Tableau de contingence

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Tableau de contingence
Concept
Informations
Autres noms Matrice de confusion, tableau 2x2
Wikidata ID Q1541178
Spécialité Épidémiologie

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Un tableau de contingence permet l'évaluation de la validité d'un examen diagnostique en le comparant à un examen de référence. Le tableau de contingence permet de calculer la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative en autres.

Tableau de contingence[1]
Examen de référence Prévalence = malades / malades + non-malades
Malades = VP + FN Non-malades = FP + VN
Examen diagnostique Résultat positif Vrais positifs (VP) Faux positifs (FP) VPP = VP / (VP + FP)
Résultat négatif Faux négatifs (FN) Vrais négatifs (VN) VPN = VN / (VN + FN)
Sensibilité = VP / (VP + FN) Spécificité = VN / (VN+FP)
  • Si le nouvel examen diagnostic est positif et l’individu est atteint de la maladie (déterminé par l’examen de référence), son résultat est un vrai positif.
  • Si le nouvel examen est positif alors que l’individu est en santé, le résultat obtenu est donc un faux positif.
  • Si l’examen diagnostique est négatif alors que le sujet est malade, on obtient un faux négatif.
  • Si l’examen diagnostique est négatif et le sujet est en santé, le résultat est un vrai négatif.

Exemple

Tableau de contingence pour la recherche de sang occulte dans les selles dans le diagnostic du cancer du colon[note 1][1]
Patients avec un cancer du colon (tel que confirmé par la coloscopie) Prévalence = 30 / 2000 + 30 = 1.5%
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%
Résultat négatif FN = 10 VN = 1820 VPN = VN / (VN + FN) = 1820 / (10 + 1820) = 99.5%
Sensibilité = VP / (VP + FN) = 20 / (20 + 10) = 67% Spécificité = VN / (VN+FP) = 1820 / (180 + 1820) = 91%

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.[2]

Notes

  1. Ces valeurs sont données à titre d'exemple fictif et ne sont pas basées sur la spécificité et la sensibilité réelle du test.

Références

  1. 1,0 et 1,1 (en) « Positive and negative predictive values », sur Wikipedia (consulté le 30 septembre 2019)
  2. (en) « Sensitivity, Specificity, Positive Predictive Value, and Negative Predictive Value », sur The Pennsylvania State University (consulté le 30 septembre 2019)
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