sujets spéciaux
Compréhension des examens médicaux et des résultats des examens
Définition du résultat positif d'un test
Parmi les examens les plus fréquemment utilisés sont ceux qui donnent des résultats selon une échelle quantitative continue (p. ex., glycémie, numération des globules blancs). Ces tests peuvent fournir des informations cliniques utiles tout au long de leurs intervalles de valeurs, mais les médecins les utilisent souvent pour diagnostiquer un état en exigeant que le résultat soit classé comme positif ou négatif (c'est-à-dire, maladie présente ou absente) en se basant sur la comparaison par rapport à un critère ou à un seuil établis. Ces seuils sont habituellement choisis en fonction de l'analyse statistique et conceptuelle qui tente de faire un compromis entre le taux de résultats faussement positifs (incitant à des examens inutiles, chers et à des traitements qui peuvent être dangereux) et le taux de résultats faussement négatifs (qui ne permettent pas de diagnostiquer une maladie traitable). L'identification d'un seuil dépend également du fait que l'on dispose d'une norme de référence pour identifier la maladie en question. Typiquement, ces résultats de tests quantitatifs (p. ex., numération des globules blancs dans les cas de suspicion de pneumonie bactérienne) suivent un certain type de courbe de distribution (pas nécessairement une courbe normale, bien que souvent définie comme telle). La distribution des résultats des tests chez les patients qui présentent une maladie est centrée sur un point différent de celui des patients qui n'ont pas la maladie. Certains patients qui présentent une maladie auront un résultat très élevé ou très bas, mais la plupart auront un résultat autour de la moyenne. Inversement, certains patients qui n'ont pas la maladie ont un résultat très élevé ou très bas, mais la plupart ont un résultat autour d'une moyenne différente de celle des patients qui présentent la maladie. Dans le cas de la plupart des examens, les distributions se recouvrent de telle sorte que de nombreux résultats possibles de tests se produisent chez des patients qui présentent et qui ne présentent pas la maladie; ces résultats sont plus clairement illustrés lorsque les courbes sont représentées sur le même graphique (voir figure Distribution des résultats du test ). Certains patients au-dessus et en dessous du seuil sélectionné seront incorrectement caractérisés. Ajuster un seuil pour identifier un plus grand nombre de patients qui présentent une maladie donnée (augmentation de la sensibilité du test), augmente également le nombre de faux positifs (faible spécificité), et le déplacement du seuil, autre façon d'éviter les faux diagnostics de patients, augmente le nombre de faux négatifs. Chaque seuil est associé à une probabilité spécifique de résultats vrais positifs et faux positifs. Les patients qui ont la maladie sont dans la partie haute de la distribution; les patients qui n'ont pas la maladie sont présentés dans la partie inférieure de distribution. Chez les patients qui présentent la maladie, la région située sous la distribution des résultats situés à droite (au-dessus) du seuil correspond au taux de vrais positifs du test (c'est-à-dire, à sa sensibilité); la région située à la gauche du (en dessous) du seuil correspond au taux de faux négatifs. Chez les patients qui n'ont pas la maladie, la région à la droite du critère de coupure correspond à un taux de faux positifs et la région à gauche correspond au taux de vrais négatifs (c'est-à-dire, à sa spécificité). Dans le cas de 2 distributions qui se recouvrent (p. ex., les patients qui présentent et qui ne présentent pas la maladie), déplacer le seuil modifie la sensibilité et la spécificité, mais dans des directions opposées; modifier le seuil de 1 à 2 diminue le nombre de faux négatifs (augmente la sensibilité) mais augmente également le nombre de faux positifs (diminue la spécificité). La représentation graphique de la fraction de vrais positifs (nombre de vrais positifs/nombre de malades) en fonction de la fraction des résultats faussement positifs (nombre de faux-positifs/nombre sans maladie) pour une série de seuils génère une courbe dite courbe caractéristique opérationnelle du receveur. La courbe caractéristique opérationnelle du receveur représente graphiquement le compromis entre la sensibilité et la spécificité lorsque le seuil est ajusté (voir figure Courbe caractéristique opérationnelle typique du receveur ). Par convention, la fraction de vrais positifs est placée sur l'axe des y et la fraction de faux-positifs est placée sur l'axe des x. Plus la surface sous la courbe est importante, mieux le test discrimine entre les patients qui ont ou qui n'ont pas la maladie. Les courbes caractéristiques opérationnelles du receveur permettent que les examens soient comparés en fonction d'une variété de seuils. Dans l'exemple, l'examen A est plus performant que l'examen B sur toutes les plages. Les courbes opérationnelles facilitent également la sélection du seuil conçu pour maximiser l'utilité d'un test. Si un examen est conçu pour confirmer une maladie, un seuil avec une plus grande spécificité et une sensibilité plus faible est choisi. Si un test est conçu pour dépister une maladie occulte, un seuil de plus grande sensibilité et de spécificité plus faible sera choisi. 