sujets spéciaux
Compréhension des examens médicaux et des résultats des examens
Théorème de Bayes
Le processus qui utilise la probabilité pré-test de la maladie et les caractéristiques du test pour calculer la probabilité post-test est appelé théorème de Bayes ou révision bayesienne. En utilisation clinique de routine, la méthodologie bayésienne prend généralement plusieurs formes: Formulation probabilité-vraisemblance (calcul ou nomogramme) Approche tabulaire Si la probabilité pré-test de la maladie est exprimée par sa vraisemblance et parce que le RV d'un test représente sa vraisemblance, le produit des 2 représente la probabilité post-test de la maladie (analogue au fait de multiplier 2 probabilités pour calculer la probabilité d'occurrence simultanée des 2 événements): Vraisemblance pré-test×RV=probabilité post-test Les médecins pensant généralement en termes de probabilités plutôt que de vraisemblance, les probabilités peuvent être converties en vraisemblance (et vice-versa) à l'aide de ces formules: Vraisemblance=probabilité/1−probabilité Probabilité=vraisemblance/vraisemblance+1 Considérons l'exemple de l'infection urinaire comme indiqué dans le tableau Répartition des résultats d'un test d'estérase leucocytaire hypothétique dans une cohorte de 1000 femmes présentant une prévalence présumée d'infection des voies urinaires de 30% , dans lequel la probabilité pré-test d'infection urinaire est de 0,3, et le test utilisé a un RV 0,13. Ainsi, un résultat négatif fait baisser la probabilité pré-test de 30 à 13%, à nouveau le même résultat obtenu dans le calcul de la valeur prédictive négative dans le Répartition des résultats d'un test d'estérase leucocytaire hypothétique dans une cohorte de 1000 femmes présentant une prévalence présumée d'infection des voies urinaires de 30% . De nombreux programmes de calcul médical qui fonctionnent sur des appareils portatifs sont disponibles pour calculer la probabilité post-test à partir de la probabilité pré-test et des RV. L'aide d'un nomogramme est particulièrement utile parce qu'il évite la nécessité de convertir entre les vraisemblances et les probabilités ou de créer des tableaux 2×2. Pour utiliser le Nomogramme de Fagan , une ligne est tracée à partir de la probabilité pré-test et croise le RV. La probabilité post-test est le point où cette ligne coupe la ligne de probabilité post-test. Les lignes de la figure ont été dessinées en fonction des données d'infection urinaire dans le tableau Bien que le nomogramme semble moins précis que les calculs, les valeurs typiques des probabilités pré-test sont souvent des estimations, l'évidente précision des calculs est ainsi habituellement trompeuse. Des lignes illustratives ont été dessinées en fonction des données des tests d'infection urinaire dans le tableau Répartition des résultats d'un test d'estérase leucocytaire hypothétique dans une cohorte de 1000 femmes présentant une prévalence présumée d'infection des voies urinaires de 30%. La ligne A représente un test positif, tracée d'une probabilité pré-test de 0,3 à un RV+de 4,73 à une valeur post-test légèrement<0,7, similaire à la probabilité calculée de 0,67. La ligne B représente un résultat négatif, tracée d'une probabilité pré-test de 0,3 à un RV-de 0,34 à une valeur post-test légèrement>0,1, similaire à la probabilité calculée de 13%. RV+=rapport de vraisemblance pour un résultat positif; RV-=RV pour un résultat négatif. Adapted from Fagan TJ. Letter: Nomogram for Bayes theorem.New England Journal of Medicine293:257, 1975. Souvent, les RV d'un test sont inconnus, mais la sensibilité et la spécificité sont connues et la probabilité pré-test peut être estimée. Dans ce cas, la méthodologie bayésienne peut être réalisée à l'aide d'un tableau 2 × 2 illustré dans le tableau Interprétation d'un résultat au test de l'estérase leucocytaire Résultat du test dans une cohorte de 1000 femmes chez qui on suppose une prévalence de 30% d'infection urinaire (probabilité pré-test), sensibilité du test de 71% et spécificité de 85%* à l'aide de l'exemple du tableau 