Lanalyse de la courbe caractristique de la performance dun test (ROC) dmontrait une surface sous la courbe (AUC) qui correspondait une prcision du test de 82,0 % (69,5 % 90,9 %; 95 % de confiance), avec une sensibilit et une spcificit optimises au niveau du troupeau, respectivement, de 70,4 % et 83,3 %; et des valeurs prdictives de 79,2 (+) et 75,8 (?). 81.8); for herds with 200 but 270 cows (= 19 herds), the 95% AUC CI was 0.62C0.97 and the optimal cutoff was 1.13% (HSe = OG-L002 90.0, HSp = 77.78); and for herds with 270 cows (= 19 herds), the 95% AUC CI was 0.69C0.99 and the optimal cutoff was 0.7% (HSe = 100.0, HSp = 70.0). The AUC was not influenced by across-herd prevalence [(adjusted) = 0.0, 0.05]. Findings may be applied to facilitate targeted sampling of herds similar to those evaluated. For instance, a test cutoff of 0.76% could be considered for ruling disease OG-L002 in, while a cutoff of 3.7% could be used for ruling disease out. Caveats that may influence this analysis are discussed. Rsum La prcision dune preuve immunoenzymatique (ELISA) utilise pour dtecter la maladie de Johne au niveau du troupeau a t tudie en relation un test imparfait (culture de fces) dans 57 troupeaux laitiers israliens. Lanalyse de la courbe caractristique de la performance dun test (ROC) dmontrait une surface sous la courbe (AUC) qui correspondait une prcision du test de 82,0 % (69,5 % 90,9 %; 95 % de confiance), avec une sensibilit et une spcificit optimises au niveau du troupeau, respectivement, de 70,4 % et 83,3 %; et des valeurs prdictives de 79,2 (+) et 75,8 (?). Le seuil limite optimal pour lpreuve ELISA tait 3,16 % ( 3,16 % de vaches sropositives dans un troupeau), et tait associ avec des rapports de vraisemblance (LR) de 4,22 (+LR) et 0,36 (?LR) et des probabilits post-test de 0,79 (+) et 0,17 (?). Pour les troupeaux comptant 200 vaches (n = 19), lintervalle de confiance (CI) 95 % de la AUC tait 0,62C0,97 et le seuil limite optimal tait 3,33 %33 % (HSe = 87,5, HSp = 81,8); pour les troupeaux avec 200 et 270 vaches (n = 19), le CI95 % de la AUC tait 0,62C0,97 et le seuil limite optimal tait 1,13 % (HSe = 90,0, HSp = 77,78); et pour les troupeaux avec 270 vaches (n = 19), le CI95 % de la AUC tait 0,69C0,99 et le seuil limite optimal tait 0,7 % (HSe = 100,0, HSp = 70,0 %). La AUC ntait pas influence par la prvalence parmi les troupeaux [(ajust) = 0,0, 0,05]. Ces trouvailles peuvent tre appliques pour faciliter un chantillonnage cibl de troupeaux similaires ceux valus. Par exemple, un seuil limite de 0,76 % pourrait tre considr afin dinclure la possibilit de cette maladie alors quun seuil limite de 3,7 % pourrait tre considr afin dliminer la possibilit de cette maladie. Des restrictions Rabbit Polyclonal to Retinoic Acid Receptor beta qui pourraient influencer cette analyse sont discutes. (Traduit par Docteur Serge Messier) Introduction Paratuberculosis (Johnes disease) is becoming a major concern of the dairy industry, because of both its economic consequences and its possible role in (human) Crohns disease (1). Consequently, the evaluation of diagnostic test accuracy is a OG-L002 critical issue. At least 6 issues influence the evaluation process: 1) the unit of analysis, herd vs. cow [this issue is related to the fact that not all cases are identical (2C4)]; 2) the lack of a perfect (gold standard) reference test (5,6); 3) the stage of the infection [at best, positive tests detect bacterial shedders but not all infected animals (7)]; 4) the potential loss of information and bias generated when the results produced by continuous tests (e.g., those of a serological test) are dichotomized (as positive or negative) on the basis of a single cutoff point that may be arbitrarily selected and/or not applicable to all populations (8,9); 5) the dependence of sensitivity (Se), specificity (Sp), and test predictive values on prevalence, which varies OG-L002 across herds (10); and 6) the role of covariates (11). The accuracy of a test is related to the scale of the unit of study. This may be an animal, a herd, a region (e.g., a state), or a country (12). While many evaluations of tests used to diagnose bovine paratuberculosis have been conducted (5,6,10,13), most have been animal-level based studies. Because individual animals within a herd tend to be more alike than animals chosen at random across herds (a phenomenon also known as cluster-correlated.