Sensibilité

La sensibilité est la proportion de personnes atteintes d'une condition que un test identifie correctement comme positives. Elle répond à la question « parmi les personnes atteintes de la maladie, combien le test en détecte-t-il ? » et constitue l'une des deux mesures intrinsèques de précision, avec la spécificité, utilisées pour évaluer les tests diagnostiques et de dépistage par rapport à un étalon de référence.

Definition

La sensibilité est la probabilité conditionnelle qu'un résultat de test soit positif étant donné que la maladie est réellement présente, calculée comme le nombre de vrais positifs divisé par le nombre total de personnes atteintes de la maladie (vrais positifs plus faux négatifs).

Scope

Cette entrée définit la sensibilité comme le taux de vrais positifs, la situe dans le tableau 2x2 des résultats de test par rapport au statut réel de la maladie, explique son complément (le taux de faux négatifs), et indique comment elle est estimée, pourquoi elle peut varier selon les spectres de patients, et comment elle se rapporte aux rapports de vraisemblance. Il s'agit d'un sujet méthodologique qui ne formule pas de recommandations sur l'utilisation d'un test particulier.

Key concepts

• Taux de vrais positifs
• Taux de faux négatifs (1 - sensibilité)
• Étalon de référence (gold standard)
• Probabilité conditionnelle étant donné la maladie
• Biais de spectre
• Rapport de vraisemblance positif

Mechanisms

La sensibilité est calculée le long de la colonne des malades du tableau 2x2 : parmi tous les sujets dont le statut réel (établi par l'étalon de référence) est malade, c'est la fraction que le test identifie comme positive. Parce qu'elle est conditionnée par le statut réel de la maladie, la sensibilité est en principe indépendante de la prévalence de la maladie dans le groupe testé ; elle caractérise le test plutôt que la population. Son complément, un moins la sensibilité, est le taux de faux négatifs — la proportion de personnes malades que le test ne détecte pas. Un test très sensible, lorsqu'il est négatif, aide à exclure une condition, car peu de vrais cas produisent des résultats négatifs. La sensibilité se combine avec la spécificité pour former le rapport de vraisemblance positif, qui exprime à quel point un résultat positif augmente les chances de maladie. Les estimations de la sensibilité peuvent varier avec le spectre clinique des cas étudiés, de sorte qu'une valeur mesurée dans des cas graves et bien définis peut surestimer la performance dans des présentations plus légères.

Clinical relevance

La sensibilité est un critère standard pour évaluer la capacité d'un test à détecter une maladie et est particulièrement mise en avant lorsque le fait de manquer un cas entraîne des conséquences graves, comme dans de nombreux contextes de dépistage. Ce concept soutient l'évaluation critique des preuves diagnostiques ; il décrit une propriété d'un test et ne constitue pas une base pour des décisions diagnostiques ou thérapeutiques individuelles.

Epidemiology

En dépistage, une sensibilité élevée est souvent privilégiée afin de ne manquer que peu de vrais cas, acceptant en contrepartie davantage de faux positifs. La sensibilité rapportée est sensible à la conception de l'étude : le biais de spectre et l'application incomplète ou différentielle de l'étalon de référence peuvent l'augmenter, ce qui explique en partie pourquoi les normes de rapport telles que STARD exigent une description explicite de la manière dont les participants et l'étalon de référence ont été traités.

Evidence & guidelines

L'énoncé STARD demande aux études de précision diagnostique de rapporter comment les participants ont été sélectionnés et comment l'étalon de référence a été appliqué, ces deux éléments affectant directement la sensibilité estimée.

History

Les notions jumelées de sensibilité et de spécificité sont entrées dans les statistiques médicales à partir de la théorie plus large de la classification et de la détection de signaux et ont été rendues largement accessibles aux cliniciens grâce à des travaux explicatifs dans la littérature médicale dans les années 1990. Des écrits méthodologiques antérieurs dans les années 1970 ont attiré l'attention sur la manière dont le spectre des patients étudiés pouvait biaiser ces mesures.

Debates

La sensibilité est-elle réellement indépendante de la population testée ?

Bien que définie comme une propriété du test, la sensibilité mesurée peut varier avec le spectre clinique des cas, de sorte que les valeurs rapportées peuvent ne pas être transférables à des populations présentant un mélange différent de gravité de la maladie.

Key figures

• Douglas Altman
• Martin Bland
• Jonathan Deeks
• David Ransohoff
• Alvan Feinstein

Seminal works

• altman-bland-1994a
• ransohoff-feinstein-1978
• deeks-altman-2004

Frequently asked questions

Un test très sensible confirme-t-il la maladie lorsqu'il est positif ?

Non. Une sensibilité élevée signifie qu'un résultat négatif est rassurant car peu de vrais cas sont manqués ; un résultat positif nécessite toujours la spécificité et la prévalence sous-jacente pour juger de la probabilité réelle de la maladie.

Qu'est-ce que le taux de faux négatifs ?

C'est un moins la sensibilité : la proportion de personnes atteintes de la condition mais classées à tort comme négatives par le test.