Valeurs diagnostiques des examens complémentaires (imagerie, biologie…) F. KOHLER N’Djamena 2011 La décision? Problème général Le juge : Innocent ou coupable ? Risque de condamner un innocent Risque de.
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Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 2
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 3
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 4
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 5
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 6
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 7
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 8
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 9
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 10
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 11
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 12
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 13
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 14
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 15
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 16
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 17
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 18
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 19
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 20
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 21
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 22
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 23
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 24
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 25
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 26
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 27
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 28
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 29
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 30
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 31
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 32
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 33
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 34
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 35
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 36
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 37
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 38
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 39
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 40
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 41
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 42
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 43
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 44
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 45
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 46
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 2
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 3
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 4
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 5
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 6
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 7
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 8
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 9
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 10
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 11
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 12
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 13
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 14
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 15
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 16
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 17
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 18
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 19
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 20
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 21
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 22
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 23
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 24
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 25
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 26
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 27
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 28
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 29
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 30
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 31
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 32
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 33
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 34
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 35
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 36
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 37
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 38
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 39
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 40
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 41
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 42
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 43
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 44
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 45
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.
Slide 46
Valeurs diagnostiques des
examens complémentaires
(imagerie, biologie…)
F. KOHLER
N’Djamena 2011
La décision?
Problème général
Le juge : Innocent ou coupable ?
Risque de condamner un innocent
Risque de laisser échapper un coupable
Le médecin : Atteint de la maladie ou non ?
Risque de ne pas traiter le malade
Risque de traiter à tort le malade
Exemple : Décider :
Pile ou face ou.. ?
Le problème :
Mme X, 30 ans est elle enceinte
?
Pile
Face
Total
Vous savez que 20% des
femmes de 30 ans sont
enceintes. Vous décider que si
en jetant une pièce de monnaie
celle-ci tombe sur pile vous lui
direz qu’elle est enceinte que si
c’est face elle ne l’est pas.
Non
Enceinte enceinte
10
40
10
40
20
80
Total
50
50
100
• Dans le groupe « pile » il y a
20% de femmes enceintes….
• La probabilité post test est
égale à la probabilité pré test.
• Le jet de la pièce de monnaie
n’apporte rien en termes de
décision.
Quels résultats obtenez vous ?
3
Caractéristiques des examens
complémentaires
Pour faire le choix entre différents
examens, quelles caractéristiques
utilise-t-on ?
Fiabilité/Reproductibilité
Validité de l’examen
Dépistage ou Confirmation diagnostique
Risques
Coût
Acceptabilité
Fiabilité/Reproductibilité
La reproductibilité est caractérisée par
le fait que deux observateurs auront
des jugements concordants.
Plus un examen est reproductible plus il
est fiable.
La reproductibilité peut être mesurée
par le coefficient de Kappa.
Kappa
Soit le tableau des résultats (+ et -) pour 2
réalisations A et B
concordance observée = concordance réelle +
concordance aléatoire.
La concordance observée est p0 = (a+d)/N
La concordance aléatoire est calculée sous
l'hypothèse d'indépendance de A et B
Kappa = (concordance réelle/ concordance non
aléatoire)
KAPPA =
1.
a' = n1*N1/N et d' = n2*N2/N
sont les effectifs théoriques
pc = a’+d’/N
p0 - pc
1- pc
On admet que la concordance est :
bonne si Kappa > 0,6
mauvaise si Kappa < 0,3
intermédiaire entre les deux.
Réalisation 1
+
-
Réalisation 2
+
a
b
N1 = a+b
-
c
d
N2 = c+d
n1 = a+c n2 = b+d N =a+b+c+d
Validité de l’examen
C’est sa capacité à identifier la maladie ou à
suivre un traitement
2 types d’examens
Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche
de BK dans les crachats/tuberculose)
Examen avec réponses quantitatives
(glycémie/diabète) => Problème du seuil
Identification de la maladie
Examen de référence : gold standard
Validité de l’examen
Sensibilité/Spécificité d’un test
Courbe de ROC
Rapport de vraisemblance
Règle de Sackett
Prévalence de la maladie
Valeurs prédictives positive et négative
Gain diagnostique d’un test
Sensibilité et spécificité
Sensibilité = fréquence des tests positifs chez les
malades
Spécificité = fréquence des tests négatifs chez les
sujets sains
Sensibilité = a/n1 = Vrais positifs chez les malades
Spécificité = d/n2 = Vrais négatifs chez les non malades
Sensibilité et spécificité sont indépendantes de la
prévalence de la maladie
Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
malades => Gold standard
Efficacité diagnostique = fréquence des biens classés
= (a+d)/(a+b+c+d)
Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité et
spécificité
Attention n1/(n1+n2) ne donne pas nécessairement la
prévalence
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
d (VN)
n2=b+d
Test quantitatif avec limite
Courbe de ROC
Receiver Operating Characteristic pour
la détection des avions ennemis par les
radars
Résultat du test quantitatif
En fonction de la limite que l’on se fixe
pour dire que le test est positif, on
obtient différentes valeurs de sensibilité
et de spécificité
Courbe de ROC
Glycémie et diabète
Ici si l’on déplace la limite
vers la droite, la spécificité va
augmenter et le sensibilité va
diminuer (diabète et glycémie
par exemple)
Attention, il existe des cas
inverse : taux d’hormones et
hypothyroidie
Courbe de ROC
A chaque valeur de la limite L
du critère quantitatif : valeur
de la sensibilité et de la
spécificité.
Sensibilité
1
On obtient ainsi 1 point de la
courbe.
En faisant varier la limite L on
obtient d’autres points.
La courbe joignant les points
est la courbe de ROC.
Les valeurs de sensibilité et
spécificité en fonction de L
peuvent être obtenues par
l’observation ou par la
modélisation du phénomène
par une loi de probabilité.
0
1
1-Spécificité
Courbe de ROC
Aire sous la courbe : AROC
Entre 0,5 (examen au hasard : pile ou
face) et 1 (examen parfait)
Instrument privilégié d’évaluation et
de comparaison des performances
diagnostiques des examens
complémentaires
Indice de Youden et rapport
de vraisemblance
Le test idéal sensibilité = 1 et spécificité
= 1 n’existe pas
Rapports de vraisemblance
RV+ : L =
RV- :
Se
1 - Sp
Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test positif
s'il est atteint de la maladie que dans le cas contraire
1 Se
Sp
Indice de Youden Y = Se + Sp – 1
Valeur diagnostique d’un test
La valeur diagnostique d'un test est d'autant
plus grande que l'indice de Youden est plus
proche de 1.
L'apport diagnostique d'un résultat positif du
test est d'autant plus grand que le RV+ (L)
est plus élevé.
L'apport diagnostique d'un résultat négatif
d'autant plus grand que le RV- est plus petit
et proche de zéro.
B.Grenier
Règle de Sackett
Si un test a une spécificité élevée, un
résultat positif confirme l’hypothèse
diagnostique.
Si un test a une sensibilité élevée, un
résultat négatif élimine le diagnostic.
Prévalence de la maladie
C’est la fréquence de la maladie dans la
population considérée (pourcentage de cas)
Attention : La prévalence dépend notamment
de :
La zone géographique (palu en Afrique et en
France)
De la sélection de la population
Exercice libéral/hôpital
Présélection par un dépistage
…
Valeurs prédictives
VPP : probabilité d’avoir la maladie quand le test est positif
VPN : probabilité de ne pas avoir la maladie quand le test est négatif
VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
Attention VPP et VPN se calculent directement sur le tableau à 4
cases que si n1/(n1+n2) représente la prévalence de la maladie
Sensibilité
Spécificité
Prévalence (probabilité pré test)
cas si l’étude a été menée sur un échantillon représentatif mais pas
dans une étude cas témoins qui aurait été utilisée pour déterminer la
sensibilité et la spécificité.
VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le théorème de Bayes
ou l’arbre des probabilités
Valeurs prédictives
Si l’étude est faite sur un
échantillon représentatif,
n1/N est la prévalence de la
maladie.
On peut calculer Se et Sp
Se =a/n1 = VP/(VP+FN)
Sp = d/n2 = VN/(FP+VN)
Dans ce cas particulier, on
peut calculer directement à
partir du tableau les VP
VPP = a/N1 = VP/(VP+FP)
VPN = d/N2 = VN/(VN+FN)
Malades
T+ a (VP)
T- c (FN)
n1=a+c
Sains
b (FP)
N1 = a+b
d (VN)
N2 = c+d
n2=b+d N = a+b+c+d
•
•
•
•
VP : Vrai Positifs
VN : Vrai Négatifs
FP : Faux Positifs
FN : Faux Négatifs
•
•
•
•
N1 : Tests positifs
N2 : Test négatifs
n1 : Malades
n2 : Non malades
Valeurs prédictives
Théorème de Bayes
Test Positif
Sensibilité
Malade
Prévalence
1 - Sensibilité
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
VPP
prévalence* sensibilité
( prévalence* sensibilté) (1 prévalence) * (1 spécificité )
VPN
(1 prévalence) * ( spécificité )
(1 prévalence) * ( spécificité ) ( prévalence) * (1 sensibilté)
VPP, VPN et prévalence
1,00
0,90
Pour une sensibilité
donnée, VPP et VPN
varient en fonction de
la prévalence.
0,80
0,70
0,60
VPP
VPN
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
Prévalence
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
VPP, VPN et la prévalence
Prévalence du paludisme
90% en Afrique
0,001 (1 pour mille) en
France.
Un test biologique est utilisé
pour le diagnostic avec une
sensibilité de 95% et une
spécificité de 85%.
=> L = 6,3 =0,05
Quelles seront les probabilités
pour des patients africains et
français d’avoir le paludisme
quand le test est positif et
inversement de ne pas avoir la
maladie quand le test est
négatif ?
VPPAfrique
0,9 * 0,95
0,983
0,9 * 0,95 (1 0,9) * (1 0,85)
VPPFrance
0,001* 0,95
0,006
0,001* 0,95 (1 0,001) * (1 0,85)
VPN Afrique
(1 0,9) * 0,85
0,654
(1 0,9) * 0,85 (0,9 * (1 0,95))
VPNFrance
(1 0,001) * 0,85
0,9999
(1 0,001) * 0,85 (0,001* (1 0,95))
Pour un test donné, quand la prévalence
augmente, la VPP augmente et la VPN diminue
Influence de la succession
de tests
Dans la population générale la
prévalence de la maladie est de 10%.
Le généraliste utilise un test avec une
sensibilité de 90% et une spécificité de
95%.
Il envoie tous les sujets positifs à
l’hôpital où l’on refait le même test.
Chez le généraliste
Non
Malade malade Total
Prévalence = 0,1
Sensibilité = 0,9
Spécificité = 0,95
VPP = 0,67
VPN = 0,99
Test +
90
45
135
Test -
10
855
865
Total
100
900
1000
Le généraliste adresse les sujets
test + à l’hôpital. Dans ce groupe
la prévalence est de 90/135 =
0,67 c’est la VPP du test chez le
généraliste….
A l’hôpital
Le test à toujours la
même sensibilité et la
même spécificité mais la
prévalence dans le groupe
sélectionné passe de 0,10
à 0,67
VPP à l’hôpital = 0,97
VPN à l’hôpital = 0,82
Malade
Non
malade
Total
Test +
603
17
620
Test -
67
314
381
Total
670
330
1000
Quand le test est positif, on passe d’un
peu plus d’une chance sur deux que le
sujet soit malade (chez le généraliste) à
une quasi certitude (à l’hôpital) chez les
sujets sélectionnés….
Diagramme de Fagan
permet sans calcul de
déterminer la probabilité
post-test à partir de la
prévalence (probabilité
pré-test) et du rapport
de vraisemblance
Gain diagnostique d’un test
Gain diagnostique positif
C’est la différence entre la probabilité pré-test
(prévalence) de la maladie et la probabilité posttest (valeur prédictive positive)
Gain positif = VPP – prévalence
Dépistage, confirmation
diagnostique
Dépistage :
S’adresse à des sujets ne se plaignant de rien à priori
sains
Prendre un test à sensibilité élevée (peu de FN et VPN
élevé)
Éventuellement suivi d’un test de confirmation
Ne pas oublier les autres éléments
Acceptabilité, Risque, Coût
Confirmation d’une maladie suspectée
Prendre un test avec une spécificité élevée (peu de FP,
VVP élevée) d’autant plus que le coût du faux positif
est élevé
Risques
Risque que le résultat du test ne reflète pas la réalité :
Affirmer une maladie à la vue d’un résultat positif du test :
VPP => Risque de se tromper 1-VPP
Rejeter une maladie à la vue d’un résultat négatif du test :
VPN => Risque de se tromper 1-VPN
Se méfier de la répétition des examens :
Au-delà de trois répétitions, le risque d’être faux positif
augmente :
La spécificité de l’examen diminue fortement
Risque de iatrogénie
De l’examen lui-même
De l’examen de confirmation
Du à la répétition des examens
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude comparative avec « étalon or »
Pour évaluer la sensibilité et la spécificité on doit
disposer d’un groupe de malades et d’un groupe
de non malades ce qui nécessite une méthode de
référence « étalon or » pour décider qu’un sujet
est malade ou non malade
L’étalon or peut être un autre test, l’évolution
clinique du malade,…..
Tous les sujets auront l’étalon or et le nouveau
test
Type d’étude pour évaluer sensibilité,
spécificité, VPP, VPN d’un test
Etude sur un échantillon représentatif de
la population :
Avantage : le tableau à 4 cases permettra
directement de déterminer toutes las
caractéristiques
Inconvénient : la prévalence de la maladie
étant en général faible, la précision de la
sensibilité sera faible par contre celle de la
spécificité sera élevée. La précision de la VPP
et de la VPN seront faibles
Rappel sur la précision d’un
pourcentage
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, on a tiré
au sort 1000 sujets dans une population
gabonaise. Il s’agit d’évaluer la trousse
de dépistage rapide CORE HIV1&2
réalisé sur place. L’examen de référence
a été réalisé au CHU de Rouen (western
blot).
Exemple
La prévalence dans cette étude est de :
Prév. = 80/1000 = 0,08
La vraie valeur de la prévalence a 95
chances sur 100 d’être comprise entre
0,063 et 0,097
La sensibilité est de
Sens = 71/80 = 0,88
La vraie valeur de la sensibilité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,81 et 0,95
La spécificité est de
Spé = 893/920 = 0,97
La vraie valeur de la spécificité a 95 chances
sur 100 d’être comprise entre 0,96 et 0,98
Western Western Total
blot + blot Core HIV1&2 +
71
27
97
Core HIV1&2 -
9
893
903
Total
80
920 1000
VPP = 0,73 IC 0,64 – 0,81
VPN = 0,99 IC 0,98 – 1
Exemple
Dans le cadre de l’évaluation de
trousses de dépistage du VIH, réalise
une étude cas/témoins 500 sujets
positifs au WB et 500 négatifs dans une
population gabonaise. Il s’agit d’évaluer
la trousse de dépistage rapide CORE
HIV1&2. L’examen de référence a été
réalisé au CHU de Rouen (WB : western
blot).
Exemple
Western
blot +
Dans cette étude (Cas/témoin),
• on ne peut pas estimer la
prévalence
• On ne peut pas à partir
du tableau calculer les
VPP et VPN
La sensibilité est de :
Sens = 441/500 = 0,88
IC 0,85 - 0,91
La spécificité est de :
Spé = 486/500 = 0,97
IC 0,96 – 0,99
Core
HIV1&2 +
Core
HIV1&2 Total
Western
blot -
Total
441
15
456
59
500
486
500
545
1000
Pour le coût on a nettement
amélioré la précision de la
sensibilité sans détériorer de
manière importante celle de la
spécificité.
Les VPP et VPN seront calculée
avec le théorème de Bayes
Coût de l’examen
A distinguer :
Coûts directs de l’examen
Coûts indirects : arrêt de travail, perte de
production…
Indicateur
Efficience = Coût / Efficacité
Effectivité = Coût / Efficacité en situation réelle
Acceptabilité des examens
Obligation de l’information du patient des bénéfices risques
attendus de l’examen
Obligation de se conformer au choix du patient
Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars 2002 (Loi Kouchner)
C’est le patient qui fait le choix,
le médecin est là pour éclairer sa décision en prenant en compte la
nature de l’examen, le coût, la gravité de la maladie potentielle, les
conditions socio-culturelles, les facteurs moraux et éthiques pour
adapter sa communication.
SI le patient a donné son accord mais ne veut pas connaître le
résultat :
Respecter son choix sauf si maladie transmissible pouvant nuire à un
tiers
Analyse critique d’un compte
rendu d’examen
Dépend de la nature de l’examen
Biologie
Test positif ou Négatif
Valeur quantitative à comparer à des bornes (problème de l’être normal)
Imagerie, anatomopathologie
Description des lésions
Interprétation diagnostique
Épreuves fonctionnelles
La malignité d’une lésion est jusqu’alors un diagnostic anatomopathologique.
Cinétique des événements
Un CR doit comporter
L’identification du patient (nom, prénom, date de naissance, sexe)
La date de l’examen (date de prélèvement si nécessaire) et date du résultat
La finalité de l’examen (objectifs attendus) et le contexte clinique de
réalisation
La nature de l’examen et les méthodes utilisées
Le résultat
Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété l’examen
Prendre en compte les
référentiels médicaux
Les 5 niveaux de preuve de l’EBM et les
4 grades de l’HAS
Référentiels médicaux
Guides de bonnes pratiques cliniques
Références médicales opposables
Rôles de l’HAS
Les 5 niveaux de preuves
(Attention c’est l’EBM)
Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
les preuves (Evidence Based Medicine)
Niveau 1 (le plus élevé)
Niveau 2
Pas d’essai randomisé, étude de cohorte, étude cas témoins…
Niveau 4
Au moins un essai randomisé
Niveau 3
Revue systématique d’essais randomisés : méta-analyse
Étude d’observation dans plusieurs groupes indépendants
Niveau 5 (le plus faible)
Opinions d’experts, opinions d’autorités reconnues
Les 4 grades de l’ANAES
C’est la référence en France)
Grade A (le plus élevé)
Grade B
Essais randomisés de faible puissance, essais
comparatifs non randomisés, étude de cohorte
Grade C
Essais randomisés puissants de qualité, métaanalyse
Cas/témoins, études de séries de cas
Grade D
Accord professionnel
Rédiger une demande d’examen
complémentaire et établir une
collaboration avec un collègue
Les éléments de la demande
Identification du prescripteur,
Identification du patient
Nature de l’examen demandé
Objectif de la demande et stratégie envisagée
Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
continuité de la prise en charge et le bon
déroulement de l’examen (allergie, condition
particulière, affections suspectées…)
Urgence de la demande
Identification du ou des destinataires des résultats
Analyse d’article
Questions à se poser :
Le test étudié est-il comparé à un test de référence (gold standard) ?
L’étude est-elle correctement menée ?
Le lieu de l’étude et la méthodologie (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude médico-économique) sont-ils décrits ?
Le test de référence est-il pratiqué chez tous les patients (malades et non malades) ?
Sinon quelle est la méthode d’échantillonnage ?
Le test de référence et le test étudié sont-ils interprétés indépendamment ?
Les échantillons de malades et de non malades sont-ils représentatifs de la population à la quelle le
test doit être appliquée ?
Le test de référence est il correctement décrit ?
Le test de référence est-il validé (qualité du test, choix du seuil en cas de mesure quantitative…) ?
Quels sont les biais relevés ? Quels sont les autres biais ?
Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
Les biais invalident-ils l’étude ?
Les performances du test sont-elles fournies ?
Reproductibilité
Sensibilité, spécificité
Rapports de vraisemblance
Probabilité pré-test, post-test
Quelle est la précision des indicateurs
Si il y a comparaison statistiques
Nombre de sujets, intervalle de confiance…
Les risques alpha et bêta sont ils précisés ?
Le test statistique utilisé est il pertinent ?
Les résultats sont –ils cohérents avec les connaissances actuelles ?
Les résultats s’appliquent-ils à mon patient ?
Niveau de preuve ?
Lieu de l’étude
Bénéfices/Risques
Coûts/ Bénéfices
L’étude a –t-elle respectée la réglementation et les principes éthiques ?
Quel est l’impact de l’étude sur la santé ?
CPPRB, Loi informatique et liberté…
Exemple 1
Madame B., mariée, secrétaire d’une PME, a eu
une conduite à risque vis-à-vis du VIH.
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage
anonyme et gratuit. Quelles doivent être les
caractéristiques du test de dépistage employé ?
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient
consulter. Ayant reçu les résultats, vous savez
qu’elle est séropositive. Elle vous indique qu’elle
est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?
Exemple1
Question 1 : Elle se rend au centre de dépistage anonyme et
gratuit. Quelles doivent être les caractéristiques du test de
dépistage employé ? /12
Sensibilité élevé/4.
Privilégier la sensibilité sur la spécificité/2.
Faible coût/2.
Acceptabilité/2.
Faible risque/2.
Question 2 : 3 jours après, Mme B revient consulter. Ayant
reçu les résultats, vous savez qu’elle est séropositive. Elle
vous indique qu’elle est revenue par politesse mais ne veut pas
connaître le résultat. Que faites-vous ?/12
Expliquer à Mme B la conduite de confirmation diagnostique/3
Spécificité élevé du test de confirmation diagnostique/1,
Obligation d’information de la patiente maladie contagieuse/1 transmissible/1
exposant un tiers/1 art 111-2 loi du 4 mars/2,
Convaincre Mme B d’adopter une conduite adaptée à son risque de transmission
du VIH/4.