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Avaliação de Múltiplos Testes Diagnósticos na Ausência dePadrão Ouro: Comparação entre o Modelo Frequentista e oModelo Bayesiano com Três Diferentes Prioris ObjetivasGilberto de Araujo PereiraDEESC-UFTM, CER-DEs-UFSCarFrancisco Louzada-NetoCER-DEs-UFSCarHélio de Moraes SouzaUniversidade Federal do Triângulo Mineiro-UFTMMárcia Maria Ferreira SilvaUniversidade Federal do Triângulo Mineiro-UFTMValdirene de Fátima BarbosaUniversidade de Uberaba-UNIUBENeste trabalho o objetivo foi estimar as sensiblidades, especificidades de seis testes diagnósticosindependentes condicionalmente da condição de saúde do sujeito e a prevalência da doença, numa situaçãoonde não existe um teste diagnóstico confirmatório (padrão ouro), como é o caso da doença de Chagas, apartir de uma modelagem de classe latente sem inclusão de covariáveis e com estrutura para uma (v = 1) etrês (v = 3) distintas prevalências da doença. Adicionalmente confrontamos a modelagem bayesiana paratrês diferentes especificações de prioris objetivas a partir do algoritmo Gibbs-Sampling com a modelagemfrequentista a partir do o algoritmo EM. Todos os modelos apresentaram identificabilidade com 2 L v − 1graus de liberdade e 2Lv+v parâmetros, sendo que o modelo com diferentes prevalências entre os estratos(v = 3) e priori Uniforme apresentou desempenho melhor em relação aos demais. O uso da classe devariável latente y i ∼Bernoulli(τ vi ), que simula a verdadeira condição de saúde do i-ésimo sujeito nov-ésimo estrato, parece ser uma boa alternativa tanto na abordagem bayesiana quanto frequentistapara este número de testes e tamanho amostral, uma vez que produziu estimativas bem próximas dasobtidas no cenário hipotético de 100% de padrão ouro. Para o conjunto de dados reais, referente atriagem de doadores de sangue para doença de Chagas, com reduzido tamanho amostral, o conhecimentoespecializado pode ser modelado a partir de uma distribuição a priori como alternativa para a estimativada prevalência do estrato I (doadores com sorologia negativa na triagem) uma vez que essa convergiupara uma região distante da esperada. Todos os testes apresentaram estimativas muito próximas paraas sensibilidades e especificidades. Segundo o melhor modelo a taxa estimada de infecção chagásica foide 2, 7% entre os doadores com sorologia inconclusiva na triagem.Palavras-chave: Modelo de Classe Latente, estratificação, independência condicional, algoritmoGibbs-Sampling e EM, priori objetiva.111
Modelo Bayesiano Geral de Classe Latente para MúltiplosTestes Diagnósticos com Estrutura para Covariáveis eEstratificação da PopulaçãoGilberto de Araujo PereiraDEESC-UFTM, CER-DEs-UFSCarFrancisco Louzada-NetoCER-DEs-UFSCarHélio de Moraes SouzaUniversidade Federal do Triângulo Mineiro-UFTMMárcia Maria Ferreira SilvaUniversidade Federal do Triângulo Mineiro-UFTMValdirene de Fátima BarbosaUniversidade de Uberaba-UNIUBEO uso da classe de variável latente y i ∼ Bernoulli(τ vi ), que estima a verdadeira condição de saúde doi-ésimo sujeito no v-ésimo estrato, em situações onde não existe um teste padrão ouro, como é o caso dodiagnóstico da doença de Chagas em doadores de sangue, juntamente com o uso do algoritmo Metropolis-Hastings são alternativas para problemas de estimação do desempenho de múltiplos testes diagnósticosem modelos com estruturas complexas que incluem múltiplas covariáveis e diferentes prevalências dadoenca. A identificabilidade do modelo pode ser reestabelecida com a estratificação da população emdois estratos (v = 2) para o caso de seis testes (L = 6) e seis covariáveis (m = 6) e a partir detrês estratos (v = 3) quando cinco testes (L = 5) e seis covariáveis (m = 6), com 2 L v − 1 grausde liberdade e 2Lvm + vm parâmetros no modelo. O uso da distribuição normal vaga centrada no“zero”e variância “flat”como priori para θ pode resultar em posterioris que não convergem para umadistribuição estacionária ou então demandar um tempo computacional inviável. Portanto, parece razoávelconsiderar uma combinação de análise exploratória e ajuste do modelo particular não estratificado v = 1em cada nível das covariáveis para os chutes iniciais dos hiperparâmetros do modelo adicionalmente àmodelagem bayesiana empirica a partir do modelo geral até obter amostras estacionárias das condicionaisa posterioris. Para o conjunto de dados reais verificamos desempenho discretamente superior do modeloestratificado em relação ao modelo não estratificado, além de apresentar estimativas para as prevalênciasmais próximas da realidade. Verificamos sensibilidades, especificidades e prevalências significativamentediferentes entre os níveis das covariáveis para maioria dos testes. Esses achados demonstram a relevânciada inclusão de covariáveis e estratificação na estrutura da modelagem.Palavras-chave: testes diagnósticos, independência condicional, modelo bayesiano de classe latente,covariáveis, estratificação, identificabilidade.112
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Avaliação de Múltiplos Testes Diagnósticos na Ausência dePadrão Ouro: Comparação entre o Modelo Frequentista e oModelo Bayesiano com Três Diferentes Prioris ObjetivasGilberto de Araujo PereiraDEESC-UFTM, CER-DEs-UFSCarFrancisco Louzada-NetoCER-DEs-UFSCarHélio de Moraes SouzaUniversidade Federal do Triângulo Mineiro-UFTMMárcia Maria Ferreira SilvaUniversidade Federal do Triângulo Mineiro-UFTMValdirene de Fátima BarbosaUniversidade de Uberaba-UNIUBENeste trabalho o objetivo foi estimar as sensiblidades, especificidades de seis testes diagnósticosindependentes condicionalmente da condição de saúde do sujeito e a prevalência da doença, numa situaçãoonde não existe um teste diagnóstico confirmatório (padrão ouro), como é o caso da doença de Chagas, apartir de uma modelagem de classe latente sem inclusão de covariáveis e com estrutura para uma (v = 1) etrês (v = 3) distintas prevalências da doença. Adicionalmente confrontamos a modelagem bayesiana paratrês diferentes especificações de prioris objetivas a partir do algoritmo Gibbs-Sampling com a modelagemfrequentista a partir do o algoritmo EM. Todos os modelos apresentaram identificabilidade com 2 L v − 1graus de liberdade e 2Lv+v parâmetros, sendo que o modelo com diferentes prevalências entre os estratos(v = 3) e priori Uniforme apresentou desempenho melhor em relação aos demais. O uso da classe devariável latente y i ∼Bernoulli(τ vi ), que simula a verdadeira condição de saúde do i-ésimo sujeito nov-ésimo estrato, parece ser uma boa alternativa tanto na abordagem bayesiana quanto frequentistapara este número de testes e tamanho amostral, uma vez que produziu estimativas bem próximas dasobtidas no cenário hipotético de 100% de padrão ouro. Para o conjunto de dados reais, referente atriagem de doadores de sangue para doença de Chagas, com reduzido tamanho amostral, o conhecimentoespecializado pode ser modelado a partir de uma distribuição a priori como alternativa para a estimativada prevalência do estrato I (doadores com sorologia negativa na triagem) uma vez que essa convergiupara uma região distante da esperada. Todos os testes apresentaram estimativas muito próximas paraas sensibilidades e especificidades. Segundo o melhor modelo a taxa estimada de infecção chagásica foide 2, 7% entre os doadores com sorologia inconclusiva na triagem.Palavras-chave: Modelo de Classe Latente, estratificação, independência condicional, algoritmoGibbs-Sampling e EM, priori objetiva.111
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