Cours 9 Flashcards
Comment doivent être réalisés les résultats du test évalué et du gold standard?
De manière indépendante l’un de l’autre (en insu) -> ne doivent pas s’influencer l’un et l’autre
Quels sont les 4 figures possibles quand on fait un test diagnostique?
- Vrais positifs
- Vrais négatifs
- Faux positifs
- Faux négatifs
Que sont, globalement, la spécificité et la sensibilité d’un test diagnostique?
- Indicateurs de performance d’un test diagnostique (contexte clinique)
- Caractéristiques propres au test (intrinsèques du test évalué)
Qu’est-ce que la spécificité d’un test diagnostique? (3)
+ Formule
- Capacité d’un test à identifier correctement les sujets non-malades
- Probabilité qu’un sujet non-malade ait un résultat au test négatif
- Estimée par la proportion de résultats négatifs parmi les sujets non-malades
Sp = D / (D + B)
Qu’est-ce que la sensibilité d’un test diagnostique? (3)
+ Formule
- Capacité à identifier correctement les sujets malades
- Probabilité qu’un sujet malade ait un résultat au test positif
- Estimée par la proportion de résultats positifs parmi les sujets malades
Sn = A / (A + C)
Que faut-il pour confirmer la maladie par un est positif?
Spécificité élevée (SpIn)
Que faut-il pour exclure la maladie par un test négatif?
Sensibilité élevée (SnOut)
Qu’est-ce que la VPP?
+ Formule
Proportion de sujets malades parmi ceux qui ont eu un test positif
VPP = A / (A + B)
Qu’est-ce que la VPN?
+ Formule
Proportion de sujets non-malades parmi ceux qui ont un test négatif
VPN = D / (D + C)
Comment est la VPP en cas de faible prévalence (maladie rares)?
Basse!
À quoi servent les rapports de vraisemblance?
- Servent à évaluer dans quelle mesure les données sont plus compatibles avec une hypothèse A qu’avec une hypothèse B
- Quantifient le soutien que donne le résultat du test à une hypothèse en comparaison avec l’autre
Quelles sont les formules des rapports de vraisemblance?
Formule de Bayes?
Que nous dit le thm de Bayes lors d’un test diagnostique?
Dit à quel point on doit changer notre opinion (pré-odds avant test) suite aux résultats du test
Comment évaluer un test diagnostique de variables continues (résultat quantitatif)?
En quoi ça consiste?
Courbe ROC
—> Représente le degré de séparation des distributions des valeurs du test des malades et des sujets sains
—> Caractérise la capacité d’un test diagnostique « continu » à discriminer entre des sujets ayant et n’ayant pas la maladie
—> On compare la distribution des valeurs du test des sujets malades et des non-malades
Qu’est-ce qui est représenté sur la courbe ROC?
Graphique de la sensibilité (positifs parmi les malades) en fonction de 1 – spécificité (positifs parmi les non-malades)
Qu’est-ce que l’aire sous la courbe ROC?
—> Qu’est ce que ça signifie si AUC = 1/AUC= 0,5?
Probabilité que le test du malade soit plus élevé (plus anormal) que celui du sujet sain
- AUC=1.0 → test parfait
- AUC=0.5 → test non-informatif (inutile)
Que captent les rapports de vraisemblance?
Captent l’apport du résultat du test à la probabilité de maladie
