sujets spéciaux
Compréhension des examens médicaux et des résultats des examens
Tests dichotomiques
Un test dichotomique idéal n'aurait pas de faux positifs ni de faux négatifs; tous les patients qui présentent un résultat positif auraient la maladie (100% de valeur prédictive positive), et tous les patients qui présentent un résultat négatif n'auraient pas la maladie (100% de valeur prédictive négative). Dans la réalité, tous les tests ont des faux positifs et des faux négatifs, certains tests plus que d'autres. Pour illustrer les conséquences d'une sensibilité et d'une spécificité insuffisante sur les résultats des examens, considérons les résultats hypothétiques (voir 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% ) des bandelettes réactives à l'estérase leucocytaire dans un groupe de 1000 femmes, dont 300 (30%) ont une infection urinaire (diagnostiquée par un test de référence tel qu'un ECBU). Ce scénario suppose à des fins d'illustration que la bandelette a une sensibilité de 71% et une spécificité de 85%. Une sensibilité de 71% signifie que seules 213 femmes (71% des 300)qui ontune infection urinaire auraient un résultat positif au test. Les 87 autres auraient un résultat négatif au test. Une spécificité de 85% signifie que 595 femmes (85% des 700)qui n'ont pasd'infection des voies urinaires auraient un résultat négatif au test. Les 105 autres auraient un résultat positif au test. Ainsi, sur les 318 résultats positifs, seuls 213+115=213 seraient corrects (213/318=67% de valeur prédictive positive); un test positif rend le diagnostic d'infection urinaire plus probable qu'improbable mais pas certain cependant. Il y aurait également 87+595=682 tests négatifs, desquels 595 sont corrects (595/682=87% de valeur prédictive négative), rendant le diagnostic d'infection urinaire beaucoup moins probable mais encore possible; 13% des patients qui présentent un résultat négatif auraient effectivement une infection urinaire. Cependant, la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative dans cette cohorte de patients ne peuvent être utilisées pour interpréter les résultats du même test lorsque l'incidence de la maladie sous-jacente (probabilité pré-test ou a priori) est différente. Observer les effets de la modification de l'incidence de la maladie à 5% (voir tableau Répartition des résultats d'un test d'estérase leucocytaire hypothétique dans une cohorte de 1000 Femmes présentant une prévalence présumée des infections des voies urinaires de 5% ). Désormais la plupart des résultats positifs aux tests sont des faux positifs et la valeur prédictive positive n'est que de 20%; un patient dont le résultat au test est positif est en fait plus susceptible de Noter que dans les deux cohortes de patients, même si les valeurs prédictives positives et les valeurs prédictives négatives sont très différentes, les rapports de vraisemblance ne changent pas parce que les rapports de vraisemblance ne sont déterminés que par la sensibilité et la spécificité. Clairement, un résultat de test ne fournit pas un diagnostic de certitude mais seulement des estimations de la probabilité qu'une maladie soit présente ou absente et cette probabilité post-test (probabilité d'une maladie étant donné un résultat de test spécifique) varie grandement selon la probabilité pré-test de la maladie ainsi que la sensibilité et la spécificité du test (et donc son RV). La probabilité pré-test n'est pas une mesure précise; elle repose sur un jugement clinique à savoir jusqu'à quel point la symptomatologie évoque la présence de la maladie, ce qui dans l'anamnèse et les facteurs de risque est en faveur du diagnostic et la fréquence de la maladie dans une population représentative. De nombreux systèmes de notation cliniques sont conçus pour estimer la probabilité pré-test; l'ajout de points pour diverses caractéristiques cliniques facilite le calcul d'un score. Ces exemples illustrent l'importance que revêt la précision de l'estimation de la prévalence pré-test car la prévalence de la maladie chez la population considérée influence considérablement l'utilité du test. Les outils d'estimation de la prévalence validés et publiés doivent être utilisés quand ils sont disponibles. Par exemple, il existe des critères pour prédire la Probabilité clinique . Des scores calculés plus élevés donnent des probabilités estimées plus élevées. 