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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

dc.contributor.advisorSusi García, María Del Rosario
dc.contributor.advisorNieto zayas, Carmen
dc.contributor.authorDacal Picazo, Elena
dc.date.accessioned2023-06-18T00:40:37Z
dc.date.available2023-06-18T00:40:37Z
dc.date.issued2017-09
dc.description.abstractEl 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.
dc.description.facultyFac. de Estudios Estadísticos
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statuspub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/44986
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/19827
dc.language.isospa
dc.master.titleMáster en Bioestadística
dc.page.total65
dc.publication.placeMadrid
dc.publisherFacultad de Estudios Estadísticos (UCM)
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu57.087.1
dc.subject.cdu519.22-76
dc.subject.cdu616.99
dc.subject.keywordStrongyloides
dc.subject.keywordPCRrt
dc.subject.keywordBaermann
dc.subject.keywordsensibilidad
dc.subject.keywordespecificidad
dc.subject.keywordprevalencia
dc.subject.keywordEstadística Bayesiana.
dc.subject.ucmEstadística
dc.subject.ucmEstadística matemática (Estadística)
dc.subject.ucmProbabilidades (Estadística)
dc.subject.ucmPediatría
dc.subject.ucmParasitología (Medicina)
dc.subject.unesco1209 Estadística
dc.subject.unesco1209 Estadística
dc.subject.unesco1208 Probabilidad
dc.subject.unesco3201.10 Pediatría
dc.subject.unesco3207.12 Parasitología
dc.titleEstimación 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
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication13d8b9f8-7ca8-4115-ab2f-6aa12784b434
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