Évaluation des examens complémentaires

1. Évaluation des examens complémentaires Cédric LAOUENAN 20/11/2008 cedric.laouenan@free.fr

2. Validitéd’un examen • Sensibilité / Spécificité d’un test • Valeurs prédictives positive (VPP) et négative (VPN) • Courbe ROC Performances du test : par rapport à une méthode diagnostique de référence (Gold Standard) ou à partir d’une population au sein de laquelle il sera possible de connaître les sujets sains ou malades

3. Sensibilité / spécificité d’un test • Sensibilité: probabilité que le test soit positif quand le patient est malade : • « être capable d'identifier TOUS les cas » • + un test est sensible - il y a de FN • il faut choisir un test d’autant + Se qu’il existe une importante pénalité à « manquer » la maladie

4. Sensibilité / spécificité d’un test • Spécificité: probabilité que le test soit négatif quand le patient n’est pas malade : • « être capable de n'identifier QUE les cas » • + un test est spécifique - il y a de FP • il faut choisir un test d’autant + Sp que des résultats FP peuvent porter aux patients un préjudice physique, émotionnel ou financier Se et Sp = proba donc [0 – 1] (exprimés souvent en %) Si < 0,5 = moins performant qu’une décision prise au hasard

5. Tableau de contingence : Se et Sp sont indépendantes de la prévalence de la maladie Sur échantillons donc IC 95%...

6. Indices de synthèse • Exactitude (E) : proportion de résultats exacts (VP et VN) E= (VP + VN)/( VP+FP+VN+FN) • Indice de Youden (Y) (peu utilisé) : Y = Se + (Sp-1) Il varie de –1 à 1 (si = 0 : aucune valeur diagnostique) • Rapport de vraisemblance d’un résultats positif (RV +) : vraisemblance que le sujet soit malade lorsque le test est + RV + = Se /(1-Sp) (= taux des vrais positifs/taux des faux positifs) varie de 0 à l’infini, plus il s’écarte de la valeur 1, plus le test apporte des informations intéressantes • Rapport de vraisemblance négatif (RV -) : vraisemblance que le sujet soit non malade quand le test - RV - = (1-Se)/Sp plus RV – est petit plus son intérêt dans la prise de décision est important

7. Valeurs prédictives positive (VPP) et négative (VPN) • VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est + VPP = VP / (VP + FP) • VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est - VPN = VN / VN + FN) VPP et VPN dépendent de : • Sensibilité • Spécificité • Prévalence (si prévalence augmente : VPP augmente) Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4 cases que si malades/(malades+non malades) représente la prévalence de la maladie (impossible avec étude cas témoins !)

8. Courbe ROC(Receiver Operating Characteristic) • Pour l’évaluation des tests diagnostics quantitatifs (valeurs continues - ex : glycémie) : • Identifier le seuil diagnostique à choisir pour obtenir un rapport entre Se et Sp optimales (point d’inflexion de la courbe) • Renseigner sur la capacité globale discriminante du test, en mesurant l’air sous la courbe (plus elle est proche de 1, plus le test est intéressant)

9. 1 Sensibilité 1-Spécificité 0 1 • Air sous la courbe (AUC) • Pour chaque valeur du test on calcule le couple Se-Sp (1 pt de la courbe) • l’AUC est d ’autant plus importante que le test est informatif • Varie entre 0,5 (la diagonale) et 1 (test parfait)

10. EXEMPLE

13. L’évaluation d’un examen complémentaire prend en compte également : • La fiabilité/reproductibilité (cœfficient kappa) • Risques(VPP, répétition d’examens augmente le risque de FP, iatrogénie) • Coûts directs/indirects (efficience) • Acceptabilité(patient) • Choix entre test de dépistage (Se +++) ou test de confirmation de diagnostic (Sp +++)