Profil-likelihood konfidenciaintervallum alkalmazása betegség prevalenciájára, ha a diagnosztikai teszt hibával terhelt = Profile likelihood confidence interval for the prevalence assessed by an imperfect diagnostic test

Hársfalvi, Péter and Reiczigel, Jenő (2023) Profil-likelihood konfidenciaintervallum alkalmazása betegség prevalenciájára, ha a diagnosztikai teszt hibával terhelt = Profile likelihood confidence interval for the prevalence assessed by an imperfect diagnostic test. STATISZTIKAI SZEMLE, 101 (11). pp. 1033-1043. ISSN 0039-0690

Preview

Text 2023_11_1033.pdf Download (628kB) | Preview

Abstract

A tanulmányban ismertetünk egy új konfidenciaintervallumot a betegségek prevalenciabecslésének azon eseteire, amikor a felhasznált diagnosztikai teszt szenzitivitását és specificitását a vizsgálati mintától független mintákból becsüljük. Az új eljárás alapja a profil-likelihood módszer volt, az intervallum lefedési valószínűségének javítása érdekében pedig további korrekciót is alkalmaztunk. Az intervallum lefedési valószínűségét és várható hosszát szimulációval értékeltük, és összehasonlítottuk két másik, ugyanerre a problémára javasolt módszerrel, nevezetesen Lang és Reiczigel (2014), illetve Flor és munkatársai (2020) módszereivel. Az új intervallum várható hossza rövidebb, mint a Lang−Reiczigel-féle intervallumé, miközben lefedési valószínűségük nagyjából megegyezik. A Flor-féle intervallummal összehasonlítva a várható hossz hasonló, de az új intervallum lefedési valószínűsége nagyobb. Összességében tehát az új intervallum mindkét versenytársánál jobbnak bizonyult. = We present a new confidence interval for the prevalence of a disease for a situation when sensitivity and specificity of the diagnostic test are estimated from validation samples independent of the study sample. The new interval is based on profile likelihood and incorporates an adjustment improving the coverage probability. Its coverage probability and expected length were assessed by simulation and compared to two other methods for this problem, namely those by Lang and Reiczigel (2014) and Flor et al. (2020). Expected length of the new interval is less than that of the Lang and Reiczigel interval while its coverage is about the same. Comparison to the Flor interval resulted in similar expected length but higher coverage probabilities for the new interval. All in all, the new interval proved to be better than both its competitors.

Actions (login required)

Edit Item