Valeur prédictive négative
Concept | |
Informations | |
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Terme anglais | negative predictive value |
Spécialité | Épidémiologie |
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La valeur prédictive négative d'un examen détermine la capacité d'un à infirmer, lorsque négatif, la présence d'une pathologie donnée.
La valeur prédictive négative (VPN) indique la probabilité que la maladie soit absente lorsque le résultat du test est négatif. Du point de vue du patient qui reçoit une résultat négatif pour un test, la VPN dicte à quel point il devrait s'en réjouir.
VPN = Vrais négatifs / (Vrais négatifs + Faux négatifs) • 100%
La valeur prédictive positive (VPP) et la VPN sont influencées par la prévalence d'une maladie. Une prévalence basse diminuera la VPP et augmentera la VPN. En d'autres mots, si on effectue un test pour une maladie à forte prévalence, il sera plus probable qu'un patient dont le test est positif ait réellement la maladie.[1]
Exemple
Patients avec un cancer du colon (tel que confirmé par la coloscopie) | Prévalence = 30 / 2000 + 30 = 1.5%
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Malades = 30 | Non malades = 2000 | |||
Recherche de sang occulte dans les selles
(examen diagnostique) |
Résultat positif | VP = 20 | FP = 180 | VPP = VP / (VP + FP) = 20 / (20 + 180) = 10%
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Résultat négatif | FN = 10 | VN = 1820 | VPN = VN / (VN + FN) = 1820 / (10 + 1820) = 99.5%
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Sensibilité = VP / (VP + FN) = 20 / (20 + 10) = 67%
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Spécificité = VN / (VN+FP) = 1820 / (180 + 1820) = 91%
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La sensibilité et la spécificité sont des caractéristiques intrinsèques au test évalué et ne changent pas. Par contre, si l'on augmente la prévalence du cancer du colon dans la population, la VPP augmentera et la VPN diminuera car le nombre de faux positifs et de vrais négatifs vont diminuer.[3]
Notes
- ↑ Ces valeurs sont données à titre d'exemple fictif et ne sont pas basées sur la spécificité et la sensibilité réelle du test.
Références
- ↑ (en) « Sensitivity, Specificity, Positive Predictive Value, and Negative Predictive Value », sur The Pennsylvania State University (consulté le 30 septembre 2019)
- ↑ Erreur de référence : Balise
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- ↑ (en) « Sensitivity, Specificity, Positive Predictive Value, and Negative Predictive Value », sur The Pennsylvania State University (consulté le 30 septembre 2019)