Biostatistiques
Courbe ROC et valeurs prédictives
Se, Sp, VPP, VPN, rapport de vraisemblance et courbe ROC.
Performance diagnostique
Tableau de contingence
Vrais positifs (VP), faux positifs (FP), vrais négatifs (VN), faux négatifs (FN).
Indices intrinsèques (indépendants de la prévalence)
- Sensibilité (Se) = VP/(VP+FN). Capacité à détecter les malades. Un test très sensible, s'il est négatif, exclut la maladie (SnNout).
- Spécificité (Sp) = VN/(VN+FP). Capacité à exclure les non-malades. Un test très spécifique, s'il est positif, confirme la maladie (SpPin).
- RV+ = Se/(1-Sp). RV- = (1-Se)/Sp. Bon test si RV+ > 10 et RV- < 0.1.
Indices extrinsèques (dépendent de la prévalence)
- VPP = VP/(VP+FP). Probabilité d'être malade si test +. Augmente avec la prévalence.
- VPN = VN/(VN+FN). Probabilité d'être sain si test -. Diminue quand la prévalence augmente.
Courbe ROC
Graphe de Se (axe Y) vs 1-Sp (axe X) pour tous les seuils de positivité. L'AUC (aire sous la courbe) mesure la discrimination globale : 0.5 = hasard, 0.7-0.8 = acceptable, 0.8-0.9 = bon, > 0.9 = excellent. Le seuil optimal maximise l'indice de Youden (Se + Sp - 1).
Point clé concours : En dépistage (prévalence faible), même un test très spécifique donne beaucoup de faux positifs → VPP basse. C'est pourquoi on fait un test de confirmation.
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