Preformances d'un test

Un test de dépistage permet de trier au sein d’une population cible apparemment en bonne santé les personnes probablement atteintes d’une maladie des personnes probablement indemnes.



Un test de dépistage doit avoir les qualités suivantes :

  • simple
  • fiable
  • reproductible
  • acceptable
  • peu coûteux
  • valide

La validité d’un test est sa capacité de différencier au sein de la population cible les personnes probablement atteintes de la maladie de celles qui sont probablement indemnes. Cette capacité dépend à la fois des performances propres du test et des caractéristiques de la population testée.



  • Les performances propres (intrinsèques) du test de dépistage sont sa sensibilité et sa spécificité : elles définissent la validité intrinsèque du test. Elles sont définies et calculées en conditions expérimentales et sont donc indépendantes du type de personne testée.

  • Les caractéristiques de la population testée, en particulier la prévalence de la maladie, conditionnent les performances extrinsèques du test. Ces performances extrinsèques sont les valeurs prédictives positives et négatives. Elles sont relatives à l’utilisation du test pour une population donnée et diffèrent selon les caractéristiques de la population testée. Elles sont définies et calculées en situation de dépistage et permettent d’apprécier la pertinence de l’utilisation du test dans cette population précise.



Performances intrinsèques d'un test        
sensibilité

La sensibilité d’un test est la probabilité que le test soit positif si la personne est atteinte de la maladie. C’est le nombre de tests positifs chez des personnes atteintes de la maladie (vrais positifs = VP) divisé par le nombre total de personnes atteintes de la maladie (a/a+c). Plus un test est sensible, moins il comporte de tests négatifs chez des personnes atteintes de la maladie (faux négatifs = FN) et mieux il permet, s’il est négatif, d’exclure la maladie.



spécificité

La spécificité d’un test est la probabilité que le test soit négatif si la personne testée est indemne de la maladie. C’est le nombre de tests négatifs chez des personnes indemnes de la maladie (vrais négatifs = VN) divisé par le nombre total de personnes indemnes de la maladie (d/b+d). Plus un test est spécifique, moins il occasionne de tests positifs chez des personnes indemnes de la maladie (faux positifs = FP) et mieux il permet, s’il est positif, d’affirmer la maladie.



Maladie présente

Maladie absente


Test positif

a

Vrais positifs (VP)

b

Faux positifs (FP)

a + b

Total tests positifs

Test négatif

c

Faux négatifs (FN)

d

Vrais négatifs(VN)

c + d

Total tests négatifs


a + c

Total malades

b + d

Total non malades

Effectif total



Sensibilité et spécificité d’un test sont interdépendantes : l’augmentation de la sensibilité d’un test se fait toujours au détriment de sa spécificité et inversement.


Performances extrinsèques        

valeurs prédictives positive et négative

En pratique quotidienne de dépistage, la question qui se pose au médecin est d’évaluer chez une personne apparemment en bonne santé la probabilité d’être malade ou non malade en fonction du résultat, positif ou négatif du test.


Cette probabilité dépend des caractéristiques du test (sensibilité et spécificité) et de la prévalence de la maladie dans la population considérée. La prévalence de la maladie est la probabilité que la maladie soit présente chez une personne prise au hasard dans une population (a+c / a+b+c+d). pour l'instant, c'est VIDE !

valeur prédictive positive

La valeur prédictive positive (VPP) d’un test est la probabilité que la personne soit réellement malade si son test est positif. C’est le nombre de vrais positifs (tests positifs chez des personnes atteintes de la maladie) divisé par le nombre total de personnes dont le test est positif (a/a+b). Le théorème de BAYES permet de calculer la VPP d’un test en fonction de sa sensibilité (SE), de sa spécificité (SP) et de la prévalence de la maladie (p).


VPP=

Exp

SE x p + (1-p) x (1-SP)



valeur prédictive négative

La valeur prédictive négative (VPN) d’un test est la probabilité que la personne n’ait pas la maladie si son test est négatif. C’est le nombre de vrais négatifs (tests négatifs chez des personnes indemnes de la maladie) divisé par le nombre total de personnes dont le test est négatif (d/c+d). Toujours selon le théorème de BAYES, la valeur prédictive positive se calcule comme suit


VPP=

Sp x (1-p)

SP x (1-p) + P x (1-SE)



La prévalence de la maladie et la valeur prédictive du test de dépistage varient dans le même sens. Quelles que soient les performances intrinsèques du test (sensibilité et spécificité), si la prévalence de la maladie est faible (ce qui est habituellement le cas dans le cadre du dépistage), la probabilité qu’une personne ayant un test positif soit réellement malade est faible : un test positif a dans ce cas de fortes chances d’être un faux positif.




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