Kalkulačka prevalence

Často je třeba zjistit prevalenci nějaké nemoci v populaci. Vyberme tedy reprezentativní vzorek populace a u každého zjistíme, zda je nemocen, pomocí nějakého testu. Test má sensitivitu a specificitu garantovanou výrobcem.

• Sensitivita je přesnost testu na nemocných. Pravděpodobnost, že skutečně nemocný člověk bude označen za nemocného.
• Specificita je přesnost testu na zdravých. Pravděpodobnost, že skutečně zdravý člověk bude označen za zdravého.

V našem vzorku populace velikosti N bude A lidí s pozitivním testem a B lidí s negativním testem, přičemž A + B = N.

Jak máme ale odhadnout prevalenci v celé populaci? Intuitivní možnost je odhadnout prevalenci prostě zlomem pozitivních v našem výběru prev ~ A/N. Tohle je ale rozumné jen výjimečně. Představte si například vzorek populace České republiky o rozsahu N=1000. Předpokládejme, že nemoc, jejíž prevalenci zkoumám, se v populaci vůbec nevyskytuje. Pokud ovšem použijeme test se specificitou 90%, dostaneme hodnoty A=100 a B=900. Použití poměru A/N dá zcela nesmyslný odhad prevalence ve výši 10%, ačkoliv skutečná prevalence je téměř nula.

Je třeba odhadnout prevalenci správně, to jest bayesovsky. A právě k tomu slouží tato aplikace. Níže v rozhraní lze zadat sensitivitu a specificitu použitého testu, rozsah výběru a výsledek testování. Poté lze zadat pomocí beta rozdělení apriorní představu o hledané prevalenci – tedy co si o zkoumané prevalenci myslím, než začnu měřit. Aplikace vyčíslí posteriorní rozdělení, vypíše jeho střední (očekávanou) hodnotu a spočte v jakém intervalu prevalence leží s 90% pravděpodobností.