PERFORMANCES D’TEST DE DEPISTAGE Dr S.AMAROUCHE Maître assistante Epidémiologie Université 3 Constantine SEMEP CHU Constantine.

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1 PERFORMANCES D’TEST DE DEPISTAGE Dr S.AMAROUCHE Maître assistante Epidémiologie Université 3 Constantine SEMEP CHU Constantine

2 Plan du cours I. Le dépistage 1. Définition 2. Objectif II. Performance d’un test de dépistage 1. Définition d’un test de dépistage 2. Différence entre un test de dépistage et un test diagnostique 3. Les mesures de performance d’un test de dépistage

3 Le dépistage

4 1. Définition: Le dépistage consiste à identifier de manière présomptive à l’aide de test, d’examens ou d’autres techniques susceptibles d’une application rapide, les sujets atteints d’une maladie ou d’une anomalie passée jusqu’- alors inaperçue (OMS).

5 1.Définition: Les tests de dépistage doivent permettre de faire le partage entre les personnes apparemment en bonne santé mais qui sont probablement atteintes d’une maladie donnée et celles qui en sont probablement exemptes. Ils n’ont pas pour objet de poser un diagnostic.

6 1. Définition: Les personnes pour lesquelles les résultats sont positifs ou douteux doivent être orientées vers leur médecin pour vérification du diagnostic et, si besoin est, pour la mise en place d’un traitement. Le dépistage est donc une démarche de prévention secondaire

7 2. Objectifs du dépistage: Amélioration de l’état de santé d’une population; Ralentir ou arrêter la progression du problème de santé avant l’apparition de séquelles importante

8 Les performances d’un test de dépistage

9 1. Le test de dépistage Test utilisé a priori, permet de sélectionner dans la population générale les personnes porteuses d’une affection définie. Evaluer un test de dépistage, c’est juger dans quelle mesure un test de dépistage sépare les malades des non malades et quels sont les facteurs qui font varier cette propriété. La valeur d’une méthode de dépistage est toujours relative à une méthode de référence.

10 1. Le test de dépistage Un bon test de dépistage doit :  être fiable  reproductible  être facile à appliquer  être accepté par les « biens portants »  n'avoir que peu d'effets secondaires  être de coût modéré

11 2.Test de dépistage et test diagnostic Test de dépistageTest de diagnostic Personnes apparemment en bonne santé Personnes ayant des troubles définis Groupes d’individusIndividuel N’est pas une base de traitementBase de traitement Moins précisPlus précis Moins cherPlus cher

12 3. Performance d’un test Schématiquement le résultat d’un test s’exprime soit par: Une variable qualitative binaire: test positif ou négatif Une variable quantitative: valeur d’une mesure biologique, note, score…

13 3. Performance d’un test Performances successivement mesurées:  Mesures expérimentales des performances d’un test  Mesures en situations réelles des performances d’un test

14 A. Les mesures expérimentales: Deux qualités majeures:  Sensibilité  Spécificité Les mesures de validité intrinsèques

15 A. Les mesures expérimentales: La valeur d’une procédure s’établit en fonction d’une méthode de référence reconnue comme fiable. Définir la validité d’un test, c’est donc mesurer la capacité du test à séparer les sujets malades et non malades chez lesquels le diagnostic aura été établi auparavant avec certitude par un test de référence.

16 A. Les mesures expérimentales : Cas qualitatif Dans le cas d’un test de nature qualitative pour lequel la réponse est binaire (positif/négatif, présent/absent), la sensibilité et la spécificité sont fixes. La confrontation des résultats entre le test à évaluer et le test de référence est en général présentée dans un tableau de contingence

17 A. Les mesures expérimentales : Cas qualitatif Maladie présenteabsente TestPositifVPFP négatifFNVN VP: vrais positifs FP: faux positifs FN: faux négatifs VN: vrais négatifs

18 A. Les mesures expérimentales : Cas qualitatif VP (vrais positifs) : sujets effectivement malades pour lesquels le test est positif. VN (vrais négatifs) : sujets effectivement non malades pour lesquels le test est négatif. FP (faux positifs) : sujets en réalité non malades pour lesquels le test est positif FN (faux négatifs) : sujets en réalité malades pour lesquels le test est négatif.

19 A. Les mesures expérimentales : Cas qualitatif Sensibilité: Capacité d’un test à détecter les cas d’une maladie Probabilité d’avoir un test positif quand on est malade la proportion de vrais positifs parmi les malades. Disposer d’un groupe de malades Exprimée en pourcentage Se = VP/(VP+FN)

20 A. Les mesures expérimentales : Cas qualitatif Spécificité Capacité d’un test à identifier correctement les individus indemnes de la maladie Probabilité d’avoir un test négatif quand on est non malade La proportion de vrais négatifs parmi les non malades. Disposer d’un groupe de malades Exprimée en pourcentage Sp = VN/(VN+FP)

21 A. Les mesures expérimentales : cas qualitatif Sensibilité et spécificité sont des proportions : elles ne peuvent donc varier qu’entre 0 et 1 (0 et 100%). Un test est dit « sensible » si le nombre de faux négatifs est faible, il est dit « spécifique » dans le cas où le nombre de faux positifs est faible.

22 A. Les mesures expérimentales : Cas quantitatif Ce sont en fait les plus fréquents. Les valeurs de la sensibilité et de la spécificité dépendent du seuil de décision choisi.

23 A. Les mesures expérimentales : cas quantitatif En pratique, il y a toujours une part d’arbitraire dans la notion de seuil de décision. Cependant, le choix de la valeur seuil dépend du contexte et des caractéristiques de la maladie étudiée : un test plutôt sensible sera indiqué dans les cas de maladies graves pour lesquelles il peut être important d’éviter le plus possible des faux négatifs, même s’il y a des faux positifs.

24 A. Les mesures expérimentales : cas quantitatif

25 B. Mesures de performances en situations réelles Le résultat d’un test partage la population d’étude en deux groupes: Groupe avec résultats positifs Groupe avec résultats négatifs

26 B. Mesures de performances en situations réelles Question fondamentale: Quelle confiance accorder au résultat du test Quelle est la probabilité pour un sujet d’avoir la maladie si le test est positif ? Quelle est la probabilité d’être indemne de la maladie si le test est négatif ? Ces probabilités correspondent aux valeurs prédictives du test.

27 B. Mesures de performances en situations réelles Valeur prédictive positive : proportion de vrais positifs parmi l’ensemble des résultats positifs au test: VPP = VP / (VP + FP)

28 B. Mesures de performances en situations réelles Valeur prédictive négative : proportion de vrais négatifs parmi l’ensemble des résultats négatifs au test VPN = VN / (VN + FN)

29 B. Mesures de performances en situations réelles Contrairement à la sensibilité et à la spécificité, les valeurs prédictives du test ne sont pas constantes, mais dépendent de la prévalence de la maladie dans la population.

30 B. Mesures de performances en situations réelles Les valeurs de prédiction mesurent donc les pourcentages de personnes correctement classées en fonction du résultat donné par un test de dépistage. Dans une optique de dépistage, la VPP donne une idée du nombre d’examens inutiles qui seront faits à une population en bonne santé.

31 C. Reproductibilité et concordance Un test doit être: Reproductible d’une séance de travail à un autre Concordant d’un expérimentateur à un autre

32 Conclusion Mesures de performances : probabilités comprises entre 0 et 100 % (0 et 1) Pas de test diagnostique = 100 % ! Un test est d’autant meilleure qu’il est à la fois sensible et spécifique : Se et Sp tendent vers 100 % Un test est d’autant plus intéressant que ses valeurs prédictives (VPP et VPN) tendent vers 100 %

33 Conclusion Un test sensible (Se tend vers 100 %) manque rarement les sujets atteints de la maladie Un test spécifique (Sp tend vers 100 %) affirme rarement qu’un sujet est malade alors qu’il ne l’est pas.