| Summary: | === Equine infectious anemia (EIA) is caused by a retrovirus. The EIAV infected animal represents the main source of virus and the diagnosis of disease through clinical signs is not reliable. The availability of diagnostic tests marked the beginning of disease control by proof correlation with the presence of virus infection. These methods often have limitations attributable to the uncertainty of sensitivity and specificity estimates. Thus it is necessary studies of validation. In order to study these variations in specificity and sensitivity results of two diagnostic tests AGID and ELISA rgp90 were evaluated by statistical approach to estimate uncertainty for the diagnosis of EIA. The first, ROC curve, assessed values of optical density for the ELISA rgp90 as a parameter to select the optimal cut-off through the positive and negative results likelihood, the correct classification of results, an individual and accumulated sensitivity and specificity. The second, the Bayesian model, estimates the sensitivity and the specificity of two diagnostic tests in the absence of a Gold Standard. The posterior distribution computed with Bayesian analysis was compared considering just one test and both combined as well. The analysis of the area under the ROC curve and Bayesian analysis revealed the best accurate results when cut-off of 0.228 was established enabling the most discrimination between infected and non-infected approaching to improve the diagnosis of equine infectious anemia. === A anemia infecciosa eqüina (AIE) é causada por um retrovírus. O animal infectado representa a principal fonte de vírus e o diagnóstico da doença através de sinais clínicos não é confiável. A disponibilidade dos testes diagnósticos marcou o início do controle da doença por demonstrarem correlação com a presença do vírus. No entanto, esses métodos frequentemente apresentam limitações atribuíveis a incerteza da estimativa da sensibilidade e especificidade sendo necessário estudos de validação. Nesse sentido resultados de dois testes diagnósticos IDGA e ELISA rgp90, foram avaliados através de testes estatísticos para estimar a incerteza no diagnóstico da AIE. O primeiro, a curva ROC, avaliou o ponto de corte para o imunoensaio ELISA rgp90 considerando como parâmetro para decisão do melhor cut off a Likelihood positivo e negativo, a classificação correta dos resultados, a sensibilidade e especificidade individuais e acumuladas. O segundo, o modelo Bayesiano, verifica a sensibilidade e especificidade dos dois testes considerando o diagnóstico na ausência do Gold standard. As distribuições a posteriori obtidas na análise Bayesiana foram comparadas considerando os testes isolados e combinados. A análise da área sob a curva ROC e a análise Bayesiana evidenciaram uma melhor acurácia com o ponto de corte 0,228 possibilitando o aumento da discriminação entre infectado e não infectado favorecendo a melhoria do diagnóstico da anemia infecciosa eqüina.
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