3- Principe et Applications en sciences médicales Flashcards

1
Q

Introduction aux probabilités

Science de l’incertitude

A

3 approches :

Subjective
Fréquentiste
Axiomatique

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Q

Introduction aux probabilités

Science de l’incertitude

Approche subjective

A

Proba -> indice de croyance

Peut être déterminée à partir de l’expérience personnelle ou de considérations ni empirique ni expérimentale

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3
Q

Introduction aux probabilités

Science de l’incertitude

Approche fréquentiste

A

Fréquence fn où on observe la survenue d’un évènement tend vers une limite

Proba=lim(fn) n->+inf

On doit donc pouvoir répéter l’épreuve

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4
Q

Introduction aux probabilités

Science de l’incertitude

Approche axiomatique

A

Fonction P qui à un événement A, d’un ensemble Ω associe un nombre P(A), sa probabilité
—> permet d’effectuer des opérations sur les probabilités

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5
Q

Introduction aux probabilités

Définitions

Notion d’épreuve

A

Épreuve ou expérience aléatoire : protocole d’une expérience dont le résultat est aléatoire

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6
Q

Introduction aux probabilités

Définitions

Notion d’univers

A

Ensemble des résultats possibles d’une épreuve : Ω

  • Fini
  • Dénombrable
  • Non dénombrable
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7
Q

Introduction aux probabilités

Définitions

Notion d’événement

A

Événement élémentaire :
Résultat aléatoire élémentaire d’une épreuve

Événement :
Ensemble d’évènements élémentaires
—> sous ensemble de Ω

Contraire : non A, Ā
Impossible : Ø
Certain : réalisé à coup sûr

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8
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les événements

Union

A

A U B

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9
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les événements

Intersection

A

A inter B

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10
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les événements

Incompatibilité

A

A inter B = Ø

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11
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les probabilités

Équiprobable

A

P(A) = P(B)

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12
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les probabilités

Contraire

A

P(Ā)= 1- P(A)

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13
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les probabilités

Inclus

A

B inclus dans A

P(B) <= P(A)

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14
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les probabilités

Union

A

Incompatibles
P(A U B)= P(A) + P(B)

P(A U B) = P(A)+ P(B) - P(A inter B)

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15
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les probabilités

Intersection

A

Incompatibles :

P(A inter B)=0

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16
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les probabilités

Probabilités conditionnelles

A

P(A | B) = P(A inter B)/P(B)

17
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les probabilités

Indépendance

A

P(A | B)= P(A)

ATTENTION
Le fait d’être incompatibles ne les rend pas indépendants

18
Q

Introduction aux probabilités

Opérations sur les probabilités

Théorème de Bayes

A

P(A+ | B+)= (P(A+) x P(B+ | A+)) / (P(A+) x P(B+|A+) + P(A-) x P(B+|A-))

19
Q

Application en santé : performance diagnostique d’un test

Test diagnostiques

Types d’information

A

Qualitative :
Binaire : positif/négatif, présent/absent, normal/anormal

Quantitative :
Implique le choix d’un seuil

20
Q

Application en santé : performance diagnostique d’un test

Test diagnostique

Résultat du test et statut vis à vis de la maladie

A

Statut réel du patient :
Malade : M+
Non malade : M-

Résultat du test :
Positif : T+
Négatif : T-

Test de référence : Gold-standard

21
Q

Application en santé : performance diagnostique d’un test

Test diagnostique

Résultat du test et statut vis à vis de la maladie

A

Vrais positifs : T+ inter M+
Faux positifs : T+ inter M-

Vrais négatifs : T- inter M-
Faux négatifs : T- inter M+

22
Q

Application en santé : performance diagnostique d’un test

Test diagnostique

Test constants

A

Signe constant : toujours présent en cas de maladie

Pas de faux négatif

23
Q

Application en santé : performance diagnostique d’un test

Test diagnostique

Test pathognomoniques

A

Présent uniquement en cas de maladie

Pas de faux positif

24
Q

Application en santé : performance diagnostique d’un test

Test diagnostique

Cas général

A

Le test donne des FP et des FN

Cas le plus courant

25
Application en santé : performance diagnostique d’un test Valeurs informatives des tests Sensibilité
Se = P(T+ | M+)= VP/(VP+FN)
26
Application en santé : performance diagnostique d’un test Valeurs informatives des tests Spécificité
Spe= P(T- | M-)= VN/(FP+VN)
27
Application en santé : performance diagnostique d’un test Valeurs informatives des tests Valeur prédictive positive
VPP = P(M+ | T+)= VP/(VN+FN)
28
Application en santé : performance diagnostique d’un test Valeurs informatives des tests Valeur prédictive négative
VPN = P(M-| T-) = VN/(VN+FN)
29
Application en santé : performance diagnostique d’un test Liens entre les paramètres et la prévalence Prévalence
P(M+)
30
Application en santé : performance diagnostique d’un test Liens entre les paramètres et la prévalence Lien entre valeurs prédictives, sensibilité et spécificité
VPP= (p x Se) / (p x Se + (1-p) x (1-Spe)) VPN=((1-p) x Spe) / (p x (1-Se) + (1-p) x Spe))
31
Application en santé : performance diagnostique d’un test Liens entre les paramètres et la prévalence Valeur prédictive en fonction de la prévalence
Prévalence p augmente —> VPP augmente et VPN diminue
32
Application en santé : performance diagnostique d’un test Liens entre les paramètres et la prévalence Valeur prédictive en fonction de la sensibilité et spécificité
Influence d’un gain de sensibilité est plus marqué sur la VPN que sur la VPP
33
Application en santé : performance diagnostique d’un test Liens entre les paramètres et la prévalence Valeur prédictive en fonction de la sensibilité et spécificité
Influence d’un gain de spécificité est plus marqué sur la VPP que sur la VPN
34
Application en santé : performance diagnostique d’un test Cas de tests donnant des résultats quantitatifs Choix d’un seuil
Diagnostic se fonde sur résultat quantitatif d’un test —> choix d’un seuil au delà duquel on considère le diagnostic comme positif