Module 3 Flashcards
Nommer 2 choses qu’on peut faire en faisant la distinction entre individus sains et malades d’une population.
- Compter les cas et comprendre le développement de la transmission
- Pour prévention secondaire (détection et intervention précoce) et tertiaire (traitement, suivi évolution) en santé publique et en médecine
Un test fournit des données … sur la présence/absence de maladie.
objectives
Vrai ou faux?
Un test est seulement une procédure de laboratoire.
Faux; peut être signes cliniques, des questions, l’examen physique, etc.
Quelle est la différence entre le test de dépistage et diagnostique au niveau de la population-cible?
Dépistage : asymptomatique, grands groupes potentiellement à risque
Diagnostique : symptomatique ou dépistée
Quelle est la différence entre le test de dépistage et diagnostique au niveau de l’utilisation?
Dépistage : détection à un stade précoce en séparant ceux susceptibles d’avoir maladie des autres
Diagnostique : confirmer la présence de la maladie
Quelle est la différence entre le test de dépistage et diagnostique au niveau des tests?
Dépistage : plus rapides, plus faciles à administrer
Diagnostique : plus coûteux, plus élaborés-invasifs
Quelle est la différence entre le test de dépistage et diagnostique au niveau du résultat positif?
Dépistage : risque accru de maladie, doit être suivi par tests diagnostiques
Diagnostic : quasi-certitude d’avoir la maladie
Qu’est-ce qu’un programme de dépistage?
L’ensemble des procédures pour la détection précoce et le traitement d’une maladie dans une population particulière
Sur quelle hypothèse implicite se base le programme de dépistage?
La détection précoce (avant apparition des sx) offre de meilleures possibilités de tx et un meilleur pronostic
Vrai ou faux?
Un excellent test de dépistage peut ne pas être utile.
Vrai : acceptabilité? disponibilité et efficacité des tx subséquents? prix? prévalence de la maladie dans la population? …
Ultimement, le programme de dépistage doit pouvoir réduire la … et/ou …
morbidité
mortalité
À quoi ressemble l’évolution dans le temps d’une maladie?
Début biologique
Maladie dépistable
Maladie dépistée
Apparition des sx
Maladie détectée via soins standards
Décès ou guérison
À quoi correspond la phase préclinique?
Entre le début biologique et l’apparition de symptômes
Le dépistage d’une maladie se fait durant la phase …
préclinique
Si le dépistage se fait durant la phase préclinique, qu’est-ce qui caractérise un programme efficace?
Si phase préclinique est longue et qu’au bout du compte, ça permet de sauver de l’argent
Nommer 3 caractéristiques des maladies se prêtant au dépistage.
Grave
Phase préclinique suffisamment longue, prévalence préclinique élevée
Traitement au stade préclinique disponible et meilleur que celui instauré plus tard
Un test est une … de la probabilité qu’un individu soit malade.
mesure
Quelles sont les propriétés principales de toute mesure, incluant les tests de dépistage?
Fiabilité : capacité a donné les mêmes résultats si on répète la mesure plusieurs fois
Validité : capacité à classer les individus correctement
Nommer différentes sources de variations pouvant affecter la mesure ou le résultat d’un test.
FIABILITÉ
Variation entre examinateurs (inter-examinateur)
Variation liée à un seul examinateur (intra-examinateur)
Variation attribuable à la personne examinée (intra-sujet)
Variation attribuable au test ou outil de mesure utilisé
Différentes mesures de fiabilité existent. Toutes requièrent l’administration du test à …
2 reprises
Qu’est-ce que kappa?
- Indication du degré d’accord obtenu au-delà de celui que procure uniquement la chance
- Kappa isole la concordance observée excédant celle due à la chance et l’exprime comme une proportion de la concordance maximale non due à la chance pouvant être atteinte
- Pour mesurer kappa, on doit donc estimer l’accord attendu par chance (sera donné)
Kappa (K) = (% accord observé - % accord attendu par chance) / (100% - % accord attendu par chance)
moi: Kappa = mesure de fiabilité qui extrait l’effet de la chance
En général, la fiabilité est élevé si K > … et modérée si … > K > …
K > 0.80
0.60 ≥ K > 0.40
Quelles sont les 2 mesures de la validité d’un test?
Sensibilité : capacité du test à fournir un résultat positif quand les personnes sont réellement malades
- Proportion de tous les individus malades qui vont avoir un résultat positif
Spécificité : capacité du test à fournir un résultat négatif quand les personnes ne sont pas malades
- Proportion de tous les individus sains qui vont avoir un résultat négatif
Un … est requis pour mesurer la validité.
Étalon d’or (“gold standard”)
ex : biopsie de la prostate pour un diagnostic définitif de cancer
Comment calculer spécificité et sensibilité avec un test avec résultats dichotomiques?
On a…
* Vrais positifs (A)
* Faux positifs (B)
* Faux négatifs (C)
* Vrais négatifs (D)
Sujets ayant la maladie = A+C
Sujets n’ayant pas la maladie = B+D
Sensibilité = A / A+C
Spécificité = D / B+D
Quand un test fournit un résultat sur une échelle continue ou discrète avec plusieurs catégories ordonnées, un … doit être choisi pour séparer malades et non-malades.
point de coupure (seuil de positivité, “threshold”)
Plus le point de coupure est bas, plus on va trouver l’ensemble des individus … donc plus la … sera bonne.
À l’inverse, plus il est bas, plus on va avoir de faux …, alors plus la … va être faible
Il y a donc une relation … entre sensibilité et spécificité, dépendamment du …
malades
sensibilité
positifs
spécificité
inverse
point de coupure
À quoi sert l’aire sous la courbe?
Donne une mesure de performance globale du test
Plus l’aire sous la courbe est grande, plus le test est meilleur
AUC 0,9-1,00 : excellent
AUC < 0,7 : peu utile
Quand un test plus sensible est-il privilégié?
Quand la maladie doit être détectée à tout prix et qu’on veut éviter les FN :
- Maladie grave et rx efficace disponible (ex cancer du col)
- Maladie transmissible (ex VIH)
- Tests et traitements subséquents peu coûteux (ex HTA)
- Quand on veut écarter un diagnostic spécifique (test -)
Quand un test plus spécifique est-il privilégié?
Quand les répercussions des FP sont trop grandes ou coûteuses :
- Tests subséquents coûteux
- Stigma et anxiété de la maladie (ex VIH, cancer prostate)
- Avoir à gérer un cancer qui aurait pu, autrement ne jamais se déclarer
- Quand on veut confirmer un diagnostic spécifique (test +)
La validité d’un test répond à quelles questions?
Quand on applique ce test à un individu dont l’état de santé est inconnu, on veut savoir quoi?
Comment répondre à ces questions?
Que vaut le test chez les individus malades? -> Sensibilité
Que vaut le test chez les individus sains? -> Spécificité
Que vaut un résultat négatif? -> VPN
Que vaut un résultat positif? -> VPP
Réponses à ces deux dernières questions par :
- Valeur prédictive positive : proportion de tous les tests positifs qui représente des individus vraiment malades
- Valeur prédictive négative : proportion de tous les tests négatifs qui représente des individus vraiment sains
VP+ et VP- sont des caractéristiques d’un test appliqué à une population spécifique. De quoi dépendent-ils?
De la validité du test utilisé
De la prévalence de la maladie dans la population particulière
Comment calculer VP+ et VP-?
VP+ = # de vrais positifs / # total de positif au dépistage
VP- = # de vrais négatifs / # total de négatif au dépistage
Si selon la probabilité clinique, la prévalence d’une maladie est élevée, la VP+ va … et la VP- va …
augmenter
diminuer
Qu’est-ce que le biais de spectre (“spectrum bias”, biais de l’intervalle des conditions)?
Lorsque l’éventail (“spectre”) inadéquat de présentations cliniques lors de l’évaluation initiale peut faire paraître le test meilleur qu’il ne l’est vraiment
Comment éviter le biais de spectre?
On doit avoir :
- Large éventail de cas réels pour évaluer la sensibilité
- Large éventail de contrôles pour évaluer la spécificité
Lorsque le biais de spectre est présent, il entraînee une …
surestimation de la propriété (sensibilité ou spécificité) évaluée
Pour les biais de vérification, de non-aveugle et d’incorporation, le “gold standard” n’est pas … du résultat du test.
indépendant
Qu’est-ce que le biais de vérification (workup bias)?
+effet
Le résultat du test affecte l’intensité du “workup” subséquent et, éventuellement, la probabilité de diagnostiquer la maladie à l’aide du gold standard
Quand il est présent, ce biais entraîne une surestimation de la sensibilité et une sous-estimation de la spécificité
Qu’est-ce que le biais de non-aveugle?
pas dans PP!!!
La personne déterminant le résultat du gold standard connaît le résultat du test ou vice-versa.
Qu’est-ce que le biais d’incorporation?
dans PP?
Le résultat du test est incorporé dans les données qui servent à déterminer le gold standard.
Les biais non-aveugle et d’incorporation entraîne une …
surestimation de la propriété (sensibilité ou spécificité) évaluée
L’évaluation d’un programme de dépistage comporte la mesure de sa … et de son …
faisabilité
efficacité
Pour être faisable, un programme doit…?
- Être basé sur un test acceptable pour la population (facile, rapide, pas d’inconfort ou effets secondaires)
- Être coût-efficace
- Comprendre l’accessibilité des procédures et traitements appropriés suivant un test positif
- Avoir un rendement suffiants (i.e. des valeurs prédictives élevées)
Quel est l’aspect ultime d’un programme de dépistage?
Son efficacité à réduire la morbidité et/ou la mortalité liée à la maladie
La mesure définitive de l’efficacité provient d’essais cliniques randomisés comparant la mortalité entre des individus assignés aléatoirement au dépistage (exposés) ou non (non-exposés)
Nommer des biais dans l’évaluation d’un programme de dépistage.
Biais des volontaires
Biais de l’intervalle latent
Biais de durée
Surdiagnostic
Qu’est-ce que le biais des volontaires?
Les sujets qui acceptent de prendre part à un programme de dépistage diffèrent probablement de ceux qui refusent de le faire. De quelle façon?
- Meilleure santé, meilleures habitudes, adhérents…
- Ou faux bien portants
Si on veut évaluer l’efficacité du programme de dépistage en comparant dépistés et non-dépistés, que se passera-t-il?
- Biais dont la direction est difficile à prévoir
Solution?
- Essai randomisé
Qu’est-ce que le biais de l’intervalle latent?
Si la durée de survie est mesurée à partir du diagnostic, il en résulte une surestimation chez les dépistés due au diagnostic précoce sans véritable prolongation de la vie.
Si l’issue est la survie et qu’on compare des gens dépistés et non dépisté, on introduit un biais qui est dû à l’intervalle latent -> aucun avantage au dépistage
Intervalle latent = intervalle entre un diagnostic clinique/sx et un dx préclinique
Quelles sont les solutions du biais de l’intervalle latent?
- Au lieu d’utiliser la survie comme issue, on peut comparer les taux de mortalité spécifiques aux groupes d’âge entre dépistés et non dépistés plutôt que des durées de survie
- Estimer et tenir compte de la durée de la période de latence
- Estimer la durée de l’intervalle latent et de le soustraire à la survie obtenue chez les gens dépistés
Qu’est-ce que le biais de durée?
- Surreprésentation, chez les cas trouvés par dépistage, de sujets dont la maladie progresse lentement
- Le programme paraît efficace, pcq il détecte les cas moins létaux (les cas plus agressifs “échappant” au dépistage)
- Les maladies dont l’évolution clinique est hétérogène y sont particulièrement susceptibles
Ex : supposons qu’on a une population dans laquelle on fait un dépistage. Dans cette population-là, on a 12 cas de maladie, la moitié de ces cas sont de courte durée (forme agressive) et on a une autre moitié des cas qui ont une forme indolente. Si on fait un dépistage, c’est comme faire une mesure à un instant précis dans la vie de la maladie, on a bcp plus de chances de détecter les maladies qui ont une longue phase préclinique. Cela fait en sorte que les cas qui vont être identifiés au dépistage vont préférablement être des cas lents. Cela fait aussi en sorte que la durée moyenne de maladie des malades va sembler plus longue, simplement pcq le dépistage trouve préférentiellement les cas qui évoluent lentement
Qu’est-ce que le surdiagnostic?
Une maladie est parfois diagnostiquée chez :
- Des gens n’en souffrant pas
- Des gens souffrant d’une forme bénigne ou non évolutive
Particulièrement fréquent quand le test est peu spécifique
Amène la survenue de test ou traitements invasifs qui ne seraient pas nécessaires
Si des gens souffrant d’une forme bénigne se retrouvent dans le groupe des cas :
- La nombre de “cas” de ce groupe est gonflé (incidence +++)
- La survie moyenne de ce groupe de “cas” est surestimée
Quelle est la solution du surdiagnostic?
- Mesurer le taux de mortalité entre tous les dépistés et non-dépistés. En comparant tous ces gens-là, on s’attend que deux 2 côtés, il y ait des gens normaux et donc ça va venir contrôler la présence de ces cas peu importants
- Améliorer le processus diagnostique
En résumé, un “bon” programme de dépistage requiert quoi?
Une maladie propre au dépistage : grave, prévalence élevée ou population à haut risque, traitement précoce meilleur
Un test performant : valide, fiable
Un programme faisable : acceptable, coût-efficace, disponibilité des procédures subséquentes, bon rendement
Un programme efficace : diminution ultime de morbidité et/ou mrotalité
Nommer des bons candidats au dépistage.
maladies spécifiques
Cancer du col de l’utérus et hypertension : facilement traitement dans phase préclinique, grave, maladie fréquente
Nommer de mauvais candidats au dépistage.
maladies spécifiques
Cancer de la peau, myélomes multiples
* Peau (non méla) = facile à enlever, pas plus de valeur à dépister
* MM : pas de tx précoce et évolution rapide
Le cancer de la prostate est-il un bon candidat au dépistage?
Peut être grave, mais évolution clinique d’anodine à fatale imprévisible
Phase préclinique longue
Traitements au stade préclinique disponibles
* Surveillance active, radio, prostatectomie, hormonothérapie…
Qu’est-ce que la concordance globale? Donner un example.
S’il y a une étude de 116 patients et que chacun se fait faire un toucher rectal 2x par 2 examinateurs différents, qui classaient le résultat comme étant normal ou douteux.
* Examinateur 1 : 98 normaux, 18 douteux
* Examinateur 2 : 108 normaux, 8 douteux
Il y a donc une certaine concordance dans les résultats. Pour les deux, on a 94 normaux et 4 douteux.
Avec ces données, on peut calculer la concordance globale (= accord global observé) = (94+4)/116 = 84%
Vrai ou faux?
Si on revient sur l’exemple des touches rectaux et de la concordance globale, même si les 2 urologues utilisent des critères complètement différents, il y aura une certaine concordance due au hasard.
Vrai, c’est l’accord par hasard
Le toucher rectal est-il sensible?
Pas tant, car on se base sur les indurations ou nodules au toucher, mais il y a plusieurs zones prostatiques inaccessibles, donc qui peuvent facilement causer un faux négatif
Qu’est-ce que la probabilité pré-test? et post-test?
Probabilité que le sujet soit malade avant le dépistage (prevalence population)
Posttest
* Si T+ : regarder la VP+
* Si T- : regarder la VP-
Qu’est-ce que le terme “taux de faux positifs”?
pas vrm un taux mais une proportion
- Va être utilisé pour désigner le complément de la spécifiqté (taux de faux positif = 1-spécificité)
- Mais parfois utilisée pour désigner la proportion de tous les testés étant des faux positifs (taux de faux positifs = FP / (FP+VP+FN+VN)
Courbe ROC: parle moi des axes, aire sous la courbe, etc.
Quelle est la probabilite post-test de maladie quand on a un resultat negatif
1 - VPN
