Comprendre les données statistiques

Sensibilité (Se) : la sensibilité d’un test mesure le nombre de patients porteurs d’une
pathologie ayant un test positif. Il s’agit d’un bon indicateur pour exclure une pathologie
lorsque la sensibilité d’un test est élevée et le résultat négatif (SenEx).

Spécificité (Sp): La spécificité d’un test mesure le nombre de patients non porteurs
d’une pathologie ayant un test négatif. Il s’agit d’un bon indicateur pour inclure une
pathologie lorsque la spécificité est élevée et le résultat d’un test positif (SpePIn).
Se et Sp sont dérivées de populations de patients dont on connaît le statut de porteur ou
non d’une maladie. Or, en pratique clinique, nous sommes confrontés au résultat d’un
test sans savoir si le patient est réellement malade ou non.

Il serait préférable d’utiliser les Valeurs prédictives positives et négatives, qui
représentent la probabilité de présenter ou non une déficience lorsque le test est positif
ou négatif. Mais l’inconvénient est que les Valeurs prédictives dépendent de la
prévalence et donc de la population étudiée.
Actuellement, il est plus intéressant d’utiliser les Ratio de vraisemblance (ou rapport de
vraisemblance)

Ratio de Vraisemblance (RV ou Likelihood Ratio LR) : ils estiment le rapport entre la
probabilité d’avoir un test positif (ou négatif) chez les sujets malades et celle d’avoir un
test positif (ou négatif) chez les sujets sains. Ils sont calculés à partir de la sensibilité et
de la spécificité d’un test et présentent l’avantage d’être indépendants de la prévalence
de la pathologie dans la population.

RV + = Se/(1-Sp)
RV- = (1-Se) / Sp

 

RV+ RV- Effet Apport clinique
>10 <0.1 Bon Permet un diagnostic avec peu d'incertitude
5-10 0.1-0.2 Modéré Confirmer le diagnostic avec d'autres tests
2-5 0.2-0.5 Faible Insuffisant pour le diagnostic, nécessite d'autres tests
1-2 0.5-1 Nul / Très faible Aucune utilité diagnostique

 

Contributeur : Sébastien Guihano


Références :
- Delacour H., François N., Servonnet A., Gentile A., Roche B. Les rapports de vraisemblance : un outil de choix pour l’interprétation des test biologiques. Immunoanalyse
et biologie spécialisée (2009) 24, 92-99. doi:10.1016/j.immbio.2009.01.002.
- Huguier M., Boëlle P-Y. Biostatistiques pour le clinicien. Springer-Verlag France, Paris, 2013.
- Nendaz M.R., Perrier A. Sensibilité, spécificité, valeur prédictive positive et valeur prédictive négative d’un tes diagnostique. Rev mal respir 2004 ; 21 : 390-3. Doi : RMR-
04-2004-21-2-0761-8425-101019-ART22.
- Nendaz M.R., Perrier A. Théorème de Bayes et rapports de vraisemblance. Rev Mal Respir 2004 ; 21 : 394-7. Doi : RMR-04-2004-21-2-0761-8425-101019-ART23.
- Piette P. Métrologie appliquée à la kinésithérapie : mesures, tests et bilans, concepts fondamentaux. EMC - Kinésithérapie-Médecine physique-Réadaptation 2016;12(3):1-15
[Article 26-007-A-40]. Doi : 10.1016/S1283-0887(16)73672-3.