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GMDS 2012: 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

16. - 20.09.2012, Braunschweig

Schätzung der Sensitivität und Spezifität eines in-house ELISA zum Nachweis von Leptospiren mit Bayes’scher Modellierung im Vergleich zum MAT

Meeting Abstract

  • Daniela Schlichting - Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR), Berlin, Deutschland
  • Anne Mayer-Scholl - Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR), Berlin, Deutschland
  • Enno Luge - Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR), Berlin, Deutschland
  • Matthias Greiner - Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR), Berlin, Deutschland
  • Peter Bahn - Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR), Berlin, Deutschland
  • Karsten Noeckler - Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR), Berlin, Deutschland

GMDS 2012. 57. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Braunschweig, 16.-20.09.2012. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2012. Doc12gmds159

DOI: 10.3205/12gmds159, URN: urn:nbn:de:0183-12gmds1598

Veröffentlicht: 13. September 2012

© 2012 Schlichting et al.
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Gliederung

Text

Zielsetzung: Der Standardtest für die serologische Diagnostik der Leptospirose ist der Mikroagglutinationstest (MAT) [1], [2]. Er ist sehr arbeitsaufwendig, stellt hohe Anforderungen an die Arbeitssicherheit und die Sensitivität liegt etwa bei 50%. Er ist für epidemiologische Untersuchungen nicht gut geeignet. Daher wurde zur Verbesserung der diagnostischen Möglichkeiten im Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR) ein neuer in-house ELISA (Enzyme Linked Immunosorbent Assay) zur Erkennung humaner IgG Leptospiren entwickelt. Ziel dieser Analyse ist die Charakterisierung und der Vergleich des ELISA mit dem MAT.

Methoden: Durch die Nachteile des MAT erfolgt die Charakterisierung des ELISA ohne Annahme eines Goldstandards. Die Schätzung der Sensitivität und Spezifität ohne Goldstandard basiert auf den Bayes’schen Methoden zur Parameterschätzung [3], [4], [5]. Das Modell für die Schätzung der Sensitivität und Spezifität von zwei diagnostischen Tests basiert auf den Daten aus zwei Populationen [6]. Es wird berücksichtigt, dass es sich um zwei im Ergebnis abhängige Tests handelt [7], [8].

Ergebnisse: Die Anwendung der Bayes’schen Modellierung schätzt die Sensitivität und die Spezifität des ELISA auf 83,38% (80,47, 88,23) und 98,21% (94,82, 99,76). Die Sensitivität und Spezifität des MAT liegt im Bereich von 65,56% (58,69, 72,10) sowie 97,68% (96,49, 98,62).

Schlussfolgerung: Die Schätzungen der Bayes’schen Modellierung stimmen mit der Einschätzung von Experten weitgehend überein. Die Methode scheint eine gute Möglichkeit zur Charakterisierung diagnostischer Tests in Abwesenheit eines Goldstandards zu sein.


Literatur

1.
Jansen A, Stark K. Leptospirose – Handbuch der Infektionskrankheiten. Landsberg/Lech: EcoMed; 2006. p. 1-13.
2.
Levett PN. Leptospirosis. Clin Microbiol Rev. 2001;14(2):296-326.
3.
Cumberland P, Everard CO, Levett PN. Assessment of the efficacy of an IgM-elisa and microscopic agglutination test (MAT) in the diagnosis of acute leptospirosis. Am J Trop Med Hyg. 1999;61(5):731-4.
4.
Georgiadis MP, Johnson WO, Gardner IA, Singh R. Correlation-adjusted estimation of sensitivity and specificity of two diagnostic tests. J Royal Stat Soc Series C-Applied Statistics. 2003;52:63-76.
5.
Mainar-Jaime RC, Barberan M. Evaluation of the diagnostic accuracy of the modified agglutination test (MAT) and an indirect ELISA for the detection of serum antibodies against Toxoplasma gondii in sheep through Bayesian approaches. Vet Parasitol. 2007;148(2):122-9.
6.
Desai S, van TU, Lierz M, Espelage W, Zota L, Sarbu A, et al. Resurgence of field fever in a temperate country: an epidemic of leptospirosis among seasonal strawberry harvesters in Germany in 2007. Clin Infect Dis. 2009;48(6):691-7.
7.
Dendukuri N, Joseph L. Bayesian approaches to modeling the conditional dependence between multiple diagnostic tests. Biometrics. 2001;57(1):158-67.
8.
Gardner IA, Stryhn H, Lind P, Collins MT. Conditional dependence between tests affects the diagnosis and surveillance of animal diseases. Prev Vet Med. 2000;45(1-2):107-22.