D1 - Cours 3 de biomédecine

Question 1

Quelles sont les 4 grandes propriétés d’un test diagnostique ?

Answer 1

1. Sa reproductibilité intra-observateur et inter-observateur
2. Sa précision diagnostique (= accuracy)
3. Son impact diagnostique
4. Son impact thérapeutique

Dans ce cours on étudiera que les 2 premiers

Question 2

Comment s’étudie la reproductibilité d’un test ?

• Citer les éléments mathématiques qui permettent d’objectiver cette propriété
• Expliquer comment calculer chaque élément

Answer 2

• 3 éléments quantifient la reproductibilité d’un test
  
  • Pour des variables qualitatives = absence ou présence d’un signe entre observateurs
    
    • La concordance
    • Le 𝛋
  • Pour évaluer le lien entre 2 suites de mesure réalisées par 1 biologiste sur 1 seul patient
    
    • Le Coefficient de Corrélation Intra-classe (CCI)
• Calculer la concordance
  
  • Mathématiquement c’est la Proportion d’agrément notée “Pa”
  • Pa = nombre de résultats concordants / nombre de tests effectués
  • 0 ≤ Pa ≤ 1
    
    • Pa = 0 : discordance parfaite
    • Pa = 0,5 : résultats dûs au hasard
    • Pa = 1 : concordance parfaite
  • TRANSITION
    
    • Pa néglige le fait qu’on peut être d’accord par hasard.
    • La Pa corrigée par le facteur “hasard” : c’est le coefficient kappa noté : 𝛋
• Calculer 𝛋
  
  • 𝛋 = (Po - Pe) / (1 - Pe)
    
    • avec
      
      • Po : Pa observée
      • Pe : Pa strictement dûe au hasard = c’est la Pa qu’on trouverait sous H0 (dans un lancer de pièce, Pe = 0,5),
  • Bornes du 𝛋
    
    • -1 ≤ 𝛋 ≤ + 1
      
      • Si 𝛋 = -1 : désaccord parfait
      • Si 𝛋 = 0 : hasard = non concordance
      • Si 𝛋 < 0 : discordance
      • Si 𝛋 = 1 : accord parfait
  • Calcul de Pe, c-à-d la Pa sous l’hypothèse nulle
    
    • ​voir feuille “SCAN ME”
• Calculer le CCI
  
  • Faire un diagramme de Bland-Altman
    
    • En x : la moyenne entre 2 mesures
    • En y : la différence entre 2 mesures

Question 3

Comment s’étudie la précision diagnostique d’un test ?

ACCURACY en anglais

Answer 3

• Paramètres intrinsèques au test = indépendants de la prévalence
  
  1. taux de bien classé (assez enfantin)
  2. Se, Sp ☞
     
     • RV
     • Courbe ROC et AUC
       
       • 0,5 ≤ AUC ≤ 1
         
         • Si AUC = 0,5 :discrimination nulle
         • Si AUC = 1 : discrimination parfaite
• Paramètres dépendants de la prévalence
  
  • VPP et VPN

Question 4

À quoi servent les RV ?

Answer 4

• Ils servent au passage de la probabilité pré-test à la probabilité post-test à travers un NORMOGRAMME de Fagan (voir image)
• COIN DÉFINITIONS
  
  • Probabilité pré-test : probabilité qu’un patient soit Malade avant de faire un test diagnostique. Cette proba se base sur l’interrogatoire et l’examen clinique (faisceau d’arguments)
  • Probabilité post-test : probabilité qu’un patient soit Malade après réalisation du test diagnostique.

Question 5

Calcul des RV + et -

Answer 5

• RV + = P(T⁺/M) / P(T⁺/M^-) = Se / (1 - Sp)
• RV - = P(T^-/M) / P(T^-/M^-) = (1 - Se) / Sp