test diagnostique sensibilité spécificité

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PDF	Sensibilité spécificité valeur prédictive positive Boston : Little Brown and Co ; 1991 Sensibilité spécificité valeur prédictive positive et valeur prédictive négative d'un test diagnostique © 2004 SPLF

Comment calculer la sensibilité et la spécificité d'un test ?
Sensibilité = VP/(VP + FN).
Par exemple, elle est ici de 5/(5+1)=5/6~0.83.
Cela signifie que 83% des individus positifs ont été prédits comme étant positifs.
Spécificité (également appelée taux de vrais négatifs) : proportion de cas négatifs qui sont bien détectés par le test.
Qu'est-ce que la spécificité d'un test ?
La spécificité est la probabilité que le test soit négatif sachant que le sujet est sain.
Elle mesure donc la capacité d'un test à détecter les individus sains.
Plus la spécificité est proche de l'unité, moins il y a de faux positifs.
Quelles seraient la sensibilité et la spécificité d'un test parfait ?
La sensibilité correspond à la probabilité d'être testé positif lorsqu'on est malade : La spécificité correspond à la probabilité d'être testé négatif lorsqu'on n'est pas malade : Ainsi, en médecine ou en épidémiologie, généralement l'objectif est d'avoir une grande sensibilité.
Sensibilité = Se = VP / (VP + FN)
La sensibilité d'un test ne peut être correctement déterminée qu'en appliquant le test à un groupe de patients dont on a la certitude qu'ils ont la maladie.

En médecine, la sensibilité d'un test diagnostic est ainsi sa capacité à détecter un maximum de malades (c'est-à-dire à avoir le moins de faux négatifs), tandis que la spécificité de ce test est sa capacité à ne détecter que les malades (avoir le moins de faux positifs).

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Comment calculer la sensibilité et la spécificité d'un test ?
Sensibilité = VP/(VP + FN). Par exemple, elle est ici de 5/(5+1)=5/6~0.83. Cela signifie que 83% des individus positifs ont été prédits comme étant positifs. Spécificité (également appelée taux de vrais négatifs) : proportion de cas négatifs qui sont bien détectés par le test.
Qu'est-ce que la sensibilité et la spécificité d'un test ?
La sensibilité indique donc la probabilité que le test diagnostique correctement un cas. La spécificité d'un test est la probabilité que le test soit négatif si le sujet n'est pas porteur de la maladie.
Comment déterminer la sensibilité d'un test ?
La sensibilité est déterminée sur une population de patients dont le statut « malade » est connu gr? au test de référence. C'est la probabilité (p) du résultat positif du test (T+) chez les sujets porteurs de la maladie (M+) telle qu'elle est définie par le gold standard appelée également taux de vrais positifs.
La spécificité est la probabilité que le test soit négatif sachant que le sujet est sain. Elle mesure donc la capacité d'un test à détecter les individus sains. Plus la spécificité est proche de l'unité, moins il y a de faux positifs.

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En statistique, la sensibilité d'un test correspond à sa capacité à donner un résultat positif lorsque l'hypothèse est vérifiée. La spécificité, quant à elle, mesure la capacité d'un test à donner un résultat négatif lorsque l'hypothèse n'est pas vérifiée.

Comment calculer la sensibilité et la spécificité d'un test ?

Sensibilité = VP/(VP + FN).
. Par exemple, elle est ici de 5/(5+1)=5/6~0.83.
. Cela signifie que 83% des individus positifs ont été prédits comme étant positifs. Spécificité (également appelée taux de vrais négatifs) : proportion de cas négatifs qui sont bien détectés par le test.

Comment calculer la spécificité d'un test ?

La spécificité d'un test est la probabilité que le test soit négatif si la personne testée est indemne de la maladie.
. C'est le nombre de vrais négatifs (tests négatifs chez des personnes indemnes de la maladie) divisé par le nombre total de personnes indemnes de la maladie (d/ b+d).

Comment évaluer la sensibilité d'un test ?

Les performances d'un test se mesurent par rapport à une référence «gold standard» (abusivement désigné par «réalité» pour la suite) qui peut être un examen de référence ou une expertise permettant de catégoriser les patients en «malade» ou «non malade».

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