Effective classification of the prevalence of Schistosoma mansoni.

Objective To present an effective classification method based on the prevalence of Schistosoma mansoni in the community. Methods We created decision rules (defined by cut-offs for number of positive slides), which account for imperfect sensitivity, both with a simple adjustment of fixed sensitivity and with a more complex adjustment of changing sensitivity with prevalence. To reduce screening costs while maintaining accuracy, we propose a pooled classification method. To estimate sensitivity, we use the De Vlas model for worm and egg distributions. We compare the proposed method with the standard method to investigate differences in efficiency, measured by number of slides read, and accuracy, measured by probability of correct classification. Results Modelling varying sensitivity lowers the lower cut-off more significantly than the upper cut-off, correctly classifying regions as moderate rather than lower, thus receiving life-saving treatment. The classification method goes directly to classification on the basis of positive pools, avoiding having to know sensitivity to estimate prevalence. For model parameter values describing worm and egg distributions among children, the pooled method with 25 slides achieves an expected 89.9% probability of correct classification, whereas the standard method with 50 slides achieves 88.7%. Conclusions Among children, it is more efficient and more accurate to use the pooled method for classification of S. mansoni prevalence than the current standard method. Objectif: Presenter une methode de classification efficace basee sur la prevalence de S. mansoni dans la communaute. Methodes: Nous avons cree des regles de decision (definies par des seuils pour le nombre de lames positives), qui representent la sensibilite imparfaite, a la fois avec un simple ajustement de la sensibilite fixe et avec un ajustement plus complexe pour la sensibilite variant avec la prevalence. Pour reduire les couts du depistage tout en maintenant la precision, nous proposons une methode de classification poolee. Pour estimer la sensibilite, nous utilisons le modele de De Vlas pour les distributions des vers et des œufs. Nous comparons la methode proposee a la methode standard pour investiguer sur les differences d’efficacite, mesuree par le nombre de lames lues et la precision, mesuree par la probabilite de classification correcte. Resultats: La modelisation de la sensibilite variante abaisse le seuil inferieur de facon plus significative que le seuil superieur, classant correctement les regions comme moderees plutot que comme plus faibles, recevant ainsi un traitement sauvant des vies. La methode de classification va directement a la classification sur base des pools positifs, en evitant d’avoir a connaitre la sensibilite pour estimer la prevalence. Pour les valeurs des parametres du modele decrivant les distributions des vers et des œufs chez les enfants, la methode poolee avec 25 lames permet d’obtenir une probabilite attendue de 89,9% de classification correcte, alors que la methode standard avec 50 lames atteint 88,7%. Conclusions: Chez les enfants, il est plus efficace et plus precis d’utiliser la methode poolee pour la classification de S. mansoni que la methode standard actuelle. Objetivo: Presentar un metodo de clasificacion efectivo basado en la prevalencia de S. mansoni en la comunidad. Metodos: Hemos creado reglas de decision (definidas por puntos de corte para numeros de laminas positivas), que tienen en cuenta una sensibilidad imperfecta, tanto con un ajuste simple para una sensibilidad fija como con un ajuste mas complejo de sensibilidad cambiante con prevalencia. Para reducir los costes de evaluacion al tiempo que se mantiene la precision, proponemos un metodo de clasificacion por grupos (pooled). Para estimar la sensibilidad, hemos utilizado el modelo De Vlas para la distribucion del gusano y los huevos. Hemos comparado el metodo propuesto al del metodo estandar para investigar diferencias en eficiencia, medidas por numero de laminas leidas, y precision, medidas por la probabilidad de clasificacion correcta. Resultados: El modelar sensibilidades variables disminuye el punto de corte inferior de forma mas significativa que el punto de corte superior, clasificando de forma correcta las regiones como moderadas, mas que bajas, y por lo tanto recibiendo tratamiento que puede salvar vidas. El metodo de clasificacion lleva a una clasificacion basada en los grupos positivos, evitando la necesidad de tener que conocer la sensibilidad para calcular la prevalencia. Para los valores de parametros del modelo que describen la distribucion de los gusanos y huevos entre ninos, el metodo por grupos con 25 laminas consigue una probabilidad esperada del 89.9% de clasificacion correcta, mientras que el metodo estandar con 50 laminas alcanza un 88.7%. Conclusiones: Para la clasificacion de prevalencia de S. mansoni entre ninos, es mas eficiente y mas preciso utilizar el metodo por grupos que el metodo estandar actual.