Valeur Prédictive Positive

La valeur prédictive positive (VPP) est la probabilité qu'une personne ayant un résultat de test positif soit réellement atteinte de la condition. Contrairement à la sensibilité et à la spécificité, qui sont des propriétés intrinsèques du test, la VPP est lue sur la ligne des résultats positifs et dépend donc de la prévalence de la condition dans la population testée.

Definition

La valeur prédictive positive est la probabilité conditionnelle que la maladie soit réellement présente étant donné un résultat de test positif, calculée comme le nombre de vrais positifs divisé par le nombre total de résultats positifs (vrais positifs plus faux positifs).

Scope

Cette entrée définit la VPP comme la proportion de vrais positifs parmi tous les résultats positifs, explique sa dépendance à la prévalence de la maladie, la compare à la sensibilité et à la spécificité, et la relie à l'actualisation bayésienne de la probabilité pré-test à la probabilité post-test. Il s'agit d'un sujet méthodologique qui ne fournit pas de conseils sur l'utilisation d'un test particulier.

Key concepts

• Probabilité de maladie étant donné un résultat positif
• Dépendance à la prévalence (probabilité pré-test)
• Vrais positifs versus faux positifs
• Probabilité post-test
• Théorème de Bayes en diagnostic
• Relation avec le rapport de vraisemblance positif

Mechanisms

La VPP est calculée sur la ligne des résultats positifs du tableau 2x2 : parmi tous les sujets que le test identifie comme positifs, elle représente la fraction dont le statut de maladie est réellement positif. Étant donné que le nombre absolu de faux positifs est généré à partir du groupe non atteint, la VPP augmente à mesure que la maladie devient plus prévalente et diminue à mesure qu'elle devient plus rare, même lorsque la sensibilité et la spécificité sont maintenues fixes. Cela fait de la VPP un produit conjoint de la précision intrinsèque du test et de la probabilité pré-test de la maladie dans la population testée. Cette relation est formalisée par le théorème de Bayes, qui actualise la probabilité pré-test en une probabilité post-test en utilisant les rapports de vraisemblance du test ; la VPP est précisément cette probabilité post-test suite à un résultat positif.

Clinical relevance

La VPP exprime ce qu'un résultat positif signifie réellement pour la probabilité de maladie dans un contexte donné et est donc essentielle pour interpréter les résultats de dépistage et de diagnostic. Le concept soutient l'évaluation critique des preuves diagnostiques ; il décrit comment les résultats des tests sont interprétés à travers les populations et ne constitue pas une base pour les décisions individuelles de diagnostic ou de traitement.

Epidemiology

Dans les populations de dépistage à faible prévalence, la VPP peut être étonnamment basse même pour des tests ayant une sensibilité et une spécificité élevées, car la majorité non atteinte contribue à de nombreux faux positifs. C'est une source récurrente de mauvaise interprétation dans le dépistage de population et une raison clé pour laquelle les valeurs prédictives doivent être rapportées en référence à la prévalence pertinente plutôt que citées comme des attributs fixes du test.

History

La dépendance des valeurs prédictives à la prévalence a été clarifiée à mesure que le cadre de l'exactitude diagnostique mûrissait au XXe siècle, et la distinction entre les propriétés intrinsèques des tests et la performance prédictive dépendante de la population a été rendue accessible aux cliniciens grâce à des écrits statistiques explicatifs dans les années 1990.

Debates

Les valeurs prédictives devraient-elles être citées comme des caractéristiques fixes du test ?

Étant donné que la VPP varie avec la prévalence, une valeur unique citée peut induire en erreur à moins que la population et sa fréquence de maladie ne soient spécifiées ; c'est pourquoi certains soutiennent que les rapports de vraisemblance, qui sont indépendants de la prévalence, sont préférables pour un rapport transférable.

Key figures

• Douglas Altman
• Martin Bland
• Jonathan Deeks
• David Grimes
• Kenneth Schulz

Seminal works

• altman-bland-1994b
• deeks-altman-2004
• grimes-schulz-2002-screening

Frequently asked questions

Pourquoi la valeur prédictive positive peut-elle être faible même pour un test précis ?

Lorsque la condition est rare, la plupart des personnes testées ne sont pas atteintes, de sorte que même un faible taux de faux positifs produit de nombreux faux positifs par rapport aux vrais positifs, ce qui réduit la proportion de résultats positifs qui sont réellement liés à la maladie.

La valeur prédictive positive est-elle une propriété du test ?

Non. Elle dépend de la prévalence de la condition dans la population testée ainsi que de la sensibilité et de la spécificité du test, de sorte que le même test donne des valeurs prédictives différentes dans des contextes différents.