Tests simples Tests multiples et prvalence Les tests

Tests simples Tests multiples et prévalence.

Les tests de dépistage. Un test de n’est pas un DIAGNOSTIC, il existe deux cas d’erreur de dépistage : les faux positifs les faux négatifs. et

• Un faux positif est une personne dépistée à risque mais qui ne présente pas l’anomalie Un faux négatif est une personne dépistée à faible risque par le test, mais qui présente l’anomalie.

• La fiabilité et l’efficacité d’un test peuvent être évalués au cours d’une campagne de dépistage mettant en œuvre un grand nombre d’individus (une, voire plusieurs années de suivi de malades)

Résultat Malades Sains Test Vrais + positifs a Test Faux — négatifs c Faux + b Vrais — d N( t+) Ns N total Nm total N (t-) Un diagnostic est un test sans erreur

Des tests en tous domaines Test : PSA (Antigène prostatique spécifique) est un marqueur tumoral utilisé pour la détection du cancer de la prostate. Le taux de PSA dans le sang est normal si T<4 ng/ml. En France, l'incidence globale est de 000 et une mortalité de 9000. Diagnostic : Cancer 4/10

…PPFFPFPPPFFFFFFPFPPFFPFPPFPFFF… Test : La fréquence de séquences de longueur au moins 6 est inférieure à 0, 80. Diagnostic : Cette séquence est (ou n’est pas) pas due au hasard.

• On jette un dé 400 fois et on calcule : Test nd²obs ≤ D 9 Diagnostic le dé est régulier

Tests en vrac : Alarmes, tests de conformité, examens et concours, tests médicaux… Diagnostics en vrac : Un enfant est tombé dans la piscine, une pièce est conforme, un candidat est apte à enseigner, un patient n’a pas de cancer…

Des tests rigides… Le cas d’un objet testé par un robot pré- programmé. (Aucune influence Test-Testé)

Des tests à influences… Le sujet est modifié (ou se modifie ) par (pour) le test et peut adapter son attitude pour réussir le test ! L’exemple du bac !

Des tests influencés… Le sujet est modifié (ou se modifie !) par (pour) le test et peut adapter son attitude pour réussir le test, et le test modifié pendant sa réalisation en fonction des réactions du sujet (? ) L’exemple du bac !!

Vers une attitude scientifique ? Le test, ses conditions, et ses limites décisionnelles doivent être préalablement défini à son utilisation pour adopter une règle de décision. Que penser d’un chercheur qui augmente la sensibilité d’un test jusqu’à obtenir ce qu’il désire ? (!)

Les notions utiles : Prévalence (p) : Taux d'individus malades (M) dans l'ensemble de la population étudiée.

Les notions utiles : Sensibilité (s) : Permet de juger l'efficacité du test dans la sous-population de malades, soit la valeur de

Les notions utiles : Spécificité (r) : permet de juger l'efficacité du test dans la sous population saine.

Antinomie entre sensibilité et spécificité. L’idéal est de rendre en même temps ces deux valeurs très proches de 1.

proche de 1 (très sensible) augmente souvent aussi : Et donc diminue la spécificité :

A l’inverse, un test très « dur » , de très bonne spécificité pour lequel : est proche de 1 augmente aussi : et donc diminue :

Il est de la responsabilité du testeur de déterminer a priori quel est le niveau de sensibilité qu’il choisit.

Vaut il mieux condamner un innocent ou laisser un coupable en liberté ? Les baumettes.

Vaut il mieux traiter une personne en bonne santé (parfois lourdement…) ou ne pas soigner une personne malade ?

Retour sur un marqueur tumoral EXAMEN DE SANG PSA : PSA LIBRE : Rapport PSA libre/total : Sensibilité 65% 1, 86 ng/ml 0, 44 ng/ml (Norm 0 -5) 24 % Spécificité 95%

Positif Un groupe de 1000 personnes détectées positive à la suite d’un test d’une spécificité de 0. 9999 sur une population. Quelle est la proportion de malades dans ce groupe ?

Autrement dit : Je détecte une personne positive avec ce test de très bonne spécificité. ( sur une personne saine) Quelle est la probabilité qu’elle soit malade ?

Ou encore : « Si elle n’était pas malade, elle aurait une chance sur 10. 000 d’avoir ce résultat. » Est-elle probablement malade ?

Réponse : Je n’ en sais rien. Tout dépend de la prévalence de la population.

Je suis médecin (réputé mondialement) spécialiste d’une maladie (M) qui touche une personne sur 10000 (6500 en France). J’effectue un excellent test (T) sur une personne « choisie au hasard » , un test de sensibilité 0. 999 et de spécificité 0. 9

Alors la probabilité d’être malade avec T positif est :

Mais si ces patients sont envoyés par des confrères et que je sais, par mon expérience et celle des autres qu’une personne sur 10 est atteinte lorsqu’elle m’est adressée,

VISUALISATION : Sensibilité = x Spécificité = y 1

Sensibilité = x z=0. 1 x+y=1 Prévalence de 0. 1 Spécificité = y

z=0. 7 x+y=1 Prév. de 0. 7

z=0. 1

p = 0. 7 p = 0. 5 p = 0. 3 p = 0. 1 p = 0. 01 1 Variation avec la prévalence

p=0. 6 z=0. 4 x+y=1

Tests multiples On effectue deux tests identiques sur un patient, INDEPENDAMMENT. On s’intéresse au gain de p(M) lorsque les deux tests sont positifs.

p = 0. 1 1 0

p = 0. 1 1 O. 5 Comparaison

p = 0. 1 x = 0. 9 Amélioration max +0. 18 1 0. 5

Pour une prévalence bien plus grande : p=0. 6 x=0. 99 y=0. 95

1 0

Prévalence (p), sensibilité (x), spécificité (y) : étude sur les trois variables.

p=0. 01 p=0. 03 p=0. 05 p=0. 1 p=0. 3 p=0. 5 +67% ! 1 0. 5

0. 1 +0. 025 1

0. 5 1

Fin….