Comment calculer la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative
Si vous effectuez un test administré à une population donnée, vous devrez déterminer la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative pour déterminer l'utilité du test. Pour calculer la sensibilité, ajoutez les vrais positifs aux faux négatifs, puis divisez le résultat par les vrais positifs. Pour calculer la spécificité, ajoutez les faux positifs aux vrais négatifs, puis divisez le résultat par les vrais négatifs. Pour la valeur prédictive positive, ajoutez les vrais positifs aux faux positifs, puis divisez le résultat par les vrais positifs. Pour la valeur prédictive négative, ajoutez les vrais négatifs aux faux négatifs, puis divisez le résultat par les vrais négatifs. Pour plus de conseils, y compris comment comprendre la terminologie utilisée dans les tests de population, lisez la suite!
Ayez un test qui vous intéresse pour déterminer sa sensibilité, sa spécificité, sa valeur prédictive positive et sa valeur prédictive négative pour cette population, et exécutez ce test sur tout le monde au sein de l'échantillon de population choisi.
Pour tout test donné administré à une population donnée, il est important de calculer la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative, afin de déterminer l'utilité du test pour détecter une maladie ou une caractéristique dans la population donnée. Si nous voulons utiliser un test pour tester une caractéristique spécifique dans un échantillon de population, nous aimerions savoir:
- Quelle est la probabilité que le test détecte la présence d'une caractéristique chez une personne présentant la caractéristique (sensibilité)?
- Quelle est la probabilité que le test détecte l'absence d'une caractéristique chez quelqu'un sans la caractéristique (spécificité)?
- Quelle est la probabilité qu'une personne ayant un résultat de test positif ait réellement la caractéristique (valeur prédictive positive)?
- Quelle est la probabilité qu'une personne ayant un résultat de test négatif n'ait en fait pas la caractéristique (valeur prédictive négative)?
Ces valeurs sont très importantes à calculer afin de déterminer si un test est utile pour mesurer une caractéristique spécifique dans une population donnée. Cet article montrera comment calculer ces valeurs.
Méthode 1 sur 1: faire votre propre calcul
- 1Définissez une population à échantillonner, par exemple 1000 patients dans une clinique.
- 2Définir la maladie ou la caractéristique d'intérêt, par exemple la syphilis.
- 3Avoir un test de référence bien établi pour déterminer la prévalence d'une maladie ou d'une caractéristique, par exemple une documentation microscopique sur fond noir de la présence de la bactérie Treponema pallidum à partir d'éraflures d'une plaie syphilitique, en collaboration avec les résultats cliniques. Utilisez le test de référence pour déterminer qui a la caractéristique et qui n'en a pas. À titre d'illustration, disons que 100 personnes l'ont et 900 non.
Quelle est la probabilité qu'une personne ayant un résultat de test négatif n'ait en fait pas la caractéristique (valeur prédictive négative)? - 4Ayez un test qui vous intéresse pour déterminer sa sensibilité, sa spécificité, sa valeur prédictive positive et sa valeur prédictive négative pour cette population, et exécutez ce test sur tout le monde au sein de l'échantillon de population choisi. Par exemple, supposons que ce test soit un test de réactif plasmatique rapide (RPR) pour dépister la syphilis. Utilisez-le pour tester les 1000 personnes de l'échantillon.
- 5Pour les personnes qui ont la caractéristique (telle que déterminée par l'étalon-or), enregistrez le nombre de personnes testées positives et le nombre de personnes testées négatives. Faites de même pour les personnes qui n'ont pas la caractéristique (telle que déterminée par l'étalon-or). Vous vous retrouverez avec quatre nombres. Les personnes ayant la caractéristique ET testées positives sont les vrais positifs (TP). Les personnes ayant la caractéristique ET testées négatives sont les faux négatifs (FN). Les personnes sans la caractéristique ET testées positives sont les faux positifs (FP). Les personnes sans la caractéristique ET testées négatives sont les vrais négatifs (TN) Par exemple, supposons que vous ayez fait le test RPR sur les 1000 patients. Parmi les 100 patients atteints de syphilis, 95 d'entre eux ont été testés positifs et 5 négatifs. Parmi les 900 patients sans syphilis, 90 ont été testés positifs et 810 négatifs. Dans ce cas, TP=95, FN=5, FP=90 et TN=810.
- 6Pour calculer la sensibilité, divisez TP par (tp+fn). Dans le cas ci-dessus, ce serait 95/(95+5)= 95%. La sensibilité nous indique la probabilité que le test revienne positif chez quelqu'un qui a la caractéristique. Parmi toutes les personnes qui ont la caractéristique, quelle proportion sera testée positive? La sensibilité à 95% est plutôt bonne.
- 7Pour calculer la spécificité, divisez TN par (fp+tn). Dans le cas ci-dessus, ce serait 810/(90+810)= 90%. La spécificité nous indique la probabilité que le test soit négatif chez quelqu'un qui n'a pas la caractéristique. Parmi toutes les personnes sans la caractéristique, quelle proportion sera testée négative? 90% de spécificité est assez bonne.
- 8Pour calculer la valeur prédictive positive (PPV), divisez TP par (tp+fp). Dans le cas ci-dessus, cela serait 95/(95+90)= 51,4%. La valeur prédictive positive nous indique la probabilité qu'une personne présente la caractéristique si le test est positif. Parmi toutes les personnes testées positives, quelle proportion a vraiment la caractéristique? 51,4% de VPP signifie que si votre test est positif, vous avez 51,4% de chances d'être atteint de la maladie.
Si vous effectuez un test administré à une population donnée, vous devrez déterminer la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative pour déterminer l'utilité du test. - 9Pour calculer la valeur prédictive négative (VAN), divisez TN par (tn+fn). Dans le cas ci-dessus, cela serait 810/(810+5)= 99,4%. La valeur prédictive négative nous indique la probabilité qu'une personne ne présente pas la caractéristique si le test est négatif. Parmi toutes les personnes dont le test est négatif, quelle proportion n'a vraiment pas la caractéristique? 99,4% NPV signifie que si votre test est négatif, vous avez 99,4% de chances de ne pas avoir la maladie.
- L'exactitude, ou l'efficacité, est le pourcentage de résultats de test correctement identifiés par le test, c'est-à-dire (vrais positifs + vrais négatifs)/résultats totaux du test = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN).
- Les bons tests de dépistage ont une sensibilité élevée, car vous voulez pouvoir détecter tous ceux qui ont la caractéristique. Des tests à très haute sensibilité sont utiles pour écarter des maladies ou des caractéristiques si elles reviennent négatives. ("SNOUT": règle de sensibilité OUT)
- Essayez de dessiner une table 2x2 pour faciliter les choses.
- Sachez que la sensibilité et la spécificité sont des propriétés intrinsèques d'un test donné, et ne dépendent pas de la population donnée, c'est-à-dire que ces deux valeurs doivent être les mêmes lorsqu'un même test est appliqué à des populations différentes.
- Les bons tests de confirmation ont une spécificité élevée, car vous voulez que votre test soit spécifique et ne qualifie pas à tort ceux qui n'en ont pas la caractéristique. Des tests à très haute spécificité sont utiles pour statuer sur des maladies ou des caractéristiques si elles reviennent positives. ("SPIN": SPEcificity-rule IN)
Quelle est la probabilité qu'une personne ayant un résultat de test positif ait réellement la caractéristique (valeur prédictive positive)? - En revanche, la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative dépendent de la prévalence de la caractéristique dans une population donnée. Plus la caractéristique est rare, plus la valeur prédictive positive est faible et plus la valeur prédictive négative est élevée (car la probabilité pré-test est faible pour la caractéristique rare). Inversement, plus la caractéristique est commune, plus la valeur prédictive positive est élevée et plus la valeur prédictive négative est faible (car la probabilité pré-test est élevée pour la caractéristique commune).
- Essayez de bien comprendre ces concepts.
- Il est facile de faire des erreurs de calcul imprudentes. Vérifiez bien vos calculs. Dessiner une table 2x2 vous aidera.
Lisez aussi: Comment calculer l'âge moyen?
Questions et réponses
- Comment la sensibilité est-elle liée à la valeur prédictive positive par formule?L'éclairage, le son, l'odeur, l'arôme, etc. auraient besoin de plus d'informations pour créer une formule basée sur ce que vous voulez atteindre.
- Ai-je besoin d'un échantillon aléatoire pour calculer la valeur prédictive positive?Non, vous pouvez toujours calculer en sachant quel groupe a reçu quel traitement.
