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Guide pratique pour comprendre les publications scientifiques. Épisode 4 – Évaluation d’un test diagnostique - 30/10/24

Practical guide to understanding scientific publications. Episode 4 – Assessment of a diagnostic test

Doi : 10.1016/j.jidi.2024.08.001 
J.-P. Tasu a, , b , G. Herpe a, V. Dumas a
a Service de radiologie, centre hospitalier universitaire la Milétrie, 2, rue de la Milétrie, BP 577, 86021 Poitiers cedex, France 
b LaTim, laboratoire de traitement de l’information médicale – UMR 1101, 22, avenue C. -Desmoulins, 29238 Brest cedex, France 

Auteur correspondant. Service de radiologie, centre hospitalier universitaire la Milétrie, 2, rue de la Milétrie, BP 577, 86021 Poitiers cedex, France.Service de radiologie, centre hospitalier universitaire la Milétrie2, rue de la Milétrie, BP 577Poitiers cedex86021France
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Wednesday 30 October 2024

Résumé

Introduction

Cet article est le quatrième épisode d’une série sur les statistiques en médecine. Il aborde l’évaluation d’un test diagnostique.

Messages principaux

La mesure de la performance d’un test diagnostique utilise la sensibilité (probabilité qu’une personne obtienne un résultat positif si elle est atteinte de la maladie), la spécificité (probabilité qu’une personne obtienne un résultat négatif si elle n’est pas atteinte de la maladie), la valeur prédictive positive (probabilité que la maladie soit réellement présente si le résultat du test est positif) et la valeur prédictive négative (probabilité que la maladie soit réellement absente si le résultat du test est négatif). À partir de ces valeurs sont calculés les rapports de vraisemblance, l’indice de Youden et établi la courbe ROC (receiver operating characteristic), ces évaluations permettant d’évaluer la qualité du test.

Conclusion

Cet article détaille comment sont évalués les tests diagnostiques et donne les éléments permettant une analyse critique de ces évaluations.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Summary

Introduction

This article is the fourth in a series on statistics in medicine. It deals with the methods to evaluate a diagnostic test.

Main messages

Measuring the performance of a diagnostic test uses sensitivity (probability that a person will obtain a positive result if they have the disease), specificity (probability that a person will obtain a negative result if they do not have the disease), positive predictive value (probability that the disease will actually be present if the test result is positive) and negative predictive value (probability that the disease will actually be absent if the test result is negative). These values is used to calculate likelihood ratios, Youden's index and ROC curves, which can be used to assess test quality.

Conclusion

This article details how diagnostic tests are evaluated, and provides the basis for a critical analysis of these assessments.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Sensibilité, Spécificité, Valeur prédictive positive, Valeur prédictive négative, Rapport de vraisemblance, Courbe ROC

Keywords : Sensitivity, Specificity, Positive predictive value, Negative predictive value, Likelihood ratios, Roc curve


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