Procédures de diagnostic et de dépistage

26/01/12 Typ : Maxence, Samah/ Cor : Catherine
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Il est nécessaire de dénir les caractérisques intrinsèques des tests qu’ils soient diagnosc ou de dépistage.
Dénion :
Un test diagnosque (ou dépistage) doit être évalué avant d’en envisager l’ulisaon praque.
Cee évaluaon se fera par rapport à un ou des examens de référence (gold standard) an de voir si ce nouvel examen apporte
des amélioraons.
Il faut donc disposer d’un examen de référence :
- gold standard = test parfait, capable d’idener sans erreur les sujets malades des sujets sains
- en foncon de l’ulisaon envisagé de ce test (diagnosc ou dépistage) on peut être amené à privilégier certaines
propriétés du test par rapport à d’autres. Certains test peuvent être très ecaces dans le cadre du diagnosc et pas du
tout intéressants dans une démarche de dépistage et inversement.
Exemple : déterminer les caractérisques d’un test de dépistage-diagnosc d’un cancer :
- gold standard = examen anatomopathologie
- pour les besoins de l’évaluaon, on va soumere les sujets au test de référence (AP) et au test évalué
Intrinsèques : propres au test
- Vont permere de retenir ou non le test dans la démarche
- sensibilité, spécicité et rapport de vraisemblance mesuré
Extrinsèques : liées aux condions d’ulisaon du test (lié à la prévalence de la maladie : un test aura une ulisaon diérente si
la maladie est très présente ou non dans une populaon)
4 critères de qualité d’un test :
- reproducbilité
- informaon valide
- qualités intrinsèques et extrinsèques
- ecace pour le malade et la populaon
Reproducbilité de l’examen : au même endroit ou dans des lieux diérents si les condions changent.
Reproducbilité du jugement : variabilité inter et intra-observateur → coecient d’agrément Kappa
Coecient d’agrément de Kappa :
- index ulisé pour mesurer l’agrément entre plusieurs observateurs (exemple : si deux observateurs voient la même
lésion)
- varie de -1 à +1
- tend vers -1 : discordance d’interprétaon entre les observateurs
- tend vers +1 : concordance d’interprétaon importante
Observateur 2
Observateur 1
Présent
Absent
Total
Présent
a
b
P1 = a+b
Abs
c
d
Q1 = c+d
Total
P2 = a+ c
Q2 = b+d
N = a+b+c+d

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→ P0 = proporon d’agrément observé = (a+d)/n
(résultats avec accord entre les deux lecteurs → même conclusion)
→ Pe = proporon d’agrément aendu = ((P1 x P2) + (Q1 x Q2)) / n
(si les auteurs étaient d’accord sur toutes les interprétaons des résultats)
→ Kappa = (P0 – Pe) / (1 – Pe)
Inconvénient : dépend de la prévalence de la maladie
Problème de la valeur-seuil d’un examen : laquelle ? +++ (valeur à parr de laquelle le test est posif)
Examen clinique donne une esmaon des « chances » qu’a le sujet d’être aeint de la maladie : probabilité d’être malade
Examen complémentaire : modie les probabilités en esmant en foncon des résultats le risque d’être malade ou pas :
- dépend des qualités intrinsèques du test (sensibilité et spécicité)
- dépend de la prévalence de la maladie +++
o Variable qualitave : présence ou absence → posif ou négaf (exemple : test haemoccult → présence ou
absence de sang dans les selles)
o Variable quantave : à parr de quelle valeur d’un dosage on considèrera le dosage posif (exemple : test de
mise en évidence d’une glycémie conforme, élevée ou diminuée. Il est alors nécessaire d’avoir un seuil an de
comparer le résultat).
o sensibilité/ spécicité
- pour test qualitaf : test(+) / test (-) = si le paent est malade, que détecte le test ?
- ne dépend pas de la prévalence de la maladie
o valeurs prédicves
- négave VP = si le test est (+), est-ce que le paent est malade ?
- posive
- dépendent de la prévalence de la maladie
o courbe ROC (receiver operang characteriscs)
- pour test quantaf (seuils, gradaon….)
- alternave : donne la sensibilité et le spécicité pour tous les seuils
Quesons à se poser :
- quelle est la probabilité d’avoir un test (+) si je suis malade ? (probabilité maximale)
- quelle est la probabilité d’avoir un test (-) si je ne suis pas malade ?
- quelle est la probabilité que je sois malade si j’ai un test (+) ?
Un échanllon de paents qui subissent à la fois le test de diagnosc et le test de référence.
Les paents sont donc classés en malades ou en non malades avec le test de référence et posif ou négaf avec le test
diagnosque.

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Echanllon total
Maladie + = (a+c)
Maladie - = (b+d)
Prévalence = (a+c)/
(a+b+c+d)
Test + = (a+b)
Vrais posifs (VP)
Faux posifs (FP)
Valeur prédicve + =
a/(a+b)
Test - = (c+d)
Faux négafs (FN)
Vrai négafs (VN)
Valeur prédicve - =
d/(c+d)
Se = a/(a+c)
Sp = d/(b+d)
Si ce tableau ne peut être construit à parr des données fournies, l’étude est inule.
Il s’agit de la capacité d’un test à mere en évidence les sujets malades (test + chez les M+) :
Se = a/(a+c)
Plus la sensibilité est basse, moins le test est bon.
- elle n’est pas inuencée par la prévalence de la maladie dans la populaon où il est réalisé.
- La Se mesure la capacité d’un test à bien idener les malades. Elle correspond à la probabilité d’avoir un test posif
chez un malade.
- Elle est exprimée par la proporon de VP chez les malades soit :
Se = VP / (VP + FN)
Exemple : cancer colorectal (diagnosc histologique)
Oui
Non
Saignement
rectal
Oui
82
1505
Non
13
668
95
2173
Sensibilité = P(saignement/malade)
= 82 / (82 + 13) = 86,3 %
Échanllon total
Maladie + (a+c)
Maladie – (b+d)
Test + (a+b)
VP (a)
FP (b)
Test – (c+d)
FN (c)
VN (d)
Elle n’est pas inuencée par la prévalence de la maladie dans la populaon où le test est réalisé. La spécicité mesure la capacité
d’un test à bien classer les paents indemnes de la maladie. Elle correspond à la probabilité d’avoir un test négaf chez un sujet
sain.
Elle est exprimée par la proporon de VN chez les sujets sains, soit :

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Sp = VN/VN+FP
Exemple : cancer colorectal (diagnosc histologique) le même que précédemment
Spécicité = P(absence de saignement/sain)
= 668 / 668 + 1505 = 30,7%
Cependant, la Se et la Sp ne permeent pas de répondre à la queson implicitement posée par le clinicien lorsqu’il prescrit un
test biologique : quelle est la probabilité que le paent soit malade si le test est posif et qu’il soit indemne si le test est
négaf ?
Les valeurs prédicves posives et négaves procurent cee informaon = probabilité post-test.
Les valeurs prédicves sont liées à la prévalence de la maladie = probabilité pré-test.
Ces deux valeurs vont bouger en foncon de la prévalence. Il vaut mieux les uliser dans un test où elle est élevée.
Prévalence = (a+c)/(a+b+c+d)
Valeur prédicve posive = a/(a+b)
Valeur prédicve négave = d/(c+d)
VPP/VPN : calculs :
VPP = VP/ VP + FP = P(malades/Test+)
VPN = VN/FN+VN = P(sains/Test-)
La noon d’ulisaon de ce test : la VPN et la VPP sont étroitement liées à la prévalence, elles doivent être évaluées dans une
populaon où la prévalence est importante.
Malades
Sains
Test +
VP
FP
Test -
FN
VN
Lorsque la prévalence est relavement élevée (30%), chez les 2200 personnes, on s’aend à ce qu’il y ait le ers portant la
maladie. 581 personnes sont suscepbles de porter la maladie. La VPP passe à 34,5%. La VPP ici a fortement augmenté parce que
la prévalence de la pathologie est importante. La probabilité post-test ne sera pas la même.
Exemple :
* Avec N = 2268 (populaon à risque) et prévalence = 4,2%
Saignement rectal +
Saignement rectal -
Cancer
82
13
Sains
1505
668
VPP = 82/(82+1505) = 5 ,2%
VPN = 668/(668+13) = 98,1%
Près de 5% des paents auront une tumeur colorectale
→ Se = 86,3%
→ Sp = 30,7%
VPN = P(Sains/test-)= VN / (VN+FN)
VPP = P(malades/test+) = VP / (VP+FP)

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* Avec N = 2268 et prévalence = 29,7%
Saignement rectal +
Saignement rectal -
Cancer
581
92
Sains
1105
490
VPP = 581/(581+1505) = 34,5%
VPN = 490/(490+92) = 84,2%
→ Se et Sp restent inchangés
→ VPN augmente +++
→ VPN relavement idenque
2. 
La VPP et la VPN sont dépendants de la prévalence. On devra faire le test sur une populaon où la prévalence est élevée.
Les facteurs intrinsèques (sensibilité et spécicité) dépendent du test diagnosque. Quelle que soit la populaon, ce seront les
mêmes valeurs. Ils sont totalement indépendants de la prévalence.
La valeur globale du test est : (a+d) / (a+b+c+d)
Ils visent à établir la valeur d’un test :
- exactude
- test de Youden
- Rapport de vraisemblance
A. 
C’est la proporon de bien classés, le pourcentage de résultats exacts, c’est-à-dire VP et VN par rapport à la cohorte :
- varie de 0 à 1
- 1 correspondant à une absence de FP et FN
Il s’agit de l’addion des deux qualités intrinsèques du test (Sp et Se). Il est exprimé en pourcentage, il s’agit de :
- J = Se + Sp – 100
- Varie de -1 à 1
- 0 : pas d’orientaon diagnosque
- cet indice est peu ulisé
- exemple : 87 + 31 -100 = 18 % indice très faible traduisant que le test haemoccult est relavement peu intéressant
Ils expriment la probabilité d’avoir un test posif chez les malades et la probabilité d’avoir un test négaf chez les non malades.
Ils sont calculés à parr de la Se et de la Sp, ils sont indépendants de la prévalence de la maladie +++
- c’est la vraisemblance que le sujet soit malade lorsque le test est posif
- il s’exprime naturellement comme le rapport des taux des tests posifs chez les malades (VP/M+) sur les tests posifs
chez les non-malades (FP/M-)
- LR+ = taux des vrais posifs/taux des faux posifs = Se/(1-Sp)
- Ce rapport posif varie de 0 (sensibilité nulle) à l’inni (spécicité tend vers 1)