Erros de classificação na discriminação sorológica do estado imunitário contra a febre aftosa em bovinos
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
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Primeiro orientador
Membros da banca
Jose Oswaldo Costa
Felix Julio Rosemberg
Felix Julio Rosemberg
Resumo
O nível de anticorpos ê usado para classificar dicotomicamente o estado imunitário do gado frente à febre aftosa. Ao relacionar o título de anticorpos (avaliado pelos testes de soroproteção em camundongos lactantes, soro-neutralização em tubos e em microplacas), com a resposta clínica decorrente da exposição ao vírus da febre aftosa, resultam animais verdadeiramente protegidos e não protegidos, assim como falsos protegidos e falsos não protegidos. Estas duas últimas categorias constituem erros de classificação, cujo número depende do valor de nível de anticorpos específico eleito para fazer a triagem. Propõe-se uma metodologia para selecionar o valor ótimo de anticorpos, entre todos os possíveis, de forma tal que seria minimiza- da a quantidade de erros de classificação. A metodologia é estendida para situações onde os falsos protegidos são considerados mais prejudiciais que os falsos não protegidos. Explica-se o teorema de Bayes para avaliar o desempenho dos testes sorológicos na triagem do estado imunitário do gado, considerando a sensibilidade, a especificidade, a capacidade de predição de proteção e de não proteção como probabilidades condicionais. Ao desenvolver as taxas de falsos protegidos e falsos não protegidos, em função da taxa esperada da imunidade na população bovina, ocorre variação nas taxas de erros de classificação. Se a imunidade anti-aftosa esperada é alta na população, então a taxa de falsos protegidos é baixa e a de falsos não protegidos é alta e vice-versa. Ao conhecer-se os níveis de erros de classificação, é possível fazer um controle estatístico delas e assim chegar a estimar a taxa verdadeira de protegidos frente a febre aftosa, a partir de anticorpos
Abstract
Assunto
Febre aftosa Aspectos imunologicos, Bovino Doenças
Palavras-chave
Medicina Veterinária