Publication: Estimación Bayesiana de la prevalencia de Estrongiloidiasis en la población infantil de Cubal (Angola) y de los parámetros de tests diagnósticos en ausencia de gold standard
Loading...
Official URL
Full text at PDC
Publication Date
2017-09
Authors
Advisors (or tutors)
Editors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Facultad de Estudios Estadísticos (UCM)
Citations
Exportar
Abstract
El diagnóstico de certeza de Strongyloides stercoralis es la detección de larvas por microscopía; sin embargo su sensibilidad es baja. La técnica de Baermann mejora dicha sensibilidad, pero es insuficiente por las limitaciones que presenta. Como alternativa, las técnicas moleculares suponen una notable mejora de sensibilidad, especificidad y rapidez. Sin embargo, actualmente no existe un gold standard. La Estadística Bayesiana permite abordar esta problemática en ausencia de gold standard estimando la sensibilidad y la especificidad de estas pruebas diagnósticas y la prevalencia de la enfermedad en contexto de zonas endémicas. Por esto nos planteamos estimar la prevalencia de la estrongiloidiasis en población infantil de una zona rural de Cubal (Angola) y la sensibilidad y especificidad de dos pruebas diagnósticas específicas de esta enfermedad, las técnicas de Baermann y PCR en tiempo real (PCRrt), empleadas en el contexto de ausencia de gold standard. Para ello la población se dividió en niños que caminaban descalzos y niños que caminaban calzados. Se utilizó inferencia Bayesiana para estimar tres modelos dependiendo de las distribuciones a priori fijadas para los parámetros de interés, a partir de: 1) una búsqueda bibliográfica; 2) datos de un estudio de una población de Etiopía cuyas a priori se determinaron a partir de la búsqueda bibliográfica; 3) una combinación de los dos anteriores. Tras observar los datos de la población de Cubal se obtuvieron las distribuciones a posteriori generando muestras aleatorias por el método de Monte Carlo de Cadenas de Markov. El modelo 2 presentó un bajo valor de DIC (32.02) y una mayor precisión de los intervalos de probabilidad. La sensibilidad para la técnica Baermann y su intervalo de probabilidad al 95% fue 51.54% (35.72%-69.14%), mientras que para PCRrt fue de 81.75% (67.54%-92.85%). La especificidad para Baermann fue de 94.66% (92.27%-96.73%) y para PCRrt 89.90% (85.70%-93.91%). Las prevalencias estimadas fueron 14.15% (9.02%-20.00%) para la población que camina descalza y 11.10% (6.48%-16.71%) para la que camina calzada.
A la vista de estos resultados se puede concluir que la Estadística Bayesiana permite estimar la validez de las pruebas diagnóstico en estudio así como determinar la prevalencia de estrongiloidiasis en ausencia de gold standard.