principe d’évaluation des tests diagnostiques · méthode 8. s’assurer que la méthode...
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17/01/2013
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Principed’évaluation des tests
diagnostiques
Dr Sandra DAVID TCHOUDA
Cellule d’évaluation médico-économique des innovations, CHUG
S David tchouda / Eval test diag / P2 2012/2013 2
PlanRappel LCA / Objectif et contexte de ces études visant à évaluer un test diagnostiquePrincipe d’un test diagnostiquePerformance diagnostique d’un test / application pratique (EP)
Se, Sp, rapports de vraisemblance (RV)VPP, VPNNomogramme de Fagan : P(M) a priori et a postériori
Biais / précautions d’interprétationBiais de sélection, de classement et de publication,
Exemple de calculRéférence bibliographique
Objectif et contexte de ce type d’étude
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Mesurer la performance/ validité d’un « test » pour une maladie donnée :
critère intrinsèque : Sensibilité, spécificité, RV+, RV-, indice de YoudenRecherche d’un seuil (courbe ROC, aire sous la courbe)
critère extrinsèque : VPP, VPN
Le différencier de reproductibilité ou fiabilité(variabilité intra et inter laboratoire)Coût
Objectif de ces études
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Design d’étude
Le plus souvent, étude observationnelleCohorte Cas témoinsÉtude transversaleinterventionnelle si le test ne fait pas partie
de la pratique de soins courantePlus rarement, étude interventionnelle
Essai cliniqueTest rajouté à la pratique habituelle
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Respect d’un continuum à cette recherche :1. Mise en évidence de l’association entre le test
(biologie, imagerie, génétique, SC…) et la maladieRecherche étiologique (étude de cohorte, cas témoins, …)
objectif préalable
2. Intérêt de ce test pour diagnostiquer la maladie ? Fiabilité / reproductibilité en 1er lieuValidité, qualités diagnostiques du test
Validité interne
3. … Si test « satisfaisant », autres objectifs :Intérêt dans dépistage (stade pré symptomatique), Intérêt dans le pronostic de la maladie Intérêt dans le diagnostic « thérapeutique »
amélioration de la Validité externe
Contexte d’étude
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…Rappel LCA 24 objectifs pour l’ECN…
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Rappel LCA (1) : quels objectifs ?
Critiquer un article pour modifier sa pratique… ou pas !
Implication +++Proposition de grille de LCA en santé
Support HAS janvier 2000grille de l’ECN en médecine :
LCA des articles épidémiologiques et en recherche clinique Contient 24 objectifs (ci-après)
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Rappel LCA (2) : grille ECN
IDENTIFIER1. l’objet d’un article médical scientifique parmi les
suivants : évaluation d’une procédure diagnostique, d’un traitement, d’un programme de dépistage, estimation d’un pronostic, enquête épidémiologique à l’exclusion des MA,
2. La question posée par les auteurs (hypothèses).
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Rappel LCA (3) : grille ECN (suite)
ANALYSER LA METHODOLOGIEPopulation3. Identifier les caractéristiques de la population source /
cible,4. Analyser les modalités de sélection des sujets, critères
inclusion/exclusion5. Analyser la technique de randomisation, le cas échéant,6. Discuter la comparabilité des groupes soumis à la
comparaison,7. Discuter l’évolution des effectifs étudiés et leur
cohérence dans la totalité de l’article. Calcul du nombre de sujet fait a priori ?
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Rappel LCA (4) : grille ECN (suite)
ANALYSER LA METHODOLOGIE (suite)Méthode8. S’assurer que la méthode employée est cohérente
avec le projet du travail et qu’elle est effectivement susceptible d’apporter « une » réponse à la question posée dans l’article,
9. Vérifier que les analyses statistiques (en fonction de notions élémentaires) sont cohérentes avec le projet du travail, connaitre les limites de l’analyse en sous- groupe, notion de perdus de vue (PDV),
10. Vérifier le respect des règles éthiques.
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Rappel LCA (5) : grille ECN (suite)
ANALYSER LA PRESENTATION DES RESULTATS
11. Analyser la présentation, la précision et la lisibilité des tableaux et des figures, leur cohérence avec le texte et leur utilité,
12. Vérifier la présentation des indices de dispersion(intervalle de confiance, valeurs extrêmes, quantiles, écart-types) permettant d’évaluer la variabilité des mesures / l’imprécision des estimations.
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Rappel LCA (6) : grille ECN (suite)
CRITIQUER L’ANALYSE DES RESULTATS ET DE LA DISCUSSION
11. Discuter la nature et la précision des critères de jugement des résultats.
12. Relever les biais qui ont été discutés. Rechercher d’autres biais de classement et de sélection éventuels non pris en compte dans la discussion et relever leurs conséquences dans l’analyse des résultats.
13. Vérifier la logique de la discussion et sa structure. Reconnaître ce qui relève des données de la littérature et ce qui est opinion personnelle de l’auteur.
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Rappel LCA (7) : grille ECN (suite)
CRITIQUER L’ANALYSE DES RESULTATS ET DE LA DISCUSSION (suite)
14. Discuter la signification statistique des résultats.15. Discuter la pertinence clinique des résultats.16. Vérifier que les résultats offrent une réponse à la
question annoncée,17. Vérifier que les conclusions sont justifiées par les
résultats,18. Indiquer le niveau de preuve de l’étude (grille de l’HAS).
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Rappel LCA (8) : grille ECN (suite)
EVALUER LES APPLICATIONS CLINIQUES21. Discuter la ou les applications potentielles /décisions
médicales auxquelles peuvent conduire les résultats et la conclusion de l’article
CRITIQUER LA FORME DE L’ARTICLE 22. Identifier la structure IMReD (Introduction, Matériels
et Méthodes, Résultats, Discussion) et s’assurer que les divers chapitres de la structure répondent à leurs objectifs respectifs
23. Faire une analyse critique de la présentation des références
24. Faire une analyse critique du titre
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Rappel LCA (9) : en bref ?Argumenter :
Au début, en utilisant une grille d’aide à la LCA !
En utilisant vos connaissancesSur la structure des articles originaux en généralSur la méthodologie de l’article (objectif, exigences dans population, méthodes et résultats)
validité interneEn discutant la conclusion
« Ampleur » des résultatsPertinence clinique et statistiqueExtrapolation
validité externeReplacer l’étude dans son contexte
Principe du raisonnement probabiliste
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Raisonnement probabiliste (1)
Pourquoi en santé, raisonner sur des probabilités?
Parce que:Le signe clinique parfait pathognomonique ou l’examen complémentaire idéal (non couteux, non douloureux, non invasif…)
existe rarement…On est rarement en situation de certitude absolu
Le vivant n’est pas un théorème de maths démontrable…
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Raisonnement probabiliste (2)
Le but pour un médecin est de transformer une probabilité de maladie a priori
probabilité clinique défini avant l’information fournie par une exploration suppl.…
en une probabilité de maladie a posteriorien intégrant dans la démarche diagnostique l’information fournie par l’exploration !
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Raisonnement probabiliste (3) :
Le raisonnement probabiliste fait partie de la démarche diagnostique :
1. Probabilité de M avant / après le recueil d’un signe clinique
2. Probabilité de M avant / après
Application à l’ embolie pulmonaire (EP)
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1/ Proba d’EP à la cliniqueCancer évolutif (tt en cours dans les 6 mois ou palliatif) + 1 Symptômes cliniques de thrombose veineuse + 3 Fréquence cardiaque supérieure à 100 + 1.5 Immobilisation ou chirurgie dans le mois précédent + 1.5 Antécédent thromboembolique veineux + 1.5 Hémoptysie + 1 Absence d’alternative diagnostique + 3
Score < 2: probabilité faibleScore = 2 à 5: probabilité modéréeScore > 5: probabilité forte
Wells et al. Thromb Haemost 2000; 83: 416
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D-dimère (ELISA)
Écho-doppler des MI
Angioscanner
2/ Proba d’EP
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Raisonnement probabiliste (4) : finalité en santé
Quand P(M) est estimée très forte (> 99 %) ou très faible (< 1 %)
on décide « malade » ou « non maladeon arrête les investigations
La démarche diagnostique est une suite d’évaluation de la probabilité d’une maladieintégrant des informations successives
Principe d’un test diagnostique
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Source d’information Clinique ou paraclinique
Utilisé dans une démarche de décision
But : réduire l’incertitude clinique
Test diag (1) : apport
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Test diag (2) : définitionTout examen anamnestique, clinique ou paraclinique dont le résultat peut être analysé vis à vis d’un diagnostic supposé et exprimé en valeurs ordinales :
positif / négatifpositif / intermédiaire / négatiftrès forte probabilité / forte probabilité / probabilité intermédiaire / faible probabilité / très faible probabilitétransformation d’une variable continue
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Test diag (3) : principe
Test dg
maladie
Faux Positifs Vrai
Positifs Vrai Négatifs
Faux Négatifs
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Calcul de la performance d’un test
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Un mot sur la reproductibilité
« Fiabilité » et « reproductibilité » sont synonymes. Un test reproductible est un test qui donne le même résultat sur un sujet,
quel que soit l’opérateur (reproductibilité inter opérateur) et quel que soit le moment où on l’applique (reproductibilité temporelle / intra opérateur).
Plus un examen est reproductible, plus il est fiable.
La reproductibilité se mesure avec le coefficient kappa(variabilité inter-opérateur ou intra-opérateur)
Ne pas confondre avec la validité du test qui est sa capacité à identifier la maladie (efficacité du test / performance) : Se, Sp, VP, RV, courbe ROC…
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Performance (1)Caractéristiques « intrinsèques » : capacité informative
propres au test (ne dépendent pas de la prévalence)sensibilité, spécificité, rapports de vraisemblance(RV+, RV-)
Caractéristiques « extrinsèques » :caractéristiques intrinsèques + contexte utilisationprévalence (= probabilité pré-test)valeurs prédictives positive / négative (= probabilité post-test)
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Performance (2)Nécessite d’être comparé au test de référence (gold standard) qui définit les malades et les non maladesElaboration d’un tableau de contingence
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Application pratique du cours : l’EP
La question : valeur prédictives de l’EPpar les « D dimères »?
Performance diagnostique des D DimèresCas du critère binaire (seuil D dimères � 500 µg/L)Cas du critère quantitatif
Se et Sp
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Sensibilité et Spécificité
( ) ( )FPVNVNMTPSp+
=−−= /
Gold standardRésultats du test
Malades (M+) Non malades (M-)Test positif (T+) VP FPTest négatif (T-) FN VN
Total (VP+FN) (FP+VN)
( ) ( )FNVPVPMTPSe+
=++= /
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Se ≈ 1 : test très sensible / dg d’exclusiontest toujours positif (T+) chez les sujets malades (M+) existence de FP ?la négativité du test (T-) écarte la maladie (M-)
EP
oui non
D-dimer ≥ 500µg/L 195 278D-dimer < 500µg/L 1 197Total 196 475
( ) ( ) %5.991195
195/ =+
=++= MTPSe
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Sp ≈ 1 : test très spécifique / dg de confirmationtest toujours négatif (T-) chez les sujets sains (M-)
existence de FN ?sa positivité (T+) est pathognomonique de la maladie (M+) EP
oui non
D-dimer ≥ 10,000µg/L 20 2D-dimer < 10,000µg/L 176 473Total 196 475
( ) ( ) %6.992473
473/ =+
=−−= MTPSp
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Rapports de vraisemblance
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Rapports de vraisemblance : définition
Regrouper la sensibilité et la spécificité du test en un seul indicateur, le rapport de vraisemblance
LR+ = P(T+/M+)/P(T+/M-)Capacité à distinguer les M des nonM…
coefficient multiplicateur de la probabilité a priori de la maladie
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Rapports de vraisemblance : calcul
( )( ) Sp
SeMTPMTPLR
−=
−+++
=+1/
/ ( )( ) Sp
SeMTPMTPLR −
=−−+−
=−1
//
Gold standardRésultats du test
Malades (M+)
Non malades (M-)
Test positif (T+)
VP FP
Test négatif (T-)
FN VN
Total
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RV positif : interprétation
( )( ) ( ) ( ) 70.1
414.01995.0
1//
=−
=−
=−+++
=+Sp
SeMTPMTPLR
D-dimère ≥ 500 µg/L
LR+ = (VP/M+) / (FP/M+)Le test est d’autant plus informatif que LR+ >>1 (> 5 admis par la communauté scientifique)Ici, « LR+ = 1.7 » signifie que les DD sont « 1.7 fois plus souvent positifs » chez les M que chez les nonM
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RV négatif : interprétation
Le test est d’autant plus informatif que LR-proche de 0 (FN / VN)« LR- = 0.01 » signifie que les DD sont « 100 fois moins souvent négatifs » chez les Mquechez les nonM
( )( )
( ) ( ) 01.0414.0
995.011//
=−
=−
=−−+−
=−Sp
SeMTPMTPLR
D-dimer < 500 µg/L
Application à l’EP pour l’utilisation des RV
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Application à l’EP
Probabilité a prioriImplicite (raisonnement non formel du médecin par expérience)Explicite (règle prédictive : score de Wells)
Prévalence(EP) a priori
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Rappel : score clinique de WellsCancer évolutif (tt en cours dans les 6 mois ou palliatif) + 1 Symptômes cliniques de thrombose veineuse + 3 Fréquence cardiaque supérieure à 100 + 1.5 Immobilisation ou chirurgie dans le mois précédent + 1.5 Antécédent thromboembolique veineux + 1.5 Hémoptysie + 1 Absence d’alternative diagnostique + 3
Score < 2: probabilité faibleScore = 2 à 5: probabilité modéréeScore > 5: probabilité forte
Wells et al. Thromb Haemost 2000; 83: 416
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D-dimère (ELISA)
Rappel : D DIMERE
RV- = 0.01
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Rapport de vraisemblance (+) de l’angioscanner thoracique spiralé
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Pre-test probability
Post
-test
pro
babi
lity Rapport de
vraisemblance positif: 24.1
Roy et al. BMJ 2005
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Diagramme de Fagan
Scanner : LR+= 24.1
D Dimère : LR- = 0.01
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Synthèse interprétation RV
Coefficient multiplicateur de P(M)
Interprétation RV+: un sujet a « RVP fois » plus de risque d'avoir un test positif s'il est atteint de la maladie étudiée que s'il n'est pas atteint de la maladie.Interprétation RV-: un sujet a « RVN fois » plus de risque d'avoir un test négatif s'il n’est pas atteint de la maladie étudiée que s'il est atteint de la maladie.
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Prev (M)et valeurs prédictives
(VPP et VPN)dans le cas d’une cohorte
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Probabilité a priori : Prévalence
( )01
1/Prévalencemm
mTotalMP
+=+=
Gold standardRésultats du test
Malades (M+) Non malades (M-)
Test positif (T+) VP FPTest négatif (T-) FN VN
Total m1 m0
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Ex : prévalence de l’EP
( ) ( ) %29475196
196/Prévalence =+
=+= TotalMP
EP
oui non
D-dimer ≥ 500µg/L 195 278D-dimer < 500µg/L 1 197Total 196 475
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Probabilité a posteriori (+) : VPPGold standard
Résultats du test
Malades (M+) Non malades (M-)
Test positif (T+) VP FP
Test négatif (T-) FN VN
Total (VP+FN) (FP+VN)
( ) ( )FPVPVPTMPVPP+
=++= /
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Pulmonary Embolism
Yes No
D-dimer ≥ 500µg/L 195 278D-dimer < 500µg/L 1 197Total 196 475
Se = 0.995 et Sp = 0.414Prévalence = 196 / 671 = 29%VPP= 195 / 473 = 41%
Variation de la VPP en fonction de la prévalence (1)
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Pulmonary Embolism
Yes No
D-dimer ≥ 500µg/L 195 2780D-dimer < 500µg/L 1 1970Total 196 4750
Se = 0.995 et Sp = 0.414 Prévalence = 196 / 4946 = 4%VPP= 195 / 2975 = 6.5%
Variation de la VPP en fonction de la prévalence (2)
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Probabilité a posteriori (-) : 1-VPNGold standard
Résultats du test
Malades (M+) Non malades (M-)
Test positif (T+) VP FP
Test négatif (T-) FN VN
Total (VP+FN) (FP+VN)
( ) ( )FNVNVNTMPVPN+
=−−= /
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Interprétation VP (1)
on sait que la VPN augmente quand la P[M] diminue et inversement pour la VPP.
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00Prévalence
VPPVPN
les VP impose de ne parler que de la population concernée.
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Interprétation VP (2)
VPP = Prev*Se / [(Prev *Se) + (1-Prev)*(1-Sp)]= P(M/T+) si cohortedénominateur VPP = % de tests positifs
VPN = (1-Prev)*Sp / [(1-Prev)*Sp + (Prev)*(1-Se)]= P(nonM/T-) si cohorte
si la Sp tend vers 1 la VPP tend vers 1(diagnostic de confirmation)
si la Se tend vers 1 la VPN tend vers 1(diagnostic d’exclusion)
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Interprétation VP (3)VPP
A Se égale, la VPP croit avec P(M) et décroit avec le % de tests positifs (dénom. VPP).A Se égale, la VPP d'un test est donc
d'autant plus forte que la maladie est fréquente ET le test rarement positif.
VPNA Sp égale, la VPN d'un test sera d'autant
meilleure que la maladie est rare ET que la positivité du test est fréquente (i.e. test rarement négatif ).
Cas du critère quantitatif
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Cas d’un test quantitatifQuel seuil adopter ?
Gold standard
Résultats du test
Malades (M+) Non malades (M-)
Test positif (T+) VP FP
Test négatif (T-) FN VN
Total (VP+FN) (FP+VN)
?
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effectif
0
10
20
30
40
50
60
70
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
1000
0
>=10
000
PE = noPE = yes
Seuil ≥ 100 µg/L D-dimer (µg/L)
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Seuil ≥ 100 µg/L
Pulmonary Embolism
Yes No
D-dimer ≥ 100µg/L 196 470D-dimer < 100µg/L 0 5Total 196 475
Se = 1 et Sp = 0.01
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effectif
0
10
20
30
40
50
60
70
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
1000
0
>=10
000
PE = noPE = yes
Seuil ≥ 500 µg/L D-dimer (µg/L)
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S David tchouda / Eval test diag / P2 2012/2013 64
Seuil ≥ 500 µg/L
Pulmonary Embolism
Yes No
D-dimer ≥ 500µg/L 195 278D-dimer < 500µg/L 1 197Total 196 475
Se = 0.995 et Sp = 0.414
S David tchouda / Eval test diag / P2 2012/2013 65
D-dimer ≥ Se Sp100 100 1.1200 100 13.7300 100 24.8400 99.5 34.9500 99.5 41.4600 95.4 49.9… … …
Courbe ROC (Receiver Operating Characteristics)
S David tchouda / Eval test diag / P2 2012/2013 66
Courbe ROC AUC (area under curve) = 1 si test parfait (Se=1 et Sp=1)AUC = 0,5 si test non discriminant (courbe ROC = diagonale)
95% CI [0.84-0.90]
100500
1000
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Conclusion… pratique
?Moyens diagnostiques EP…
… nouveau test tests diag à évaluer ?
Biais / Précautions d’interprétation
S David tchouda / Eval test diag / P2 2012/2013 69
1. Biais de sélection (1)
Biais de sélection : la population étudiée ne correspond pas à celle que nous prenons en charge
Patients aux caractéristiques différentesPanel de patients insuffisamment variéPrévalence de la M plus basse ou plus élevée
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1. Biais de sélection
Performance modifiéeSurestimation des propriétés « intrinsèques » potentielles (i.e. phase symptomatique M)Sur(sous)estimation des valeurs des VP en fonction de la prévalence
Extrapolation limitée des résultats : estimations non extrapolables à la pratique courante pour laquelle le test est développé
S David tchouda / Eval test diag / P2 2012/2013 71
2. biais de classement (1)
Biais d’exclusion/ biais de suivi : au fil de l’étude, la population étudiée ne correspond plus à celle que nous prenons en charge (PDV)
Biais de subjectivité de l’enquêteur / biais d’évaluation / biais d’interprétation
Pour l’éviter, la lecture du test doit être Aveugle et/ou indépendante de l’examen de référence (R)
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2. biais de classement (2)
les biais d’évaluation sont opérateur-dépendants :
Expérience du praticien (théorie)habitudes du praticien (caractéristiques en pratique réelle : pragmatique)
Pour les éviter, on peut :Evaluer la reproductibilité inter-opérateurStandardiser le recueil
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2. biais de classement (3)
Biais de vérification : gold standard imparfait Pour l’éviter le gold standard doit être :
Le plus « parfait » possibleexhaustif : réalisé chez tout le monde
Biais d’incorporation : le test est inclus dans gold standard (perte d’indépendance)
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3. biais de publication
Biais de publication : Les résultats de l’étude sont regroupés avec d’autres études publiées et seules les études avec des résultats probants ont été publiées.
majoration des performances possible ?
6. Exemple de calculApplication en santé
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Evaluation de la valeur diagnostique du dosage radio-immunologique des phosphatases acides dans le dépistage du cancer de la prostate
Étude de cohorteT+ si dosage > 8,0 mg /0,1 ml
Cancer Pas cancer
Test + 75 30 105
Test - 40 210 250
115 240 355
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calcul Cancer Pas cancer
Test + 75 30 105Test - 40 210 250
115 240 355Se = P [T+/M+] = 75/115 = 65,2%Sp = = P [T-/M-] = 210/240 = 87,5%
VPP = P [M+/ T+] = 75/105 = 71,4%VPN = = P [M-/ T-] = 210/250 = 84%
RV+ = P [T+/M+] / P [T+/M-] = 5,2RV- = P [T-/M+] / P [T-/M-] = 0,40
7. Références bibliographiques
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Pour en savoir plus
Delacour H. et al. Critères d’évaluation de la validité d’un test biologique. Revue francophone des laboratoires 2009;39(412):41-48. Knottnerus J.A. et al. Evaluation of diagnostic procedures. BMJ. 2002 February 23; 324(7335): 477–480 F Doyon et al. Evaluation des méthodes diagnostiques.J Radiol. 2001 Feb;82(2):117-25.
Site internet du CNCI (conseil Scientifique de médecine), onglet « épreuve de Lecture critique d’article (objectifs pédagogique, glossaire, exemples, annales ) http://www.cnci.parisdescartes.fr/medecine/