La valeur prédictive positive revêt une grande importance dans l’interprétation des tests médicaux. En effet, une personne testée positive au SRAS-CoV-2, par exemple, n’est pas nécessairement infectée pour autant. La valeur prédictive positive répond à la question de savoir quelle est la probabilité qu’un tel résultat de test positif soit effectivement correct. Et contribue ainsi de manière significative à une utilisation correcte des résultats des tests – s’il est pris en compte.
PPV = 0,5. En d’autres termes, “vous avez reçu un résultat de test positif. La probabilité que vous soyez réellement malade est de 50%”. Cette affirmation donne à certains tests une connotation quelque peu invalidante. Mais ce n’est qu’en réfléchissant à la signification d’un résultat de test positif qu’il est possible de l’utiliser à bon escient. Ainsi, une opération, des mesures de quarantaine ou l’administration de médicaments puissants semblent clairement excessives en raison d’un test à faible valeur prédictive positive, alors qu’elles peuvent être justifiées si la VPP est élevée.
Dépend de nombreux facteurs
Outre la sensibilité et la spécificité d’un test, c’est surtout la probabilité pré-test qui détermine la valeur prédictive positive. Celle-ci est souvent assimilée à la prévalence, mais elle varie évidemment selon les groupes de population et les symptômes. Par exemple, si une personne asymptomatique est testée pour le Sras-CoV-2, sa probabilité pré-test d’être infectée par le virus est nettement inférieure à celle d’une personne qui tousse et a de la fièvre et qui fait le même test. Parallèlement, la probabilité de pré-test dans l’ensemble de la population est plus importante pendant les périodes où le nombre de cas est élevé que pendant les périodes où le nombre d’épisodes de contamination est faible. Ce qui nous amène à un autre sujet qui fait toujours l’objet de discussions passionnées : Le dilemme du dépistage. Si le dépistage est effectué dans des populations où la maladie est très rare, la valeur prédictive positive devient très faible. La sélection du bon groupe de population contribue donc de manière significative à la pertinence des examens de dépistage.
Un petit exemple
Si une méthode de dépistage possède une sensibilité de 99% et une spécificité de 99,5% – deux valeurs respectables – et si la prévalence dans la population testée est de 0,01, la valeur prédictive positive est de 0,667. Pour 66,7% des personnes testées positives, la maladie recherchée est effectivement présente. Maintenant, nous examinons avec le même test un groupe de population dans lequel la prévalence est beaucoup plus faible : 0,0001 ou 1/10’000. La valeur prédictive positive est désormais de 0,019, ce qui signifie qu’à peine 2% des résultats de tests positifs sont correctement positifs.
En conclusion, la pertinence du test ne dépend pas seulement du test lui-même, mais aussi des circonstances dans lesquelles il est effectué. Quelle est la fréquence globale d’une maladie ? Et l’impression clinique indique-t-elle la présence d’une certaine maladie ? Y a-t-il une accumulation dans la famille ? Ou y a-t-il eu des contacts avec des personnes infectées ? Autre conclusion : l’activité de diagnostic ne peut en aucun cas être remplacée par des tests standard, même avec des procédures de test de plus en plus disponibles. En effet, le problème réside souvent dans l’interprétation et l’indication.
InFo ONKOLOGIE & HÉMATOLOGIE 2021 ; 9(4) : 38
