MODULE 3 Flashcards
Quelle est la population cible pour un test de dépistage VS test diagnostique
Test de dépistage : asymptomatique, grands groupes potentiellement à risque
Test diagnostique : symptomatique ou dépistés
Quel est l’objectif d’utilisation pour un test de dépistage VS test diagnostique
Test de dépistage : détection de stade précoce
Test diagnostique : confirmer/exclure présence de maladie
Décrire les tests de dépistage et diagnostique
Test de dépistage : rapides et faciles à administrer
Test diagnostique : coûteux et élaboré/invasif
Que signifie un test positif pour un test de dépistage et un test diagnostique
Test de dépistage : risque accru de maladie, doit être suivi par un test diagnostique
Test diagnostique : quasi-certitude d’avoir la maladie
Définition d’un programme de dépistage
L’ensemble des procédures pour la détection précoce et le traitement d’une maladie dans une population particulière
Afin d’établir un programme de dépistage, quelle est l’hypothèse implicite par rapport à ce test
La détection précoce (avant l’apparition des symptômes) offre de meilleures possibilités de traitements et un meilleur pronostic
–> Le programme doit donc pouvoir réduire la morbidité et/ou la mortalité
Nommer des éléments qui font qu’un bon test de peut ne pas être utile
Acceptabilité
Disponibilité
Efficacité du traitement subséquent
Prix
Prévalence de la maladie dans la population
Nommer 3 caractéristiques qui font qu’une maladie se prête bien au dépistage
Maladie grave
Longue phase préclinique
Traitement au stade préclinique disponible et meilleur que celui instauré plus tard
Nommer 2 maladies qui sont de bons candidats pour le dépistage
- Cancer du col de l’utérus
- HTA
Qu’est ce qu’un test mesure
La probabilité qu’un individu soit malade
Définir la fiabilité d’un test
Capacité du test à fournir les mêmes résultats si on le répète
Nommer 4 sources de variation pouvant altérer la fiabilité d’un test en affectant la mesure ou le résultat de celui-ci
- Variation inter-examinateur
- Variation intra-examinateur
- Variation intra-sujet
- Variation attribuable au test ou outil de mesure utilisé
Nommer 2 mesures de fiabilité
Qu’est-ce qu’elles requièrent ?
Concordance globale (accord global observé)
Statistique Kappa
Requièrent l’administration (ou l’interprétation) du test à deux reprises
Comment calculer la concordance globale
(nombre de personnes ayant un test positif selon 2 examinateurs + nombre de personnes ayant un test négatif selon les 2 examinateurs) / nombre total de personnes examinées
Comment calculer la statistique kappa
(% accord observé - % accord attendu par chance) /
(100 % - % accord attendu par chance)
Que signifie la valeur kappa
Proportion de la concordance maximale non due à la chance pouvant être atteinte
La fiabilité est élevée lorsque kappa ____1____
La fiabilité est modérée lorsque kappa _____2______
- K > 0,8
- 0,60 > K > 0,40
Définir la validité d’un test
Quelles sont les 2 mesures de la validité
Capacité du test à classer correctement, en moyenne, les personnes malades (avec un test positif) et les personnes indemnes (avec test négatif)
Spécificité et sensibilité
Définir la spécificité
Capacité du test à fournir un résultat négatif lorsque les personnes ne sont pas malades
–> Proportion de tous les individus sains ayant un résultat négatif
Définir la sensibilité
Capacité du test à fournir un résultat positif lorsque les personnes sont réellement malades
–> Proportion de tous les individus malades ayant un test positif
Qu’est-ce que l’étalon d’or (gold standard)
Test “parfait” pour confirmer si le test est bien positif
Requis pour mesurer la validité
Qu’est ce que le point de coupure
Donnée choisie pour séparer les malades et les non-malades
Si on abaisse le point de coupure, qu’arrive-t-il à la sensibilité et à la spécificité
Est-ce que l’inverse est aussi vrai ?
Sensibilité augmente et spécificité diminue
Oui
Sur un graphique de courbe ROC (receiver operating characteristics), quels sont les axes ?
x = 1 - spécificité
y = sensibilité
Que permet la courbe ROC
Choisir le point de coupure (meilleure sensibilité et spécificité)
Comment pouvons-nous évaluer la performance d’un test à l’aide d’une courbe ROC ?
En calculant l’aire sous la courbe
ASC entre 0,9 et 1 = Excellent
ASC < 0,7 = peu utile
Dans quelle situation un test plus sensible est-il préférable
Quand la maladie doit être détectée à tout prix et on voit éviter les faux négatifs
- Maladie grave à traitement efficace disponible
- Maladie transmissible
- Tests et traitements subséquents peu coûteux
- Quand on veut écarter un diagnostic spécifique
Dans quelle situation un test spécifique est-il préférable
Quand les répercussions des faux positifs sont trop grandes ou coûteuses, on veut éviter les faux positifs
- Test subséquent coûteux
- Stigma et anxiété de la maladie
- Devoir gérer une maladie qui autrement ne serait jamais déclarée
- Quand on veut confirmer un diagnostic spécifique
Définir la valeur prédictive positive
Proportion de tous les tests positifs qui représente des individus vraiment malades
Définir la valeur prédictive négative
Proportion de tous les tests négatifs qui représente des individus vraiment sains
Comment calculer la VPP
nombre de vrais positifs /
nombre total des personnes ayant reçu un résultat positif
Comment calculer la VPN
nombre de vrais négatifs /
nombre total des personnes ayant reçu un résultat négatif
Quelle est la probabilité post-test d’être malade si le test est positif
Probabilité d’être véritablement malade (VPP)
Quelle est la probabilité post-test d’être malade si le test est négatif
100% - VPN
De quoi dépendent les valeurs prédictives (2)
- Validité (sensibilité et spécificité)
- Prévalence de la maladie (équivaut à la probabilité initiale de maladie du patient)
**Un test performant (valide) peut avoir un rendement très décevant dans certaines populations à cause d’une faible prévalence
Si la prévalence d’une maladie augmente dans une population, qu’arrive-t-il à la VPP et à la VPN
VPP augmente
VPN diminue
À partir d’une spécificité, comment trouver le nombre de faux positifs
Proportion de FP = 100% - spécificité
De quel biais s’agit-il
Si la durée de survie est mesurée à partir du diagnostic, il y a une surestimation de la survie chez les dépistés due au diagnostic précoce sans véritable prolongation
Biais de l’intervalle latent
De quel biais s’agit-il
Le résultat affecte l’intensité/choix de la vérification subséquente et la probabilité que le gold standard soit appliqué
Biais de vérification
De quel biais s’agit-il
Les sujets qui acceptent de prendre part à un programme diffèrent de ceux qui refusent
Biais des volontaires
De quel biais s’agit-il
Surreprésentation chez les cas trouvés par dépistage de sujets dont la maladie progresse lentement
Biais de durée
De quel biais s’agit-il
Maladie diagnostiquée chez des gens souffrant de forme bénigne ou non-évolutive qui n’aurait jamais causé de symptômes
Surdiagnostic
De quel biais s’agit-il
Éventail inadéquat de présentations cliniques
Biais d’intervalle de condition (spectrum bias)
Quelles sont les conséquence sur la spécificité et sensibilité du biais d’intervalle de condition
Surestimation de la sensibilité et de la spécificité
Quelles sont les conséquence sur la spécificité et sensibilité du biais de vérification
Surestimation de la sensibilité et sous-estimation de la spécificité
Un test de dépistage performant (fiable, sensible et spécifique) n’est pas nécessairement utile quand on l’applique à une population particulière.
L’évaluation d’un programme de dépistage comporte la mesure de __________ et ______________
faisabilité et efficacité
Pour être faisable, on programme de dépistage doit… (4)
- Acceptable pour la population
- Rendement suffisant (VP élevées)
- Accès à des procédures de suivi et traitements efficaces
- Coût-efficace
Pour être efficace, un programme de dépistage doit …
Réduire la morbidité et/ou la mortalité liée à la maladie
Quelle sorte de devis permet d’évaluer l’efficacité d’un programme de dépistage
ECR :)
Nommer 4 caractéristiques globales d’un bon programme de dépistage
- Maladie propre au dépistage
- Bon test = valide (sensibilité et spécificité) et fiable
- Faisable
- Efficace
