APE 1 - Épidémiologie Tests Diagnostics Flashcards
Discuter de l’importance de la démarche diagnostique en médecine
La démarche diagnostique en médecine, en fonction de l’histoire du patient et l’examen physique, permet de choisir des tests diagnostic pertinents et donc d’obtenir un diagnostic précis et en temps utile. Le processus permet également de protéger le patient contre les risques des tests inutiles et est rentable.
Avec l’augmentation du nombre de patients et le raccourcissement des délais de consultation, il est essentiel d’établir un diagnostic en temps opportun.
Avec l’avènement d’équipement technologique de pointe et l’augmentation des coûts des soins de santé, il est important d’être sélectif dans l’utilisation des outils et de fonder les décisions de tests sur les résultats spécifiques notés à l’histoire clinique
Discuter de la portée des différentes étapes d’une démarche diagnostique : anamnèse, examen physique, investigations diverses
Anamnèse :
- Permet de faciliter dx, traitement et gestion du temps de la rencontre
- Clé du diagnostic, permet de déterminer le type d’examen physique à faire. C’est la première étape du dx précis. En écoutant le pt, plus d’espoir de trouver une solution simple et efficace
- La tâche la plus importante du clinicien est de poser la question clé « qu’entendez-vous par X » attendre la réponse du patient, permet de définir la cause de leur sx
- Éviter de poser beaucoup de questions très générales car la majorité des patients répondront oui, ce qui conduit à un cercle vicieux de visites chez le spécialiste obscurcit la cause du problème
- Questions ouvertes et écoute active permet de gagner du temps et de récolter les indices essentiels pour le dx, en plus d’éviter le syndrome de la poignée de porte et de gérer le temps de la rencontre (prioriser les raisons de consultations)
- 70-90% des dx peuvent être établis à partir de l’anamnèse seulement c’est un des outils les plus fiables
- Ne pas couper le patient avant qu’il n’ait terminé de parler de ses sx mène à information incomplète et désaccord entre patient et MD quant à la maladie et au but de la visite et souvent mène à « Ah et aussi » à la fin de la rencontre
Examen physique :
- Permet d’offrir des preuves essentielles pour élaguer la liste des causes, ce qui réduit le bilan dx et permet d’aboutir à un dx plus précis dans un délai plus court Essentiel pour établir et confirmer rapidement un dx précis
- Chez 26% des patients, un examen physique a permis de faire une découverte cruciale qui a changé le dx et le tx du patient … Chez la moitié de ces patients, le dx n’aurait pas été déterminé par les pratiques dx courantes
- Permet de limiter les tests inutiles protection des patients contre les tests étendus qui peuvent fournir la réponse mais à un coût plus élevé pour le pt et le clinicien (stress supplémentaire des résultats positifs inattendus, qui svt n’ont aucun lien avec le problème d’origine)
- Permet de doubler la puissance diagnostique de l’anamnèse
- L’examen physique a été délaissé à cause des techniques d’imagerie a entrainé une baisse de la compétence d’examen et a des erreurs (certaines choses ne sont pas visibles sur scan, mais le sont à l’examen physique)
- Par manque de temps, l’examen physique complet n’est souvent pas effectué
Investigations diverses :
- L’accent mis sur l’utilisation sélective des études diagnostiques a été renforcé par une campagne organisée par l’American Board of Internal Medicine Foundation, intitulée Choosing Wisely, qui décourage l’utilisation excessive de procédures rentables et inutiles qui ne sont pas bénéfiques pour les patients et qui pourraient potentiellement causer des dommages
- Liste Top 5 = changements de pratiques qui permettraient des soins de santé de meilleure qualité, meilleure utilisation des ressources cliniques limitées : découragent l’utilisation systématique des ECG, de l’imagerie pour les douleurs dorsales aiguës et les traumatismes crâniens mineurs, et des scans d’absorptiométrie à rayons X à double énergie, sauf si certains facteurs de risque et/ou des signes et symptômes anormaux l’indiquent
- But de ces recommandations : améliorer les soins, réduire les risques et les coûts
- Choisir avec Soins soutien également la sélection de tests et procédures fondées sur des données probantes et sans danger. Elle recommande de choisir des tests NÉCESSAIRES en fonction du profil de santé de l’individu et de choisir des tests qui ne reproduisent pas d’autres procédures
- Importance d’impliquer le patient dans le processus d’évaluation des risques/bénéfices des interventions et de partager l’information avec lui
Expliquer à l’aide d’un schéma le déroulement d’une étude diagnostique
Définition du problème
• Identification des symptômes ou des problèmes à étudier.
• Formulation de questions de recherche.
Revue de la littérature
• Analyse des études précédentes et des théories existantes.
• Identification des lacunes dans les connaissances actuelles.
Objectifs de l’étude
• Définition des objectifs spécifiques de l’étude.
• Précision des hypothèses à tester.
Méthodologie
• Choix du type d’étude (quantitative, qualitative, mixte).
• Sélection de la population cible et du mode d’échantillonnage.
• Développement des instruments de collecte de données (questionnaires, entretiens, etc.).
Collecte de données
• Mise en œuvre de l’étude sur le terrain.
• Récupération des données selon les méthodes choisies.
Analyse des données
• Traitement des données recueillies.
• Utilisation de logiciels statistiques ou d’analyses qualitatives.
Interprétation des résultats
• Discussion des résultats obtenus par rapport aux hypothèses.
• Mise en perspective avec la littérature existante.
Conclusion et recommandations
• Synthèse des résultats.
• Propositions de recommandations basées sur les conclusions.
Diffusion des résultats
• Rédaction d’un rapport ou d’un article scientifique.
• Présentation lors de conférences ou dans des publications
Interpréter la sensibilité et la spécificité d’un test diagnostique
Sensibilité : Proportion des gens avec la condition qui ont un résultat positif. La sensibilité indique à quel point le test identifie les patients avec la condition. Un test hautement sensible ne manque pas beaucoup de patient (peu de faux- négatifs).
Spécificité : Proportion des gens sans la condition qui ont un résultat négatif. La spécificité indique à quel point le test identifie les patients sans la condition. Un test hautement spécifique identifiera peu de faux-positifs.
Expliquer l’effet de la prévalence d’une condition sur les valeurs prédictives (et donc sur l’utilité) d’un test diagnostique
Les valeurs prédictives représentent la probabilité que le résultat catégorise correctement la présence ou l’absence d’une maladie.
Valeur prédictive positive (PPV): probabilité que le test identifie correctement les personnes malades lorsque le résultat est positif vrais positifs/ (vrais positifs + faux positifs)
Valeur prédictive négative (NPV) : probabilité que le test identifie correctement les individus sains lorsque le résultat est négatif vrais négatifs/ (vrais négatifs + faux négatifs)
Le rôle de la prévalence : La prévalence d’une condition influence les valeurs prédictives en les conditionnant. Si la probabilité a priori est faible, les valeurs prédictives négatives sont élevées et les valeurs prédictives positives sont faibles. Ainsi, dans ce scénario, si le résultat du test est négatif, il y a une probabilité plus élevée d’écarter correctement la condition du patient plutôt que de la confirmer (comme la valeur prédictive négative est grande). Plus la prévalence est grande, plus la PPV est grande et la PNV est faible
Les valeurs prédictives ne sont comparables que dans les populations ayant une prévalence similaire ou une probabilité pré-test de la condition similaire.
Distinguer probabilités pré-test et post-test d’une maladie
Probabilité pré-test : Déterminer la probabilité qu’un individu souffre d’une condition avant la réalisation d’un test dx. Ce test dépend de l’évaluation subjective du clinicien de l’absence ou la présence de résultats sémiologiques pour diagnostiquer une condition particulière. Un test diagnostique négatif avec une forte suspicion clinique/ forte probabilité pré-test, ou un test diagnostique positif avec une faible probabilité pré-test nous fera douter du résultat du test en premier lieu. Lorsque la probabilité pré-test est intermédiaire, le résultat du test diagnostique peut modifier le scénario probabiliste incertain pour infirmer ou confirmer la suspicion diagnostique
Probabilité post-test : Les valeurs prédictives déterminent la probabilité post-test sur la base du résultat du test diagnostic.
Utiliser les rapports de vraisemblance positif et négatif afin d’identifier le test le plus utile dans une situation diagnostique particulière
Rapport de vraisemblance : Exprime combien de fois plus (ou moins de probabilité) un résultat de test est trouvé chez des personnes malades, par rapport à des personnes non malades. (probabilité qu’une personne atteinte de la maladie obtienne le résultat du test / probabilité qu’un individu sans condition obtienne le résultat du test)
Le rapport prend aussi en compte la spécificité et la sensibilité.
Rapport positif : utilisé/calculé quand le test est positif (probabilité d’avoir un test positif chez des personnes malades / probabilité d’avoir un test positif chez des personnes non malades) sensibilité / 1-spécificité
Plus haut est le rapport de vraisemblance positif, plus le test va augmenter la probabilité post-test Le meilleur test à utiliser pour déterminer une maladie est celui avec le plus grand rapport de vraisemblance positif
Rapport négatif : utilisé/calculé quand le test est négatif (probabilité d’avoir un test négatif chez des personnes malades / probabilité d’avoir un test négatif chez des personnes non malades) 1-sensibilité / spécificité
Le meilleur test à utiliser pour exclure la maladie est celui avec le plus petit rapport de vraisemblance négatif (probabilité post-test réduite le plus possible)
2 utilités au rapport de vraisemblance :
- Choisir un test diagnostic : chaque test a un rapport + et – donc il faut avoir une idée du rôle du test diagnostic pour choisir le test selon s’il est un bon rule in (plus grand rapport +) ou s’il est un bon rule out (plus petit rapport -) rarement bon pour les 2
- Calculer une probabilité post-test
Déterminer la probabilité d’une maladie en utilisant plusieurs rapports de vraisemblance découlant d’un scénario clinique
Rapport de vraisemblance = 1 ne change pas la probabilité même probabilité pour une personne malade que saine 1/1
tests inutiles si leur rapport se rapproche de 1 parce que pas de changement de probabilité post-test
les rapports positifs augmentent la probabilité (+15%) -> plus grande augmentation = plus grand rapport positif = rule in
les rapports négatifs diminuent la probabilité (-15%) -> plus grande diminution = plus petit rapport négatif = rule out
Image docu
Truc pour se rappeler des négatifs : ½=0,5 ; 1/5 =0,2 ; 1/10 =0,1
Reconnaitre l’utilité d’une courbe ROC pour déterminer les seuils diagnostiques dans certaines pathologies
Images docu
Courbe ROC: receiving operating characteristic curve
Cette courbe montre à quel point un test permet de faire la différence entre 2 groupes (patient avec maladie vs patient sans maladie)
Réalistement, elle n’est pas aussi linéaire
Déterminants de la courbe : sensitivité, sensibilité et les seuils déterminés (selon la maladie étudiée)
Tout dépendant à quel niveau on place les seuils, on obtient des valeurs de sensibilité et de spécificité différentes, ce qui permet d’avoir une idée de quels seuils sont plus adéquats pour certaines situations
Idéalement, il faut choisir des seuils qui permettraient d’avoir 100% de spécificité et 100% de sensibilité, le point se trouverait alors au coin en haut à gauche.
Test de dépistage : focus sur sensibilité au détriment d’un peu de spécificité
Test diagnostique : focus sur spécificité au détriment d’un peu de sensibilité
ROC courbe permet de visualiser les différents seuils d’un test et permet de décider quels tests ou quels seuils d’un test seraient des meilleurs outils de spécificité ou de sensibilité
Test A meilleur que test B à cause de l’air sous la courbe est plus grande
Autres utilités des courbes ROC
Exactitude d’un test
Prévalence : combien de personnes on teste et combien ont la maladie
TP/FP : true/false positive
TN/FN : true/false negative
Quoi faire lorsqu’on cherche la cause d’un symptôme?
Étude diagnostique avec un doute sur le diagnostic du patient
Schéma question 3
Si pas de doute dx, le test va avoir l’air meilleur que ce qu’il est en réalité
Doute diagnostic : test index (nouveau) + test standard (ancien)
Nouveau test -> faut pas qu’on ait de diagnostic confirmé pcq pas la même population (on ne peut pas recruter une population pour qui le test est destiné)
Vrai ou faux. La probabilité pré test est toujours un chiffre précis?
Faux
Probabilité pré-test est hypothétique pas un chiffre vrm précis sauf si existe un score
A quoi sert le nomogramme de fagan?
calculer probabilité post-test à partir de pré-test à l’aide de RV
Tracer une ligne entre les points de pré-test et de RV et la continuer jusqu’à la colonne post-test (ex : 25% 7 70%)
Image docu
LR + augmente probabilité post-test
LR – diminue probabilité post-test
Qu’est-ce qui amène un doute sur le test?
Test diagnostic positif mais probabilité pré-test faible = doute sur le test
Que se passe-t-il si la prévalence augmente?
VPN diminue un peu
VPP augmente bcp
Comment se calcule RV et pourquoi on s’en sert?
RV se calcule avec sensibilité et spécificité facilement
On devrait utiliser des rapports et non des proportions
