Estimação da sensibilidade e especificidade de testes diagnósticos para a brucelose bovina na ausência de padrão ouro considerando dependência condicional via inferência bayesiana - Nascimento, Micherlania da Silva (2018)
A brucelose bovina, causada pela bactéria Brucella Abortus, é uma doença presente em to- das as regiões do Brasil e provoca elevados prejuízos econômicos. O Programa Nacional de Controle e Erradicação de Brucelose e Tuberculose Animal (PNCEBT) estabeleceu os testes AAT, 2-ME, FC e DBac para realizar o diagnóstico da brucelose bovina. Na ausência de um teste Padrão Ouro, é necessário que o desempenho desses testes diagnósticos seja validado. O presente estudo, teve como objetivo empregar o modelo de classe latente Bayesiano para es- timar as sensibilidades e as especificidades dos testes diagnósticos AAT, 2-ME, FC e DBac, aplicados em amostras de sangue e carcaças de animais suspeitos de brucelose bovina, bem como a prevalência da doença. O conjunto de dados utilizado foi obtido junto ao Laboratório Nacional Agropecuário de Minas Gerais (LANAGRO-MG). Os testes foram avaliados em dois cenários: individualmente e combinados. Os modelos para a avaliação dos testes combinados foram ajustados considerando-se a independência condicional entre os quatro testes e também incorporando-se ao modelo a dependência condicional entre os testes AAT, 2-ME e FC. As aná- lises foram realizadas em R 3.2.5 usando o pacote R2OpenBUGS. Quanto à avaliação dos testes combinados, os resultados mostraram que os testes AAT, 2-ME e FC são condicionalmente in- dependentes. O teste FC foi o mais sensível, o DBac o menos sensível e os testes AAT, FC e DBac foram os mais específicos. Concluiu-se que nenhum dos quatro testes pode ser utilizado sozinho para o diagnóstico da brucelose bovina. Uma baixa sensibilidade foi encontrada para o teste AAT, resultado que diverge dos relatos geralmente encontrados na literatura. Portanto, recomenda-se que contínuos estudos sejam realizados para que a tomada de decisão dos pesqui- sadores não seja comprometida. Adicionalmente, concluiu-se que o modelo de classe latente bayesiano permitiu estimar os parâmetros de interesse satisfatoriamente.