E1 mini-test #1 - Utilisation des valeurs de référence (slide 31 à 58) Flashcards
Quand on parle de la différences entre les valeurs de références et celles du patient malade il y a trois types de discrimination. Nomme-les et explique-les et indique l’utilité du test dans chaque situation.
Discrimination parfaite : Les valeurs du patient sont complètement différentes des valeurs de références, aucun chevauchement des courbes. C’est l’idéal, car aucun doute possible, seulement des Vrai positif et des Vrai négatif.
Aucune discrimination : Les valeurs du patient malade et les valeurs de références sont identiques. Test inutile, car impossible d’identifier si le patient est malade ou non en se basant sur ces informations.
Discrimination partielle : Les valeurs du patient malade et les valeurs de référence divergent, mais les courbes se chevauchent partiellement. Il existe donc une zone grise avec des potentiels de faux positif et faux négatif, mais le test demeure utile.
Quelle type de discrimination est la plus fréquente dans les tests de laboratoire existant ?
Discrimination partielle
Dans les cas des tests à discrimination partielle, qu’est-ce qui doit être déterminé pour être en mesure de faire l’analyse des résultats ?
Le seuil de décision clinique
Dépendamment de où est tracé le seuil de décision clinique, qu’est-ce qui en sera influencé ?
Le taux de Faux positif, Faux négatif et de Vrai positif et vrai négatif.
Qu’est-ce que la sensibilité d’un test ?
C’est la probabilité de détecter la maladie chez un patient atteint (Taux de vrai positif)
Quelle formule nous permet de déterminer la sensibilité d’un test, donc son taux de vrai positif ?
Nb de patients atteints avec un test / nb total de patients atteints testés
(VP / (VP + FN)) * 100
Qu’est-ce que la spécificité d’un test ?
C’est la probabilité d’indiquer l’absence de maladie chez un patient sain. (Taux de vrai négatif)
Quelle est la formule qui permet de déterminer la spécificité d,un test (taux de vrai négatif) ?
Nb de patients sains avec un test négatif / Nb total de patients sains testés
(VN / (VN + FP)) * 100
Qu’est-ce qu’un faux négatif ?
Un patient atteint qui n’a pas été détecté
Qu’est-ce qu’un faux positif ?
Un patient sain chez qui la maladie a été faussement détectée
Qu’est-ce que la valeur prédictive positive ?
C’est la probabilité d’être malade si le test est positif (très peu de faux positif)
vrai ou faux
Plus le taux de FP est élevé plus la valeur prédictive positive est élevé
Faux, plus le taux de FP est faible plus la valeur prédictive sera élevée.
Quelle est la formule qui permet de calculer la valeur prédictive positive ?
(VP / (VP + FP)) * 100
Dans quelle situation un clinicien recherchera un test à valeur prédictive positive élevé ?
Lorsqu’il recherche la confirmation biochimique d’un diagnostic clinique positif (il veut confirmer la présence de la maladie)
Qu’est-ce que la valeur prédictive négative ?
Probabilité de ne pas être malade si le test est négatif
Quelle est la formule permettant de calculer la valeur prédictive négative ?
(VN / (VN + FN)) * 100
Vrai ou Faux
Moins tu as de faux négatif et plus ta valeur prédictive négative sera élevée
Vrai
Qu’est-ce que la prévalence ?
Nombre de patients atteints dans une population déterminée
Quelle est la formule permettant de calculer la prévalence
Nombre de patients malades / Nombre total de patients * 100
((VP+FN)/(VP+FN+VN+FP)) * 100
Un test positif tend à confirmer la maladie alors qu’un test négatif n’est guère utile pour éliminer la maladie lorsque la prévalence est __________
élevée
Un test négatif tend à exclure la maladie alors qu’un test positif inattendu n’est guère utile pour confirmer la maladie lorsque la prévalence est ______
basse
Qu’est-ce que l’efficacité d’un test ?
Le pourcentage de résultats corrects
Quelle est la formule permettant de calculer l’efficacité d’un test ?
((VP + VN) / (VP + VN + FP + FN)) * 100
Vrai ou Faux
En augmentant la prévalence, on augmente la valeur prédictive positive
Vrai
