Tengo los resultados de la prueba de un examen de sangre administrada a 2500 personas cuatro veces en intervalos de seis meses. Los resultados se componen principalmente de dos medidas de la respuesta inmune - uno en la presencia de ciertos tuberculosis antígenos, uno en la ausencia. En la actualidad, cada prueba se evalúa como positivo o negativo en función de la diferencia entre la respuesta antígeno y la nula respuesta (con la idea de que, si su sistema inmune responde a antígenos de TB, es probable que haya estado expuesto a la bacteria en sí en algún momento). En esencia, la prueba se supone que no expuesto del individuo distribuciones de nil y la TUBERCULOSIS, las respuestas deben ser básicamente idénticas, mientras que una persona con TB exposición a la TB, de las respuestas extrae de una distribución diferente (valores más altos). Advertencia: las respuestas son muy, muy no-normal, valores y macizo, tanto en el piso natural y el instrumento truncada en el techo.
Sin embargo, parece bastante claro en este longitudinal de la configuración que estamos recibiendo de los "falsos positivos" (no real estándar de oro para la tuberculosis latente, me temo) que son causadas por (generalmente pequeñas) las fluctuaciones del antígeno y nil respuestas. Mientras que esto puede ser difícil de evitar en algunas situaciones (sólo se puede obtener una oportunidad de poner a prueba a alguien), hay muchas situaciones en las que las personas son rutinariamente las pruebas de la TUBERCULOSIS cada año en los estados unidos, esto es común para los trabajadores de la salud, militares, personas sin hogar permanecer en los refugios, y así sucesivamente. Parece una vergüenza ignorar antes de los resultados de la prueba debido a que el existente criterios de pasar a ser de corte transversal.
Yo creo que lo que me gustaría hacer es lo que yo crudamente concebir como longitudinal de análisis de mezclas. Mucho como la sección transversal de criterios, me gustaría ser capaz de estimar la probabilidad de que un individuo de la TUBERCULOSIS y nil respuestas provienen de la misma distribución, pero tiene que calcular antes de incorporar los resultados de la prueba, así como la información de la muestra como un todo (por ejemplo, puedo utilizar el ejemplo de la amplia distribución de dentro-variabilidades individuales para mejorar mi estimaciones de un individuo específico de la distribución de nil o TB?). La estimación de la probabilidad tendría que ser capaz de cambiar a lo largo del tiempo, por supuesto, para dar cuenta de la posibilidad de una nueva infección.
Me he metido totalmente torcido alrededor tratando de pensar acerca de esto en formas inusuales, pero siento que esta conceptualización es tan buena como cualquiera que me voy a venir para arriba con. Si algo no tiene sentido, por favor siéntase libre de pedir una aclaración. Si mi comprensión de la situación parece mal, por favor siéntase libre de decirme. Muchas gracias por tu ayuda.
En respuesta a Srikant: Es un caso latente de clasificación (TB infectados o no) utilizando los dos continuo (pero no normales, y trunca) resultados de la prueba. Ahora, que la clasificación se hace uso de un corte (en su forma simplificada, la TB - nil > .35 -> positivo). Con los resultados de la prueba presentada como (nil, la TUBERCULOSIS, el resultado), los arquetipos básicos* son:
Probable Negativa: (0.06, 0.15, -) (0.24, 0.23, -) (0.09, 0.11, -) (0.16, 0.15, -)
Probable Positiva: (0.05, 3.75, +) (0.05, 1.56, +) (0.06, 5.02, +) (0.08, 4.43, +)
Wobbler: (0.05, 0.29, -) (0.09, 0.68, +) (0.08, 0.31, -) (0.07, 0.28, -)
El positivo en la segunda prueba para el Wobbler es bastante claramente una aberración, pero ¿cómo le modelo que? Mientras que una línea de mi pensamiento es para la estimación de la "verdadera diferencia" entre la TUBERCULOSIS y el cero en cada punto de tiempo el uso de un de medidas repetidas multinivel modelo, se me ocurrió que lo que realmente quiero saber es si la persona es nula respuesta y TB respuesta provienen de la misma distribución, o si su sistema inmunitario reconoce los antígenos de TB y activa, produciendo un aumento de la respuesta.
En cuanto a lo que podría causar un resultado positivo de la prueba además de la infección: no estoy seguro. Sospecho que es por lo general sólo dentro de la persona variación en los resultados, pero sin duda hay una posibilidad de que otros factores. Tenemos los cuestionarios de cada punto de tiempo, pero no he mirado en aquellos demasiado todavía.
*Fabricado, pero ilustrativo de datos
