De los datos preliminares al diseño robusto: estimación de muestras para estudios de Anaplasma phagocytophilum y otros estudios de prevalencia

Anayansi Araúz; Ángel Santana Bolívar; Joel Alexis Morales Allard; Abraham De Sedas Muñoz; Yostin Jesús Añino Ramos; Karla Jeanneette Agrazal; Emilio Romero

doi:10.30972/vet.3719106

Autores/as

Anayansi Araúz Facultad de Medicina Veterinaria, Universidad de Panamá, Ciudad de Panamá, Panamá. https://orcid.org/0009-0000-8017-0752
Ángel Santana Bolívar Facultad de Medicina Veterinaria, Universidad de Panamá, Ciudad de Panamá, Panamá https://orcid.org/0009-0004-8386-2681
Joel Alexis Morales Allard Facultad de Medicina Veterinaria, Universidad de Panamá, Ciudad de Panamá, Panamá https://orcid.org/0009-0001-7630-4700
Abraham De Sedas Muñoz Departamento de Estadística, Facultad de Ciencias Naturales Exactas y Tecnología, Universidad de Panamá, Ciudad de Panamá, Panamá. https://orcid.org/0009-0006-7170-8649
Yostin Jesús Añino Ramos Museo de Invertebrados G.B. Fairchild, Universidad de Panamá, Ciudad de Panamá, Panamá. Estación Científica Coiba (COIBA AIP), Clayton, Panamá. https://orcid.org/0000-0002-8870-8155
Karla Jeanneette Agrazal Museo de Invertebrados G.B. Fairchild, Universidad de Panamá, Ciudad de Panamá, Panamá. https://orcid.org/0000-0002-2974-9344
Emilio Romero Departamento de Fisiología y Comportamiento Animal, Facultad de Ciencias Naturales Exactas y Tecnología, Universidad de Panamá, Ciudad de Panamá, Panamá. https://orcid.org/0000-0002-3262-0656

DOI:

https://doi.org/10.30972/vet.3719106

Palabras clave:

estudios de prevalencia, precisión, tamaño de muestra, ScalaR

Resumen

La estimación precisa del tamaño de la muestra es esencial en los estudios de prevalencia para garantizar conclusiones estadísticamente válidas y un uso eficiente de los recursos. Esta nota técnica presenta un enfoque de estimación del tamaño de la muestra para estudios de prevalencia de Anaplasma phagocytophilum en equinos. Un estudio preliminar basado en PCR en Panamá arrojó un caso positivo entre 36 animales (2,78%). Con base en esto, se utilizaron prevalencias esperadas del 2%, 3%, 8% y 9% para modelar futuros tamaños de muestra mediante la función ScalaR en R, incorporando precisiones absolutas (± 0,75%, ± 1,5%, ± 2%) y un ajuste por pérdida de datos del 10%. Los tamaños de muestra estimados oscilaron entre 233 (prevalencia del 2%, ± 1,9%) y 6.216 animales (prevalencia del 9%, ± 0,75%). Estas estimaciones destacan cómo pequeños cambios en los supuestos de precisión y prevalencia pueden afectar considerablemente el tamaño de muestra requerido para estudios de vigilancia fiables.

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