Le but de cet article est d’aider à comprendre la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive (PPV) et la valeur prédictive négative (NPV) dans un format intuitif et compréhensible.

Contexte

La sensibilité et la spécificité sont des caractéristiques d’un test.

La valeur prédictive positive (VPP) et la valeur prédictive négative (VPN) sont les mieux considérées comme la pertinence clinique d’un test.

La différence significative est que le VPP et la VAN utilisent la prévalence d’une affection pour déterminer la probabilité qu’un test diagnostique cette maladie spécifique. Alors que la sensibilité et la spécificité sont indépendantes de la prévalence.

La prévalence est le nombre de cas dans une population définie à un moment donné et est exprimée en décimal ou en pourcentage.

La sensibilité est le pourcentage de vrais positifs (par exemple, 90% de sensibilité = 90% des personnes atteintes de la maladie cible seront testées positives).

La spécificité est le pourcentage de vrais négatifs (par ex. 90% de spécificité = 90% des personnes qui n’ont pas la maladie cible seront testées négatives).

Ceux-ci vous permettent d’exclure ou d’exclure des conditions, mais pas de diagnostiquer définitivement une condition.

Un tableau classique qui permet d’élaborer quantitativement la sensibilité et la spécificité peut être vu ci-dessous.

Sensibilité

La sensibilité d’un test est la proportion de personnes testées positives parmi toutes celles qui ont réellement la maladie.

Un test sensible permet d’éliminer une maladie lorsque le test est négatif (par exemple, amylase négative dans la pancréatite). Très sensible = MUSEAU = exclu.

La sensibilité peut être considérée comme « à quel point le test est délicat / sensible pour détecter de petits changements ». Le test d’amylase est très sensible car il est capable de capter de très petites quantités d’amylase dans le sang. En conséquence, le risque de présence d’amylase « inférieure au seuil de détection » est faible. Par conséquent, un résultat négatif signifierait l’une des deux choses. Premièrement, cette amylase est présente mais en si petites quantités qu’elle est indétectable par le test (peu probable car ce test capte de petites modifications). Deuxièmement, cette amylase n’est pas présente du tout (plus probable).

Cet exemple fonctionne parce que la maladie (pancréatite) a un trait (amylase) qui est presque toujours présent et que le test recherche ce trait. Si le trait n’est pas présent, il est peu probable que la maladie soit présente et peut être exclue.

Spécificité

La spécificité d’un test est la proportion de personnes dont le test est négatif parmi toutes celles qui n’ont pas réellement cette maladie.

Un test spécifique aide à éliminer une maladie lorsqu’elle est positive (par exemple, jauge d’urine pour les nitrites dans les infections urinaires). Très spécifique = SPIN = règle en.

Si une maladie (IVU) présente un caractère (nitrites dans l’urine) rare dans d’autres maladies, un test de ce caractère peut être considéré comme hautement spécifique car le trait est spécifique à cette maladie. Cependant, un résultat positif ne signifierait pas qu’ils ont définitivement une infection URINAIRE car un test très spécifique ne tient pas compte de la fréquence de la maladie (prévalence).

Valeur prédictive positive (PPV) et valeur prédictive négative (NPV)

Valeur prédictive positive (PPV) et négative la valeur prédictive (VAN) est directement liée à la prévalence et vous permet de dire cliniquement quelle est la probabilité qu’un patient ait une maladie spécifique.

Valeur prédictive positive (VPP)

La valeur prédictive positive est la probabilité qu’à la suite d’un résultat de test positif, cet individu aura vraiment cette maladie spécifique.

Valeur prédictive négative (NPV)

La valeur prédictive négative est la probabilité qu’à la suite d’un résultat de test négatif, cette personne n’aura vraiment pas cette maladie spécifique.

Pour tout test donné (c’est-à-dire que la sensibilité et la spécificité restent les mêmes) lorsque la prévalence diminue, la La VPP diminue car il y aura plus de faux positifs pour chaque vrai positif. C’est parce que vous recherchez une « aiguille dans une botte de foin” et que vous trouverez probablement beaucoup d’autres choses qui se ressemblent en cours de route – plus la botte de foin est grande, plus vous confondez souvent les choses avec une aiguille.

Par conséquent, à mesure que la prévalence diminue, la VAN augmente car il y aura plus de vrais négatifs pour chaque faux négatif. En effet, un faux négatif signifierait qu’une personne a réellement la maladie, ce qui est peu probable car la maladie est rare (faible prévalence).

Des exemples de la façon dont la VPP et la VAN peuvent varier avec la prévalence d’un test spécifique peuvent être vus ci-dessous.

Pensées finales

Espérons qu’avec l’aide de cet article, les concepts de sensibilité, de spécificité, de PPV et de NPV sont maintenant plus clairs. Les exemples donnés devraient vous permettre de voir comment et pourquoi ceux-ci varient à mesure que différents facteurs changent.