Cours 1- Valeurs de Ref Flashcards
Quels sont les tests de biochimie qu’une sage-femme peut prescrire?
Acide folique Analyse d’urine Bilan hépatique Bilan rénal Coombs indirect Dosage de la TSH Ferritine Formule sanguine complète Glycémie Groupe sanguin et Rhésus Recherche d’anticorps irréguliers Dosage de Vitamine B12
Comment arriver a un diagnostic ou diagnostic d’exclusion?
- Entrevue (Histoire clinique) => symptoms du patiente
- Examen clinique => comparer les symptoms aux tes connaissances
- Tests supplémentaires=> interprétation basé sur les résultats vs les valeurs de ref.
Les 7 critères pour l’utilisations d’une valeur de reference?
- Le groupe d’individus de référence doit être clairement défini
- Le patient doit suffisamment ressemblé aux individus de référence
- Conditions de prélèvement et de traitement doivent être connues
- Les quantités comparées doivent être de
même type (meme unites) - Tous les résultats viennent d’un laboratoire par un méthode standardisée avec un programme de de qualité
- Les stages de la pathogénèse des maladies qui sont l’objectif des tests doivent être démarqués
- Le prix d’une mauvaise classification
doivent être connus (ex incorrecte classification d’un cancer)
valeur de ref definition?
results of a certain type of quantity obtained from a single individual or group of
individuals corresponding to a stated description, which must be spelled out and made available for use by others
Le plus important méthode de détermination des valeurs de référence?
Sélection de la population de référence
3 critères dans la selections d’une population de reference?
- Critères de sélection (en fonction de l’objectif poursuivi)
- Critères de ségrégation (stratification) => quand un paramètre est influence par l’evolution physiologique ex: la valeur change avec l’age?
- Critères d’exclusion => les caractéristiques d’un individu peuvent influencés un paramètre donné
Exemples de critères de stratification ?
= quand un paramètre est influence par l’evolution physiologique
Age Sex Genetic factors: Race (ethnic origin) Blood group (ABO) Physiological factors: Stage in menstrual cycle Stage in pregnancy Physical condition
Quel sortes des raisons est-ce qu’on peut avoir pour la prescription d’un test?
Diagnostic clinique et décision de traitement
Suivi clinique thérapeutique
Dépistage de maladies
Identification d’individus à risque
Évaluation épidémiologique de l’état général
d’une population
Exemples de critères d’exclusion?
=les caractéristiques d’un individu peuvent influencés un paramètre donné
disease obesity oral contraceptive drug treatment pregnancy stress
Méthode paramétrique
vs.
Méthode non‐paramétrique
pour la determination des valeurs de references
Méthode paramétrique: Demande une distribution normale des valeurs
Méthode non‐paramétrique: pour n’importe quelle distribution des valeurs + transformation des données par des
opérations statistiques
Quels facteurs influençent les valeurs de références?
facteurs analytiques (fonction de l’analyseur) – exactitude (accuracy) – précision • facteurs inter‐individuels – âge (PO4, glucose, bili) – sexe (Hb, GGT, ac. urique, CK, créatinine) – race (lg, cholestérol) • facteurs intra‐individuels – cycle circadien (cortisol) – cycle menstruel (FSH, LH, E2, PRL) – cycle prandial (glucose, TG, PO4, ALP)
Impact sur les résultats du Méthode paramétrique/non‐paramétrique
pour la determination des valeurs de references?
95% individus sains → population “normale” +
5% des individus sains → classés “anormaux”/ malade
Pourquoi est-ce qu’on prescrit seulement les tests lesquels on a besoin/ ne pas prescrire inutilement?
plus le nombre d’examens augmente chez un individu sain, plus grande
sera la probabilité d’obtenir un résultat excédant les valeurs de
références (faux positif)
– 1 examen/individu => 5% d’obtenir un faux positif
– 20 examens/individu => 66% d’obtenir un faux positif
Sensibilité d’un test =
Probabilité de détecter la maladie chez un patient atteint (Taux de vrai positif)
Spécificité d’un test =
Probabilité d’indiquer l’absence de maladie chez un patient sain (Taux de vrai négatif)
Faux négatif =
Proportion des patients malade chez qui
la maladie n’a pas été détectée
Faux positif=
Proportion des patients sains chez qui
la maladie a été faussement détectée
Valeur prédictive positive=
Probabilité d’être malade si le test est positif
Valeur prédictive négative=
Probabilité de ne pas être malade si le test est négatif
Prévalence =
Nombre de patients atteints dans une population déterminée.
Efficacité d’un test =
Le pourcentage de résultat corrects
Pourquoi est-ce qu’on a intérêt à augmenter la prévalence de la maladie dans la population à qui ont prescrit
le test de laboratoire?
Comment augmenter la prevalence?
pour s’assurer un VPP fiable => les personnes avec un positive sont vraiment malade; donc le # de FP soit limité
Augmenter la prevalence d’un test avec un 2e dépistage/test => cibler un plus spécifique population
3 sortes d’erreurs de laboratoire?
- Pré‐analytique
- Analytique
- Post‐analytique
Exemple d’un erreur Pré‐analytique?
Prélèvement du mauvais échantillon Mauvaise préparation du patient Mauvais étiquetage (ou pas d’étiquette!) Mauvais stockage de l’échantillon avant l’analyse Transport dans de mauvaises conditions Réactifs endommagés lors d’un mauvais stockage
Exemple d’un erreur analytique?
Mauvaise adhérence à un algorithme établi Rendu des résultats quand les contrôles sont hors limite Mesures incorrectes de l’échantillon ou du réactif (erreur de dilution!) Utilisation de réactifs périmés
Exemple d’un erreur post-analytique?
Erreur de transcription des résultats Compte‐rendu illisible ou abîmé Envoi du rapport à la mauvaise adresse (perte du rapport) Pas d’envoi du rapport
