semiologie quantitative Flashcards
Sémiologie quantitative: définition
- Les maladies s’expriment par des signes.
- Leurs combinaisons mènent aux diagnostics des
maladies. - La relation réciproque entre signe et maladie peut se décrire à l’aide de quelques règle
-> La sémiologie quantitative est la quantification
arithmétique des capacités d’un signe à augmenter ou diminuer la probabilité d’un diagnostic.
Lien entre signe et maladie
- Un lien réciproque unit la maladie (M) et le signe (S)
- La maladie provoque le signe (M à S), mais pas toujours : la maladie peut ne pas donner le signe.
Cette première caractéristique est la constance du signe S dans la maladie M. - Réciproquement, le signe identifie la maladie (S à M) ; mais pas toujours : un signe peut être provoqué par plusieurs maladies distinctes.
Cette seconde caractéristique est l’exclusivité du signe S pour la maladie M.
sensibilite et spe
La maladie donne-t-elle toujours le signe ?
Constance du signe : sensibilité
D’autres maladies donnent-t-elles le signe ?
Exclusivité du signe: spécificité
Tableau de contingence
- La contingence d’un événement est le fait qu’il puisse être ou ne pas être.
- La relation entre la maladie M et le signe S est une double contingence (M+/– et S+/–), qui est représentée sous la forme d’une table à quatre cases, dite de contingence.
M + S + = VP
M + S- = FN
M- S- = VN
M- S+ = FP
Sensibilité
= taux des positifs parmi les malades
* La sensibilité (Sn), ou constance du signe, est le pourcentage des sujets qui ont le signe (VP) parmi ceux qui ont la maladie (VP + FN)
Sn = VP/(VP+FN)
* Un signe sensible est rarement absent chez des malades (peu de faux négatifs), mais peut être présent chez des non-malades (faux positifs)
* Quand la Sn est à 100 % (FN=0)
le signe est nécessaire mais non suffisant au diagnostic : tous les malades l’ont (mais des non malades peuvent l’avoir aussi)
C’est un signe sine qua non du diagnostic : sans le signe
pas de maladie
specificité
= taux des négatifs parmi les non-malades
* La spécificité (Sp), ou exclusivité du signe, est le pourcentage des
sujets qui n’ont pas le signe (VN) parmi ceux qui n’ont pas la
maladie (VN + FP)
Sp = VN/(VN+FP)
* Un signe spécifique est rarement présent chez des non-malades
(peu de faux positifs)
mais peut être absent chez des malades (faux négatifs),
* Quand Sp est à 100 % (FP=0)
le signe est suffisant mais non nécessaire au diagnostic :
tous ceux qui ont le signe ont la maladie (mais tous ceux
qui ont la maladie n’ont pas forcément le signe)
On dit que le signe est pathognomonique : le signe c’est
la maladie ou le syndrome
Bonne sensibilité ou spécificité?
- La valeur diagnostique d’un signe diffère en fonction du contexte
– Une sensibilité élevée est utile si on veut être sûr de ne pas laisser passer des patients atteints de la
maladie (dépistage)
– Une spécificité élevée est utile si on veut être sûr de ne pas diagnostiquer à tort une maladie
(confirmation) - Les signes cliniques ayant une sensibilité et une spécificité proche de 100% n’existent pas mais certains examens biologiques, anatomopathologiques ou d’imagerie s’en approchent (= gold standard)
Limites de sensibilité/spécificité
- Sensibilité et spécificité d’un signe dépendent de la gravité de
la maladie et du contexte dans lequel elle est diagnostiquée
Valeurs prédictives
- Sensibilité et spécificité = notions abstraites pour le clinicien
qui vont dans le sens contraire de la démarche diagnostique,
car leur définition présume le diagnostic connu. - Au contraire, ce que sait le clinicien, c’est si un signe S est
présent ou absent ; et, en fonction de cela, il souhaite savoir
quelle est la probabilité de la maladie M. - Pour cela, la table de contingence peut être exploitée selon
les lignes, au lieu des colonnes. - Renseignements obtenus = valeur prédictive positive
(première ligne) ou négative (seconde ligne) du signe.
Valeur prédictive positive
= probabilité qu’un sujet ait la maladie s’il a le signe.
* pourcentage de malades (VP) parmi ceux qui ont le signe
(VP+FP)
VPP = VP/(VP+FP)
* Une valeur prédictive positive à 100 % correspond à une
spécificité à 100% car FP = 0
* Lorsque que le signe est présent le sujet est toujours malade
Valeur prédictive négative
= probabilité qu’un sujet n’ait pas la maladie s’il n’a pas le signe.
* pourcentage de non-malades (VN) parmi ceux qui n’ont pas le
signe (VN+FN)
VPN = VN/(VN+FN)
* Une valeur prédictive négative à 100 % correspond à une
sensibilité à 100% car FN = 0
* Lorsque que le signe est absent le sujet n’est jamais malade
Valeurs prédictives et
prévalence
- La prévalence d’une maladie dans un groupe est la proportion
des individus qui en sont atteints à un moment donné.
Prévalence= (VP+FN) / (VP+FN+VN+FN) - la VDP= VP/ (VP+FP) diminue quand la prévalence diminue
- la VDN= VN/ (VN+FN) augmente quand la prévalence diminue
- En revanche, Sn= VP/ (VP + FN) et Sp= VN/ (VN + FP) ne
sont pas influencées par la prévalence.
Rapports de vraisemblance diagnostique
- L’information fournie par la recherche d’un signe, présent ou
absent, peut aussi se résumer par le rapport de 2 probabilités
(P) :
1. celle du résultat (R) chez les malades = numérateur
2. celle de R chez les non-malades = dénominateur. - Cela définit le rapport de vraisemblance diagnostique
(RVD, likelihood ratio) de R :
RVD de R = P(R) chez malade / P(R) chez non malades
Signe présent : RVD positive
- Le numérateur est la probabilité que le signe soit présent
chez les malades,
soit VP/ (VP+FN),
c’est-à-dire la sensibilité du signe. - Le dénominateur est la probabilité que le signe soit présent
chez les non-malades,
soit FP/ (FP + VN) = 1 – FN / (FP + VN),
c’est-à-dire 100 – spécificité (en %).
RVD+ = Sn /(100–Sp)
Signe absent : RVD négative
- Le numérateur est la probabilité que le signe soit absent chez
les malades,
soit FN/ (VP+FN) = 1 – VP / (VP + FN),
c’est-à-dire 100 - sensibilité (en %). - Le dénominateur est la probabilité que le signe soit absent
chez les non-malades,
soit VN/ (FP + VN)
c’est-à-dire la spécificité
RVD- = (100–Sn) / Sp
RVD: interprétation
Toujours positif, il peut varier entre 0 et l’infini.
* Si RVD>1, la probabilité du diagnostic augmente, sa
cote croît d’autant plus que le RVD est élevé.
* Si RVD<1, la probabilité du diagnostic diminue, sa cote
décroît d’autant plus que le RVD est bas (proche de
zéro)
* Si RVD=1, le signe ne fournit aucune information
diagnostique
RVD: interprétation
RVD: interprétation
Propriétés discriminantes
RVP >10 RVN <0.1 Propriétés discriminantes : importante
RVP 5-10 RVN 0.1-0.2 Propriétés discriminantes : modérée
RVP 2-5 RVN 0.5-0.2 Propriétés discriminantes : faible
RVP 1-2 RVN 0.5-1 Propriétés discriminantes : très faible
* RVP élevé: bonne valeur d’un résultat positif du test pour
confirmer le diagnostic
* RVN bas: bonne valeur d’un résultat négatif du test pour
éliminer le diagnostic
Probabilités et cotes
Probabilités et cotes
* Il existe deux manières d’exprimer par un rapport (ou fraction)
la fréquence d’un résultat dichotomique R (présent, 1, ou
absent, 0) dans un groupe.
* Le numérateur est toujours le nombre des observations où R
est du type étudié (ex: présent, N1).
* Dans la probabilité, exprimée en pourcentage, le
dénominateur est le nombre total des observations (N1+N0).
* Dans la cote (odds en anglais), exprimée en valeur brute, le
dénominateur est le nombre des observations où R est du
type inverse (N0).
Probabilité (P) = N1/(N0+N1)
Cote (C) = N1/N0
conversion proba en cote
- Conversion d’une probabilité (p, en pourcentage) en cote (c,
en valeur brute), et inversement :
c = p/(100 – p) et p = 100 x c/(c + 1)
Rapport de vraisemblance diagnostique
- Le RVD a la structure d’une cote, et non d’une probabilité :
son numérateur et son dénominateur désignent chacun un
bras de l’alternative (être ou ne pas être malade).
Cote (M) a posteriori = Cote (M) a priori x RVD - La cote a priori est la prévalence (probabilité du diagnostic a
priori, avant le recueil du signe) transformée en cote ; - Ce qui nous intéresse c’est la probabilité du diagnostic a
posteriori = la cote a posteriori (après le recueil du signe)
transformée en probabilité.
Nomogramme de
Fagan
Tous ces calculs sont fastidieux, il est donc impossible de les faire en consultation. Pour aller plus vite, on utilise un nomogramme de Fagan qui nous permet à partir d’un graphique, en connaissant la probabilité a priori et les RVD + ou – de nos signes, d’en déduire la probabilité après le signe ou après le test
RVD: avantage
- Stabilité
– Pas de variation avec la prévalence,
– contrairement aux valeurs prédictives positives et
négatives - Interprétation adaptée à la démarche clinique
– Permet d’obtenir une probabilité diagnostique,
directement utilisable dans la démarche diagnostique,
– contrairement aux sensibilité/spécificité - Possibilité de combinaison de plusieurs signes
– Les RVD de plusieurs signes se multiplient pour
obtenir un RVD global
RVD: inconvénients
- nécessité de connaître la prévalence de la maladie pour
avoir une probabilité a posteriori du diagnostic - nécessité d’un calcul ou d’un nomogramme pour obtenir
un résultat en terme de probabilité et non de cote
Les RVD sont actuellement considérés par les méthodologistes
comme les meilleurs indicateurs de la performance diagnostique
mais demeurent peu utilisés en pratique
