Sensibilité et spécificité



  • La sensibilité d'un test, en statistique, mesure la capacité d'un test à donner un résultat positif si l'hypothèse est vérifiée.

  • La spécificité d'un test, en statistique, mesure la capacité d'un test à donner un résultat négatif quand l'hypothèse est non vérifiée


Tableau 1





















Malade Non malade
Test positif VP FP
Test négatif FN VN

 

Le tableau 1 montre les résultats possibles lors de la mesure de la validité intrinsèque d'un test. Dans ce tableau, on observe que :

  • VP (vrais positifs) représente le nombre d'individus malades avec un test positif,

  • FP (faux positifs) représente le nombre d'individus non malades avec un test positif,

  • FN (faux négatifs) représente le nombre d'individus malades avec un test négatif,

  • VN (vrais négatifs) représente le nombre d'individus non malades avec un test négatif.




La sensibilité, ou la probabilité que le test soit positif si la maladie est présente, se mesure chez les malades seulement. Elle est donnée par :

Une mesure de la sensibilité s'accompagne toujours d'une mesure de la spécificité. Cette dernière se mesure chez les non-malades seulement. Ainsi, la spécificité, ou la probabilité d'obtenir un test négatif chez les non-malades, est donnée par :

La sensibilité et la spécificité d'un test donnent une appréciation de sa validité intrinsèque. Prises séparément, elles ne veulent rien dire. On rajoutera qu'un test très sensible (proche de 100%) n'a aucun intérêt si ca spécificité est très faible.

Valeur prédictive



  • La valeur prédictive positive est la probabilité que la maladie soit présente lorsque le test est positif.

  • La valeur prédictive négative est la probabilité que la maladie ne soit pas présente lorsque le test est négatif.


Dans le tableau 1, la valeur prédictive positive est :La valeur prédictive négative est

Le concept de validité prédictive est très important puisqu'en situation clinique, c'est le résultat du test qui est disponible et c'est à partir de celui-ci que le médecin doit évaluer si la maladie est présente ou pas.

Les valeurs prédictives dépendent de la prévalence de la maladie dans la population.
Ainsi, pour une même sensibilité et spécificité, la valeur prédictive négative d'un test donné va s'améliorer d'autant que la maladie est rare (peu prévalente) et la valeur prédictive positive du même test va s'améliorer d'autant que la maladie est fréquente.

Lorsqu’un test a une bonne valeur prédictive positive, c’est surtout quand son résultat est positif qu’il est fiable.
De la même manière, un test avec une bonne valeur prédictive négative est fiable lorsque son résultat est négatif. Par exemple, un test avec une bonne valeur prédictive négative et une mauvaise valeur prédictive positive donne une information valable s’il est négatif mais est difficile à interpréter si son résultat est positif (Par exemple D-Dimères négatifs et absence de thrombose, peu de valeurs si positifs car élévations fréquentes les syndromes inflammatoires)