Sensibilidade e especificidade de testes diagnósticos em diferentes cenários de dependência

• Autor(a) principal: Silva, Nívea Bispo da
• Data de Publicação: 2016
• Outros Autores: Amorim, Leila Denise Alves Ferreira, Fiaccone, Rosemeire Leovigildo
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
• Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13927
• topic: Métodos de estimação; Dados correlacionados; Múltiplos testes; Múltiplas mensurações; Estimation methods; Correlated data; Multiple tests; Multiple measurements

A avaliação de testes diagnósticos e validação de um instrumento estão centradas na estimação da sensibilidade e especificidade. Na prática, mais de dois testes diagnósticos podem ser realizados, tanto sequencialmente como simultaneamente, no mesmo indivíduo e pode ser de interesse avaliar suas performances em relação ao procedimento padrão-ouro. Uma outra situação peculiar ocorre quando um teste diagnóstico é repetido múltiplas vezes para um mesmo indivíduo. Nos últimos anos tem havido um aumento do número de pesquisas relacionadas à avaliação de testes diagnósticos envolvendo dados agrupados ou com alguma estrutura de dependência. Diversos métodos estatísticos têm sido sugeridos e avaliados como forma de corrigir o viés e a variância das estimativas da sensibilidade e especificidade em diferentes estruturas de dependência. Neste trabalho são sumarizadas e comparadas algumas das metodologias disponíveis na literatura para estimação pontual e intervalar para sensibilidade e especificidade quando existem mais de dois testes diagnósticos realizados no mesmo indivíduo, ou quando há mais de uma medida do mesmo teste para cada indivíduo. Estudos de simulação são conduzidos e uma aplicação com análise de dados sobre infecção por Ascaris é apresentada. Em qualquer que seja a situação de dependência dos dados, os métodos de estimação precisam levar em consideração a correlação existente entre as múltiplas medidas de um mesmo indivíduo. Definição de novos métodos ainda são necessários para lidar com o aumento da complexidade da estrutura dos dados dos estudos considerando, por exemplo, múltiplas mensurações em múltiplos testes diagnósticos.