Utilisation des techniques bayesiennes pour estimer les caractéristiques de deux tests de diagnostic de la paratuberculose caprine

En l'absence de test parfait, la sensibilité (Se) et la spécificité (Sp) d'un test de diagnostic peuvent être estimées par des modèles probabilistes. Afin d'estimer les caractéristiques (Se et Sp) d'un test sérologique (ELISA) et de la culture fécale (FC) pour détecter l'infection par Mycobacterium avium paratuberculosis (Map), deux méthodes ont été mises en œuvre : la méthode du maximum de vraisemblance et l'inférence bayésienne. Des échantillons de sang et de fèces ont été prélevés sur 532 chèvres appartenant à 15 troupeaux. Les résultats des deux modèles sont comparés et discutés. Le modèle bayésien avec « priors » informatifs permet d'obtenir les meilleures estimations. La Se et la Sp de l'ELISA ont été estimées respectivement à 34% et 99%, tandis que les valeurs pour la culture fécale ont été estimées à 53% et 100%.
Two latent class models [maximum likelihood (ML) methods and Bayesian inference (BI)] were used to estimate the sensitivity (Se) and the specificity (Sp) of a serum ELISA test and of faecal culture in the detection of infection with Map in French dairy goats. Samples of blood and faeces were collected from 532 goats in 15 herds. Estimates according to ML and BI methods were compared. The more accurate of the 2 tests was found to be the BI (WinBUGS) model with informative priors. The Se and Sp of the ELISA were estimated to be 34% and 99% respectively. For faecal culture, the Se was 53% and the Sp was 100%.