of resources in the detection of the infected with syphilis in the U.S. Army, and became a paradigm, which could be more realistic and enforceable considering that diagnostic tests are subjected to classification errors. In this work we extended the concepts of sensitivity and specificity for the performance of compound tests, adopting the Santos, Pestana and Martins (2012) proposal to model the sensitivity and specificity, which takes into account the dilution and consequent rarefaction problem. We analyse, through simulation, the behaviour of some estimators for the prevalence rate based on compound tests, let it be the absence or in the presence of errors of classification For quantitative discrete tests we extended the calculations of sensitivity and specificity for the Poisson model to more dispersed populations, namely negative binomial models, with more detailed analysis of geometric populations. Finally, concerning the continuous quantitative tests, we investigated the information that the sample mean can provide about the maximum (or the minimum) of the sample, based on a joint result, and its bearing on identifying composite samples which eventually include infected individuals.
Description
Tese de doutoramento, Estatística e Investigação Operacional (Probabilidades e Estatística), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2013
Keywords
Estimação Classificação Simulação Teoria de Dorfman Teses de doutoramento - 2013