Évaluation des procédures de diagnostic ou de dépistage

1. Évaluation des procédures de diagnostic ou de dépistage Pr Joëlle Goudable Département de Santé Publique ISPB Faculté de Pharmacie – Lyon1 Joelle.goudable@chu-lyon.fr

2. Généralités • Établir un diagnostic est un processus imparfait, résultant d’une probabilité plus que d’une certitude d’être correct. • Un test de diagnostic ou de dépistage est en général un test de laboratoire mais ce peut être aussi : • De l’imagerie • Une mesure anthropométrique • Un signe clinique • …

3. Simplification • Nécessité de simplifier les données pour pouvoir classer les informations et les rendre plus pratiques à utiliser : • grade 1, 2, 3…; • positif, négatif ; absent/présent ; normal/anormal • Intervalles: pression artérielle, valeurs usuelles en biologie

4. Différences entre dépistage et diagnostic

5. Méthode de référence (gold standard) • Situation idéale : test qui permet de classer un patient sans ambigüité dans la catégorie « malade » ou dans la catégorie « non malade » • Souvent ce test n’existe pas • Ou il peut présenter des risques pour le patients (exemple : faire une biopsie pulmonaire pour connaître l’origine d’une pneumopathie plutôt qu’une culture des expectorations et une radiographie pulmonaire) • Donc: les tests utilisés ne sont pas infaillibles et peuvent mal classer les patients, il est donc nécessaire de déterminer la sensibilité et la spécificité de chaque test utilisé en fonction d’une pathologie précise pour avoir le plus de chances de bien classer les patients

6. Évaluation d’un test

7. Difficultés • Parfois difficile de connaître les faux négatifs lors d’une étude car le test de confirmation peut être douloureux, donc ne sera pas proposé au patient si le test de dépistage est négatif (ex: dosage de l’antigène spécifique prostatique / biopsie de la prostate) • Difficile aussi de faire subir un test de dépistage s’il est douloureux à quelqu’un qui n’a pas de problème de santé. • Donc tableau pas toujours facile à remplir

8. Sensibilité, spécificité • Sensibilité : • Proportion de vrais positifs parmi les malades • Se = VP / VP+FN = a/ a+c • Un test sensible manquera rarement des personnes atteintes de la maladie • Donc un test aura une sensibilité de 100% s’il n’existe pas de faux négatif : tous les positifs seront détectés mais on peut avoir des faux positifs • Spécificité : • Proportion de vrais négatifs parmi les non-malades • Sp = VN / VN+FP = d/d+b • Un test spécifique classera rarement des personnes indemnes de la maladie comme étant atteintes • Donc un test aura une spécificité de 100% s’il n’existe pas de faux positif : tous les négatifs seront repérés mais on peut avoir des faux négatifs • Si le test est quantitatif, sensibilité et spécificité dépendent du seuil de décision

10. Choix entre sensibilité et spécificité • Un test sensible doit être choisi quand il existe une importante pénalité à manquer la maladie (ex: tuberculose, syphilis). • Un test sensible est plus utile aux cliniciens quand le test est négatif. • Un test spécifique est utile pour confirmer un diagnostic suggéré par d’autres données. • Un test spécifique est plus utile quand le résultat est positif (ex: décision de chimiothérapie, d’intervention chirurgicale…) • Donc en pratique, on va choisir d’abord un test sensible puis faire subir aux patients positifs un test spécifique

11. Courbe ROC (Receiver Operator Characteristic)ou courbe caractéristique de la performance d’un test • Courbe donnant en abscisse la spécificité et en ordonnée la sensibilité pour chaque valeur numérique du test. • Sensibilité = f ( 1- Spécificité) • Ex: performance de la glycémie post prandiale dans le diagnostic d’un diabète • Les valeurs de tests discriminants pour une pathologie donnée se retrouvent dans la partie supérieure gauche du graphique (voir diapo suivante), au plus près du point d’inflexion. • Un compromis doit être trouvé entre sensibilité et spécificité : • Plus la courbe ROC s’éloigne de la diagonale pour rejoindre l’angle supérieur gauche, plus le test diagnostique est globalement "puissant". • Plus l’aire sous la courbe est grande, meilleur sera le test.

12. Exemple : glycémie/diabète 100 80 60 100 X 0.9 g/l x 1.10 g/l x 1.0 g/l 80 x 1.2 g/l 60 X 1.3 g/l Sensibilité % Spécificité %

13. Courbe ROC A et B sont les courbes ROC schématiques de deux examens paracliniques entre lesquels on souhaite choisir. Quel que soit le seuil, A a une meilleure sensibilité et une meilleure spécificité que B. A est donc préféré à B s’il ne présente pas plus d’effets secondaires. C et D sont les courbes ROC schématiques de deux autres examens paracliniques. C est préféré si on veut privilégier la sensibilité au prix d’une perte de spécificité. D est préféré si c’est la spécificité qui prime même au prix d’un plus grand nombre de faux négatifs.

14. Autre exemple : comparaison Troponine I et FABP dans le diagnostic de l’IDM

15. Précision de l’estimation de la sensibilité et de la spécificité • Se et Sp sont souvent estimés à partir d’un petit échantillon de personnes avec ou sans maladie • Influence du facteur chance • La précision est estimée par l’intervalle de confiance à 95% qui est fonction du nombre de personnes observées • Plus le nombre de personnes est grand, plus l’intervalle est petit

16. Pouvoir de prédiction • La sensibilité et la spécificité sont les propriétés d’un test prises en compte lors de la décision de prescription ou non d’un test. • La probabilité d’une maladie au vue des résultats d’un test est appelée la valeurprédictive de ce test • La valeur prédictive répond à la question: « si le résultat du test est positif (ou négatif) quelles sont les chances que le patient ait (ou n’ait pas) la maladie? » • C’est le caractère le plus pertinent lors de l’interprétation d’un test

17. Pouvoir de prédiction (1) • Valeur prédictive positive : • VPP = proportion de malades parmi ceux dont le test est positif ou probabilité d’être malade si le test est positif. • VPP = VP / VP+FP = a/a+b • (si échantillon très important et vraiment représentatif de la population étudiée) • VPP = Se.p / Se.p+(1-Sp)(1-p) • (prise en compte de la prévalence de la maladie dans la population générale) • Plus le test sera spécifique, meilleure sera sa valeur prédictive positive

18. Pouvoir de prédiction (2) • Valeur prédictive négative • VPN = proportion de non malades parmi ceux dont le test est négatif ou probabilité de ne pas être malade si le test est négatif. • VPN = VN / VN+FN = d/d+c • Si échantillon représentatif • VPN = Sp(1-p)/Sp(1-p)+(1-Se)p • Prise en compte de la prévalence de la maladie dans la population • Plus le test sera sensible, meilleure sera sa valeur prédictive négative

19. Exemple représentation VPP

20. Importance de la prise en compte de la prévalence, exemple: • Étude la valeur prédictive du taux de PSA dans le cancer de la prostate • H âgés asymptomatiques, p=6 à 12% • 15% des H ayant un PSA >4mg/l ont réellement un cancer • H âgés avec toucher rectal suspect, p=26% • 40% des H avec PSA >4mg/l ont un cancer

21. Tests sensibles au changement • Répondre à la question: « le statut du patient s’est-il amélioré ou détérioré? » • Étude de l’évolution clinique par exemple, sévérité d’un symptôme, d’un statut fonctionnel • Les tests sont différents mais l’évaluation des performances est la même que celle des tests diagnostiques. • Exemple : paramètres de réhabilitation nutritionnelle (pré-albumine, RBP, Albumine)

22. Attention au dépistage quand il ne peut pas être suivi d’un diagnostic ou d’une prévention efficace de la maladie • Exemple : dépistage d’un risque • Risque de trisomie 21 • Risque de cancer du colon • Risque de cancer du sein

23. Ethique du dépistage Aujourd'hui le choix de la femme prédisposée est difficile car les propositions médicales n'apportent pas de solutions définitives.

24. Diagnostic en pratique • Il est nécessaire le plus souvent d’effectuer une série de tests • Les tests sont soit effectués en parallèle (tous prescrits en même temps) soit les uns après les autres quand on a plus de temps de façon à attendre les résultats des premiers tests (plus sensibles) avant de demander d’autres tests (plus spécifiques)