Estimation of the sensitivity and specificity of diagnostic tests for bovine brucellosis in the absence of the gold standard considering conditional dependence via bayesian approach

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.Bovine brucellosis, caused by the bacterium Brucella Abortus, is a disease present in all regions of Brazil and causes high economic losses. The National Program for the Control and Eradi- cation of Brucellosis and Animal Tuberculosis (PNCEBT) established the AAT, 2-ME, FC and DBac tests for the diagnosis of bovine brucellosis. In the absence of a Gold Standard test, the performance of these diagnostic tests must be validated. The aim of the present study was to use the Bayesian latent class model to estimate the sensitivities and specificities of the AAT, 2- ME, FC and DBac diagnostic tests applied to blood samples and carcasses of animals suspected of bovine brucellosis, as well as the prevalence of the disease. The dataset used was obtained from the National Agricultural Laboratory of Minas Gerais (LANAGRO-MG). The tests were evaluated in two scenarios: individually and in combination. The models for the evaluation of the combined tests were adjusted considering the conditional independence between the four tests and also incorporating to the model the conditional dependence between the AAT, 2-ME and FC tests. Analyses were performed in R 3.2.5 using the R2OpenBUGS package. Regarding the evaluation of the combined tests, the results showed that the AAT, 2-ME and FC tests are conditionally independent. The FC test was the most sensitive, the DBac the least sensitive and the AAT, FC and DBac tests were the most specific. It was concluded that none of the four tests can be used alone for the diagnosis of bovine brucellosis. A low sensitivity was found for the AAT test, a result that diverges from the reports generally found in the literature. Therefore, it is recommended that continuous studies be carried out so that the decision-making of the researchers is not compromised. Additionally, it was concluded that the Bayesian latent class model employed allowed to estimate the parameters of interest satisfactorily.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio