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Modelos Bayesianos para a estimação de medidas de desempenho diagnóstico

Edson Zangiacomi Martinez

2008

Localização: FMRP - Fac. Medicina de Ribeirão Preto    (Martinez, Edson Zangiacomi ) e outros locais(Acessar)

  • Título:
    Modelos Bayesianos para a estimação de medidas de desempenho diagnóstico
  • Autor: Edson Zangiacomi Martinez
  • Assuntos: BIOESTATÍSTICA; INFERÊNCIA BAYESIANA; DIAGNÓSTICO (DESEMPENHO)
  • Notas: Tese (Livre Docência)
  • Descrição: Os métodos estatísticos aplicados à medicina diagnóstica apresentaram enormes avanços nas últimas décadas. Uma grande parte destes métodos está voltada ao problema de classificar indivíduos em grupos, sendo que os testes diagnósticos compõem o principal exemplo. Estes testes são descritos como métodos capazes de indicar a presença ou a ausência de uma determinada doença, com uma certa chance de erro, e a quantificação destas chances de erro é basicamente o objetivo dos métodos estatísticos. Na terminologia médica, a probabilidade de um teste diagnóstico produzir um resultado positivo, dado que o indivíduo é realmente portador da doença, é chamada sensibilidade (S) do teste, ou taxa de verdadeiros positivos (TVP). A probabilidade do teste produzir um resultado negativo, dado que o indivíduo não porta a doença, é chamada especificidade (E). O complemento de E, ou seja, 1 -E, é freqüentemente chamado de taxa de falsos positivos (TFP). Estas medidas são tradicionalmente obtidas da comparação dos resultados dos testes com os resultados de um teste de referência, denominado genericamente padrão ouro. No entanto, em muitas situações, o padrão ouro não existe ou não é disponível ao pesquisador. Em outras situações, nem todos os indivíduos são submetidos ao padrão ouro. O presente estudo objetiva explorar e apresentar novas técnicas estatísticas voltadas à estimação da sensibilidade e especificidade de testes diagnósticos, onde uma parcela dos
    indivíduos não é submetida ao padrão ouro. Para isto, são utilizadas técnicas de inferência Bayesiana, baseadas em algoritmos Monte Carlo em Cadeia de Markov (MCMC)
  • Data de criação/publicação: 2008
  • Formato: 188 p anexos.
  • Idioma: Português
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