Precisión discriminatoria de pruebas serológicas para Trypanosoma cruzi aplicando metodología estándar y de curva COR

Publicado

2020-01-01

Discriminatory accuracy of serological tests for detecting Trypanosoma cruzi using the ROC curve and the standard methodology

Precisión discriminatoria de pruebas serológicas para Trypanosoma cruzi aplicando metodología estándar y de curva COR

Palabras clave:

Trypanosoma cruzi, Serology, ROC Curve, Sensitivity and Specificity (en)
Trypanosoma cruzi, Serología, Curva ROC, Sensibilidad y especificidad (es)

Descargas

Autores/as

Marvin Querales Universidad de Carabobo - Facultad de Ciencias de la Salud - Escuela de Ciencias Biomédicas y Tecnológicas - Departamento de Bioquímica - Valencia - Venezuela. | Universidad de Carabobo - Facultad de Ciencias de la Salud - Instituto de Biología Molecular de Parásitos (BioMolP) - Laboratorio de Protozoología - Valencia - Venezuela.
Ana Rita De Lima Universidad de Carabobo - Facultad de Ciencias de la Salud - Instituto de Biología Molecular de Parásitos (BioMolP) - Laboratorio de Protozoología - Valencia - Venezuela. | Universidad de Carabobo - Facultad de Ciencias de la Salud - Escuela de Bioanálisis - Departamento de Morfofisiopatología - Valencia - Venezuela.
Harú Martínez-de Cordero Universidad Central de Venezuela - Facultad de Agronomía - Departamento de Ingeniería Agrícola - Maracay - Venezuela.
Domenica Carolina Cannova Universidad de Carabobo - Facultad de Ciencias de la Salud - Escuela de Ciencias Biomédicas y Tecnológicas - Departamento de Parasitología - Laboratorio de Leishmaniasis y Entomología - Valencia - Venezuela.
María Isabel Simons Universidad de Carabobo - Facultad de Ciencias de la Salud - Escuela de Ciencias Biomédicas y Tecnológicas - Departamento de Parasitología - Laboratorio de Leishmaniasis y Entomología - Valencia - Venezuela.
Luis Pérez-Ybarra Universidad de Carabobo - Facultad de Ciencias de la Salud - Escuela de Bioanálisis - Departamento de Ciencias Básicas - Maracay - Venezuela.

Resumen (en)
Resumen (es)

Introduction: Serological tests are used to confirm Trypanosoma cruzi infection and their discriminatory accuracy depends on the established decision threshold. Both, the standard methodology and the receiver operating characteristic (ROC) curve methodology allow obtaining such threshold.

Objective: To compare the discriminatory accuracy of the standard methodology and the ROC curve methodology regarding serological tests for confirming T. cruzi infection.

Materials and methods: A set of anti-T. cruzi antibodies values from subjects previously classified as healthy or as having Chagas disease were used, and computer simulations were performed under homoscedasticity and heteroscedasticity conditions. Sensitivity, specificity, 100% sensitivity, 100% specificity, and perfect-decision were calculated.

Results: The discriminatory accuracy obtained with the standard methodology favored specificity (98.22% to 99.56%) over sensitivity (67.25% to 87.14%), while in the ROC curve methodology a balance between sensitivity (94.56% and 96.44%) and specificity (90.35% and 92.11%) was observed. Also, in the ROC curve methodology a greater perfect-decision ratio was observed, which, under homoscedasticity conditions, was >90%. Decisions thresholds were affected by heteroscedasticity conditions.

Conclusion: The ROC curve methodology showed better discriminatory accuracy, therefore its use for calculating decision thresholds in serological tests for detecting Chagas disease is recommended.

Introducción. Las pruebas serológicas se utilizan para detectar infección por Trypanosoma cruzi y su precisión discriminatoria depende del umbral de decisión establecido. La metodología estándar y la de curva característica operativa del receptor (COR) permiten obtener tal umbral.

Objetivo. Comparar la precisión discriminatoria de la metodología estándar y la metodología de curva COR en lo que respecta a pruebas serológicas para detectar infección por T. cruzi.

Materiales y métodos. Se utilizó un conjunto de valores de anticuerpos contra T. cruzi de individuos clasificados como chagásicos o sanos y se realizaron simulaciones computarizadas en condiciones homocedásticas y heterocedásticas. Se calculó sensibilidad, especificidad, sensibilidad=100%, especificidad=100% y decisión-perfecta.

Resultados. La precisión discriminatoria de la metodología estándar favoreció la especificidad (98.22% a 99.56%) sobre la sensibilidad (67.25% a 87.14%), mientras que la de la curva COR mostró un equilibrio entre sensibilidad (94.56% y 96.44%) y especificidad (90.35% y 92.11%). Esta última metodología también evidenció una mayor proporción de decisión-perfecta, la cual llegó a ser >90% en condiciones de homocedasticidad. Los umbrales de decisión fueron afectados por las condiciones de heterocedasticidad.

Conclusión. La metodología de la curva COR mostró una mejor precisión discriminatoria, por lo que se recomienda su uso para el cálculo de umbrales de decisión en pruebas serológicas para la enfermedad de Chagas.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

World Health Organization (WHO). Control of Chagas disease: second report of the WHO Expert Committee. Geneva: WHO technical report series 905; 2002.

Brasil PE, De Castro L, Hasslocher-Moreno AM, Sangenis LH, Braga JU. ELISA versus PCR for diagnosis of chronic Chagas disease: systematic review and meta-analysis. BMC Infect Dis. 2010;10:337. http://doi.org/br9pzq.

López-Ratón M, Rodríguez-Álvarez MX, Cadarso-Suárez C, Gude-Sampedro F. OptimalCutpoints: An R package for selecting optimal cutpoints in diagnostic test. J Stat Softw. 2014;61(8):1-36. http://doi.org/c75c.

Akobeng AK. Understanding diagnostic tests 3: receiver operating characteristic curves. Acta Pædiatric. 2007;96(5):644-7. http://doi.org/bkzzp7.

Rha SY, Yang WI, Gong SJ, Kim JJ, Yoo NC, Roh JK, et al. Correlation of tissue and blood plasminogen activation system in breast cancer. Cancer Lett. 2000;150(2):137-45. http://doi.org/dkxqsj.

Classen DC, Morningstar JM, Shanley JD. Detection of antibody to murine cytomegalovirus by enzyme-linked immunosorbent and indirect immunofluorescence assays. J Clin Microbiol. 1987 [cited 2019 Aug 23];25(4):600-4. Available from: https://bit.ly/2XYjjQk.

Lardeux F, Torrico G, Aliaga C. Calculation of the ELISA’s cut-off based on the change-point analysis method for detection of Trypanosoma cruzi infection in Bolivian dogs in the absence of controls. Mem Inst Oswaldo Cruz. 2016;111(8):501-4. http://doi.org/f8w95g.

Ridge SE, Vizard AL. Determination of the optimal cutoff value for a serological assay: an example using the Johne's Absorbed EIA. J Clin Microbiol. 1993;31(5):1256-61.

Wilcox RR. Trimmed means. In: Balakrishnan N, Colton T, Everitt B, Piegorsch W, Ruggeri F, Teugels JL, editors. Wiley StatsRef: Statistics Reference Online. Wiley; 2014. http://doi.org/c75d.

Hajian-Tilaki K. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis for medical diagnostic test evaluation. Caspian J Intern Med. 2013 [cited 2019 Aug 23];4(2):627-35. Available from: https://bit.ly/2LK4nPn.

Obuchowski NA, Lieber ML, Wians FH. ROC Curves in clinical chemistry: uses, misuses, and possible solutions. Clin Chem. 2004;50(7):1118-25. http://doi.org/bmzvpp.

Fan J, Upadhye S, Worster A. Understanding receiver operating characteristic (ROC) curves. CJEM. 2006;8(1):19-20. http://doi.org/c75f.

De Lima AR, Farías MN, Tortolero E, Navarro MC, Contreras VT. Purificación parcial y empleo de fracciones glicosídicas de Trypanosoma cruzi en el diagnóstico de la enfermedad de Chagas. Acta Cient Ven. 2001;52(4):235-47.

De Lima AR, Arévalo P, Bastidas V, Bolívar ML, Navarro MC, Contreras VT. Efecto de las condiciones de mantenimiento de Trypanosoma cruzi sobre la calidad de los antígenos para el diagnóstico serológico de la enfermedad de Chagas. Salus. 2007;11(Supl 1):20-6.

De Lima A, Castro V, Querales M, Leal U, Contreras V, Graterol D, et al. Seroprevalencia de la infección por Trypanosoma cruzi en el Municipio San Diego. Estado Carabobo. Venezuela. Avan Cienc Salud. 2012 [cited 2019 Aug 23];1(2):40-5. Available from: https://bit.ly/2JujRFK.

World Medical Association (WMA). WMA Declaration of Helsinki – Ethical principles for medical research involving human subjects. Fortaleza: 64th WMA General Assembly; 2013 [cited 2019 Aug 14]. Available from: https://bit.ly/2rJdF3M.

Rivera MG, Herrera L, Morocoima A, Aguilar CM, Gárate T, López M, et al. Genetic variability of Trypanosoma cruzi TcI isolates from rural and urban areas of Venezuela. J Vector Borne Dis. 2015;52(1):23-9.

Añez N, Crisante G, Añez-Rojas N, Rojas A, Moreno G, da Silva FV, et al. Genetic typing of Trypanosoma cruzi isolates from different hosts and geographical areas of western Venezuela. Bol Malariol Salud Amb. 2009;49(2):251-8.

Carrasco HJ, Segovia M, Llewellyn MS, Morocoima A, Urdaneta-Morales S, Martínez C, et al. Geographical distribution of Trypanosoma cruzi genotypes in Venezuela. PLoS Negl Trop Dis. 2012;6(6):e1707. http://doi.org/f33d63.

Mediaactive. Manual de Excel 2010. Barcelona, España: MARCOMBO, S.A.; 2010.

Perkins NJ, Schisterman EF. The inconsistency of “optimal” cutpoints obtained using two criteria based on the receiver operating characteristics curve. Am J Epidemiol. 2006;163(7):670-5. http://doi.org/d8khz2.

Fluss R, Faraggi D, Reiser B. Estimation of the Youden Index and its associated cutoff point. Biom J. 2005;47(4):458-72. http://doi.org/c5f32w.

Worster A, Innes G, Abu-Laban RB. Diagnostic testing: an emergency medicine perspective. CJEM. 2002;4(5):348-54. http://doi.org/c75g.

Barajas-Rojas JA, Riemann HP, Franti CE. Notes about determining the cut-off value in enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Prev Vet Med. 1993;15(2-3):231-3. http://doi.org/cdv596.

Greiner M, Böhning D. Letter to the editor: Notes about determining the cut-off value in enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) - Reply. Prev Vet Med. 1994;20(4):307-10. http://doi.org/dh25w3.

Sharma B, Jain R. Right choice of a method for determination of cut-off values: A statistical tool for a diagnostic test. Asian J Med Sci. 2014;5(3):30-4. http://doi.org/c75p.

Donis JH. Evaluación de la validez y confiabilidad de una prueba diagnóstica. Avan Biomed. 2012 [cited 2019 Aug 23];1(2):73-81. Available from: https://bit.ly/2G3Yqcn.

Fernández-López A, Luaces-Cubells C, Valls-Tolosa C, Ortega-Rodríguez J, García-García JJ, Mira-Vallet A, et al. Procalcitonina para el diagnóstico precoz de infección bacteriana invasiva en el lactante febril. An Pediatr. 2001;55(4):321-8. http://doi.org/f2kcnv.

Pérez BM, Landaeta-Jiménez M, Amador J, Vásquez M, Marrodán MD. Sensibilidad y especificidad de indicadores antropométricos de adiposidad y distribución de grasa en niños y adolescentes venezolanos. Interciencia. 2009;34(2):84-90.

Smith CJ. Diagnostic tests (1) - sensitivity and specificity. Phlebology. 2012;27(5):250-1. http://doi.org/c75q.

Cerda J, Cifuentes L. Uso de curvas ROC en investigación clínica. Aspectos teórico-prácticos. Rev Chilena Infectol. 2012;29(2):138-41. http://doi.org/c75r.

Tarabla HD. Validación de pruebas diagnósticas. Rev FAVE Cienc Vet. 2002;1(1):37-42. http://doi.org/c75s.

McNicol D. A primer of signal detection theory. New York: Psychology Press. New York; 2005.