Arbre décisionnel principal
Performance d'un test diagnostique : le tableau 2 × 2
Points clés
- Sensibilité = VP / (VP + FN) : la proportion des personnes MALADES dont le test est positif.
- Spécificité = VN / (VN + FP) : la proportion des personnes NON MALADES dont le test est négatif.
- VPP = VP / (VP + FP) : la probabilité qu'un résultat positif soit un vrai positif.
- VPN = VN / (VN + FN) : la probabilité qu'un résultat négatif soit un vrai négatif.
- SnNout : un résultat négatif d'un test très sensible aide à exclure. SpPin : un résultat positif d'un test très spécifique aide à confirmer.
- À test inchangé, une prévalence plus élevée augmente la VPP et diminue la VPN.
- Un test d'une spécificité de 100% n'a aucun faux positif : sa VPP est de 100%.
Le tableau 2×2 et la sensibilité
Placer la maladie réelle en colonnes et le résultat du test en lignes. Chaque case correspond à l'un des quatre groupes : vrais positifs (VP), faux positifs (FP), faux négatifs (FN) et vrais négatifs (VN).
La sensibilité se lit dans la colonne des malades. Son dénominateur est l'ensemble des personnes atteintes : elle indique la capacité du test à détecter la maladie.
- Sensibilité = VP / (VP + FN).
- Un test très sensible a peu de faux négatifs.
- La sensibilité ne varie pas avec la prévalence ; c'est une propriété du test.
Spécificité
La spécificité se lit dans la colonne des non-malades. Son dénominateur est l'ensemble des personnes indemnes : elle indique la capacité du test à reconnaître les sujets sains.
- Spécificité = VN / (VN + FP).
- Un test très spécifique a peu de faux positifs.
- À 100% de spécificité, il n'y a aucun faux positif, donc chaque résultat positif est un vrai positif : la VPP est de 100%.
Valeurs prédictives positive et négative
Les valeurs prédictives se lisent en ligne. Elles répondent à la question du patient : mon test est positif (ou négatif), quelle est la probabilité que j'aie (ou que je n'aie pas) la maladie ?
| Mesure | Formule | Question à laquelle elle répond |
|---|---|---|
| VPP | VP / (VP + FP) | Résultat positif : le patient a-t-il la maladie ? |
| VPN | VN / (VN + FN) | Résultat négatif : le patient en est-il vraiment indemne ? |
SnNout et SpPin
- SnNout : un test SeNsible avec un résultat Négatif aide à exclure (OUT) la maladie.
- SpPin : un test SPécifique avec un résultat Positif aide à confirmer (IN) la maladie.
- Ce sont des moyens mnémotechniques, pas des garanties. Aucun test n'est parfait, et la probabilité pré-test compte toujours.
Effet de la prévalence sur les valeurs prédictives
Sensibilité et spécificité restent identiques quand le test est appliqué à une autre population. Les valeurs prédictives, non.
Dans l'arbre, un même test de sensibilité 90% et de spécificité 90% donne une VPP de 8.3% pour une prévalence de 1%, de 50% pour 10% et de 90% pour 50%. La VPN passe de 99.9% à 98.8% puis à 90%.
- Prévalence plus élevée : la VPP augmente, la VPN diminue.
- Prévalence plus faible (par exemple dépistage d'une population saine) : la VPP baisse, si bien que la plupart des résultats positifs peuvent être faux.
- C'est pourquoi un dépistage positif est confirmé par un test plus spécifique.
Exemple chiffré : VPP pour une prévalence de 1%
Construire d'abord le tableau à partir de la population, puis remplir les cases. Cela évite la plupart des erreurs de calcul à l'examen.
- 1,000 personnes, prévalence 1% : 10 sont malades et 990 ne le sont pas.
- Sensibilité 90% : 9 des 10 ont un test positif (vrais positifs).
- Spécificité 90% : 891 des 990 ont un test négatif, donc 99 sont des faux positifs.
- VPP = 9 / (9 + 99) = 8.3%. La plupart des résultats positifs sont faux.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre sensibilité et VPP ?
La sensibilité part des personnes malades et demande combien ont un test positif. La VPP part des personnes dont le test est positif et demande combien sont malades.
La prévalence influence-t-elle la sensibilité et la spécificité ?
Non. La prévalence modifie la VPP et la VPN, pas la sensibilité ni la spécificité.
Quel test utiliser pour exclure une maladie ?
Un test très sensible. Un résultat négatif rend alors la maladie peu probable (SnNout).
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Sources
- Trevethan R. Sensibilité, spécificité et valeurs prédictives : fondements, souplesses et pièges (Front Public Health 2017)
- CDC : Principles of Epidemiology in Public Health Practice, 3e éd. (archivé)
Rédigé pour Pedemy avec nos propres mots à partir des sources ci-dessus ; vérifié en novembre 2026. À visée éducative uniquement, pas un avis médical ; vérifiez les doses et les protocoles locaux avant de traiter un patient. Pedemy est indépendant et n’est ni affilié ni soutenu par les organisations citées.