MODULE 3 Flashcards
Quelle est la population cible pour un test de dépistage VS test diagnostique
Test de dépistage : asymptomatique, grands groupes potentiellement à risque
Test diagnostique : symptomatique ou dépistés
Quel est l’objectif d’utilisation pour un test de dépistage VS test diagnostique
Test de dépistage : détection de stade précoce
Test diagnostique : confirmer/exclure présence de maladie
Décrire les tests de dépistage et diagnostique
Test de dépistage : rapides et faciles à administrer
Test diagnostique : coûteux et élaboré/invasif
Que signifie un test positif pour un test de dépistage et un test diagnostique
Test de dépistage : risque accru de maladie, doit être suivi par un test diagnostique
Test diagnostique : quasi-certitude d’avoir la maladie
Définition d’un programme de dépistage
L’ensemble des procédures pour la détection précoce et le traitement d’une maladie dans une population particulière
Afin d’établir un programme de dépistage, quelle est l’hypothèse implicite par rapport à ce test
La détection précoce (avant l’apparition des symptômes) offre de meilleures possibilités de traitements et un meilleur pronostic
–> Le programme doit donc pouvoir réduire la morbidité et/ou la mortalité
Nommer des éléments qui font qu’un bon test de peut ne pas être utile
Acceptabilité
Disponibilité
Efficacité du traitement subséquent
Prix
Prévalence de la maladie dans la population
Nommer 3 caractéristiques qui font qu’une maladie se prête bien au dépistage
Maladie grave
Longue phase préclinique
Traitement au stade préclinique disponible et meilleur que celui instauré plus tard
Nommer 2 maladies qui sont de bons candidats pour le dépistage
- Cancer du col de l’utérus
- HTA
Qu’est ce qu’un test mesure
La probabilité qu’un individu soit malade
Définir la fiabilité d’un test
Capacité du test à fournir les mêmes résultats si on le répète
Nommer 4 sources de variation pouvant altérer la fiabilité d’un test en affectant la mesure ou le résultat de celui-ci
- Variation inter-examinateur
- Variation intra-examinateur
- Variation intra-sujet
- Variation attribuable au test ou outil de mesure utilisé
Nommer 2 mesures de fiabilité
Qu’est-ce qu’elles requièrent ?
Concordance globale (accord global observé)
Statistique Kappa
Requièrent l’administration (ou l’interprétation) du test à deux reprises
Comment calculer la concordance globale
(nombre de personnes ayant un test positif selon 2 examinateurs + nombre de personnes ayant un test négatif selon les 2 examinateurs) / nombre total de personnes examinées
Comment calculer la statistique kappa
(% accord observé - % accord attendu par chance) /
(100 % - % accord attendu par chance)
Que signifie la valeur kappa
Proportion de la concordance maximale non due à la chance pouvant être atteinte
La fiabilité est élevée lorsque kappa ____1____
La fiabilité est modérée lorsque kappa _____2______
- K > 0,8
- 0,60 > K > 0,40
Définir la validité d’un test
Quelles sont les 2 mesures de la validité
Capacité du test à classer correctement, en moyenne, les personnes malades (avec un test positif) et les personnes indemnes (avec test négatif)
Spécificité et sensibilité
Définir la spécificité
Capacité du test à fournir un résultat négatif lorsque les personnes ne sont pas malades
–> Proportion de tous les individus sains ayant un résultat négatif
Définir la sensibilité
Capacité du test à fournir un résultat positif lorsque les personnes sont réellement malades
–> Proportion de tous les individus malades ayant un test positif
Qu’est-ce que l’étalon d’or (gold standard)
Test “parfait” pour confirmer si le test est bien positif
Requis pour mesurer la validité
Qu’est ce que le point de coupure
Donnée choisie pour séparer les malades et les non-malades
Si on abaisse le point de coupure, qu’arrive-t-il à la sensibilité et à la spécificité
Est-ce que l’inverse est aussi vrai ?
Sensibilité augmente et spécificité diminue
Oui
Sur un graphique de courbe ROC (receiver operating characteristics), quels sont les axes ?
x = 1 - spécificité
y = sensibilité
