Cours 4 - Les tests diagnostic et de dépistage Flashcards
La ______ d’un test est définie comme sa capacité à distinguer les personnes qui ont une maladie des personnes qui ne l’ont pas.
validité
Quelles sont les 2 composantes de la validité?
- sensibilité
- spécificité
Défini la sensibilité et la spécificité.
- Sensibilité : probabilité que le test produise un résultat positif chez le sujet malade
- Spécificité : probabilité que le test produise un résultat négatif chez un sujet non-malade
Donne la formule de la sensibilité.
SE = VP / (VP + FN)
Donne la formule de la spécificité.
SP = VN / (VN + FP)
Pourquoi choisir un examen très sensible?
On choisit un examen très sensible lorsque les conséquences d’un résultat faussement négatif sont inacceptables. (ex.: maladie grave + traitement efficace disponible)
Pourquoi choisir un test spécifique?
Pour confirmer une maladie dont on soupçonne la présence : un test spécifique à 100% ne conduit à aucun résultat faussement positif, ce qui permet de confirmer un diagnostic. Un examen très spécifique est essentiel lorsque les conséquences d’un faux positif sont inacceptable. (ex.: traitement avec beaucoup d’effets secondaires, dx d’une maladie mortelle)
Comment est-ce que le seuil de positivité (niveau de la coupure qui détermine un test positif d’un négatif) influence-t-il les résultats?
Si on augmente la sensibilité en abaissant le niveau du seuil = on diminue la spécificité.
Si on augmente la spécificité en augmentant le niveau du seuil = on diminue la sensibilité.
À quoi sert la courbe ROC?
À trouver le juste milieu entre spécificité et sensibilité ; on utilise le sommet de la courbe ROC car c’est le point le plus éloigné du hasard.
Qu’est-ce que la valeur prédictive positive et comment la calcule-t-on?
Probabilité qu’un individu soit réellement malade lorsqu’un résultat est positif.
VPP = VP / (VP+FP)
Qu’est-ce que la valeur prédictive négative et comment la calcule-t-on?
Probabilité qu’un individu soit réellement sain lorsqu’un résultat est négatif.
VPN = VN / (VN+FN)
Vrai ou faux? La prévalence de la maladie influence les valeurs prédictives.
Vrai
Qu’arrive-t-il à la VPP et à la VPN si…
- prévalence augmente?
- prévalence diminue?
Prévalence augmente :
- VPP augmente (nbr personnes malades augmente)
- VPN diminue (nbr personnes saines diminue)
Prévalence diminue :
- VPP diminue (nbr de personnes malades diminue)
- VPN augmente (nbr de personnes saines augmente)
Plus la spécificité est élevée, plus la VPP est _____.
Plus la sensibilité est élevée, plus la VPN est _____.
- élevée
- élevée
Que permet la combinaison de tests en parallèle?
Gain de sensibilité mais perte de spécificité : sert à préciser un diagnostic rapidement et minimiser les faux négatifs
Quels sont les avantages de combiner des tests en série?
Augmentent la spécificité (donc VPP aussi) et limitent les coûts (car les tests sont finis dès l’obtention d’un négatif)
Qu’est-ce que la mesure d’accord Kappa?
Kappa = (% d’accord observé - % d’accord attendu) / (100% - % d’accord attendu)
Explique comment interpréter la mesure d’accord de Kappa si :
- Kappa est négatif ou nul
- Kappa est près de 1
- Kappa est négatif ou nul : si l’accord entre les observateurs est faible, inférieur ou égal à la proportion d’accords obtenus par hasard
- Kappa est près de 1 : si l’accord entre les observateurs est très fort (près de 100%) et que la probabilité d’un accord dû au hasard est faible (près de 0%)
À partir de quel % de Kappa considère-t-on que la reproductibilité est bonne?
supérieur 75%
Donne des exemples de variations de résultats attribuables à l’examinateur? À la personne examinée? À l’examen?
- Examinateur : perception de la réalité, classification des diagnostics, attentes de l’examinateur, lacunes ou insuffisances dans les connaissances
- Personne examinée : variations biologiques, effets de la maladie ou des médicaments, souvenirs
- Examen : environnement, relation avec l’examinateur, utilisation inadéquate des appareils de mesure, utilisation d’appareil mal calibrés ou défectueux
Vrai ou faux? Un résultat fiable est répétable.
Vrai
