{"title":"Guide pratique pour comprendre les publications scientifiques. Épisode 4 – Évaluation d’un test diagnostique","authors":"J.-P. Tasu , G. Herpe , V. Dumas","doi":"10.1016/j.jidi.2024.08.001","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<div><h3>Introduction</h3><div>Cet article est le quatrième épisode d’une série sur les statistiques en médecine. Il aborde l’évaluation d’un test diagnostique.</div></div><div><h3>Messages principaux</h3><div>La mesure de la performance d’un test diagnostique utilise la sensibilité (probabilité qu’une personne obtienne un résultat positif si elle est atteinte de la maladie), la spécificité (probabilité qu’une personne obtienne un résultat négatif si elle n’est pas atteinte de la maladie), la valeur prédictive positive (probabilité que la maladie soit réellement présente si le résultat du test est positif) et la valeur prédictive négative (probabilité que la maladie soit réellement absente si le résultat du test est négatif). À partir de ces valeurs sont calculés les rapports de vraisemblance, l’indice de Youden et établi la courbe ROC (<em>receiver operating characteristic</em>), ces évaluations permettant d’évaluer la qualité du test.</div></div><div><h3>Conclusion</h3><div>Cet article détaille comment sont évalués les tests diagnostiques et donne les éléments permettant une analyse critique de ces évaluations.</div></div><div><h3>Introduction</h3><div>This article is the fourth in a series on statistics in medicine. It deals with the methods to evaluate a diagnostic test.</div></div><div><h3>Main messages</h3><div>Measuring the performance of a diagnostic test uses sensitivity (probability that a person will obtain a positive result if they have the disease), specificity (probability that a person will obtain a negative result if they do not have the disease), positive predictive value (probability that the disease will actually be present if the test result is positive) and negative predictive value (probability that the disease will actually be absent if the test result is negative). These values is used to calculate likelihood ratios, Youden's index and ROC curves, which can be used to assess test quality.</div></div><div><h3>Conclusion</h3><div>This article details how diagnostic tests are evaluated, and provides the basis for a critical analysis of these assessments.</div></div>","PeriodicalId":100747,"journal":{"name":"Journal d'imagerie diagnostique et interventionnelle","volume":"8 1","pages":"Pages 7-11"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2025-02-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal d'imagerie diagnostique et interventionnelle","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2543343124001155","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
Introduction
Cet article est le quatrième épisode d’une série sur les statistiques en médecine. Il aborde l’évaluation d’un test diagnostique.
Messages principaux
La mesure de la performance d’un test diagnostique utilise la sensibilité (probabilité qu’une personne obtienne un résultat positif si elle est atteinte de la maladie), la spécificité (probabilité qu’une personne obtienne un résultat négatif si elle n’est pas atteinte de la maladie), la valeur prédictive positive (probabilité que la maladie soit réellement présente si le résultat du test est positif) et la valeur prédictive négative (probabilité que la maladie soit réellement absente si le résultat du test est négatif). À partir de ces valeurs sont calculés les rapports de vraisemblance, l’indice de Youden et établi la courbe ROC (receiver operating characteristic), ces évaluations permettant d’évaluer la qualité du test.
Conclusion
Cet article détaille comment sont évalués les tests diagnostiques et donne les éléments permettant une analyse critique de ces évaluations.
Introduction
This article is the fourth in a series on statistics in medicine. It deals with the methods to evaluate a diagnostic test.
Main messages
Measuring the performance of a diagnostic test uses sensitivity (probability that a person will obtain a positive result if they have the disease), specificity (probability that a person will obtain a negative result if they do not have the disease), positive predictive value (probability that the disease will actually be present if the test result is positive) and negative predictive value (probability that the disease will actually be absent if the test result is negative). These values is used to calculate likelihood ratios, Youden's index and ROC curves, which can be used to assess test quality.
Conclusion
This article details how diagnostic tests are evaluated, and provides the basis for a critical analysis of these assessments.