Pragmatisme et aspects scientifiques : comprendre un test de diagnostic

Sensibilité, spécificité et valeurs prédictives

Depuis quelques années, l’« Evidence Based Physiotherapy » (la Kinésithérapie Basée sur des Preuves) fait fureur dans notre environnement professionnel. Au regard des progrès de la science et du développement vers le monde des Lumières de de notre corporation, il est évident que c’est une bonne chose et que nos pratiques doivent aujourd’hui se référer à des éléments scientifiques tangibles pour gagner en efficacité et en crédibilité auprès des autres populations scientifiques et médicales.

Malgré tout, notre métier reste dépendant de l’empirisme et du pragmatisme qui a fait aussi avancer notre métier. Comment savoir lorsque je traite mon patient si c’est ma technique de thérapie manuelle, si c’est ma physiothérapie, si c’est mon programme de renforcement musculaire ou prophylaxique ou encore le potentiel placebo voire la simple évolution naturelle de la pathologie, qui est à l’origine de la guérison ? Ai-je le temps de mener une étude qui isolera un item ? Et quand bien même, cela aurait-il  le même impact ? La même efficacité ? N’est-ce pas multi factoriel ? Dès lors et au travers de tous ces éléments, puis-je mener une étude suffisamment efficace elle aussi ? Il nous faudrait dès lors de l'« Evidence Based Studies for Evidence Based Physiotherapy ? ».

Alors effectivement si nous devons développer les aspects scientifiques pour améliorer notre pratique, nous ne pouvons réfuter l’essence de ce qui fait notre cœur de métier, faire en sorte que notre patient aille mieux !

Cela étant dit, puisque nous devons aujourd’hui, lire, nous infuser d’études ou de fonctionnements les plus établis possibles, nous pouvons essayer de mieux comprendre ce dont nous nous nourrissons. Cela est particulièrement vrai pour ce qui est le sujet de cet article, à savoir la compréhension  d’un test et des éléments scientifiques qui l’entourent.

Par ailleurs, si la connaissance des tests est essentielle, la mise en pratique  de manière correcte requiert une « main » experte et donc une connaissance anatomique sans faille mais aussi un entrainement, une répétition du test, même, et surtout, sur du tissu sain.

L’autre point essentiel dans l’appréhension d’un test réside  dans des notions souvent lues mais rarement interprétées comme elles se doivent.

Nous aborderons donc ici les notions de sensibilité et de spécificité d’un test ainsi que celle de la prévalence.

Prenons en exemple la méta analyse de 2007, sur les tests de l’épaule, de l’université de Duke [1] : « Pour l’impigement, la méta-analyse a révélé que, ensemble, la sensibilité et la spécificité pour le test de Neer étaient, respectivement, de 79% et de 53%, et pour le test de Hawkins-Kennedy, étaient de 79% et de 59% ».

Mais à quoi correspondent ces valeurs et en quoi nous sont-elles utiles ?

Il faut dans un premier considérer qu’aucun test n’est parfaitement précis. Toutefois, nous désirons qu’ils le soient suffisamment pour que notre examen ne nous fassent ni passer à côté d’une pathologie  ni nous donner un état pathologique pour un sujet sain. Ces aspects de précision répondent au terme de validité. Or, comme nous le confirme l’université d’Ottawa [2], la validité d’un test […] est généralement déterminée en termes de sensibilité et de spécificité.

La sensibilité d’un test est la probabilité que le test soit positif si le sujet est atteint de la pathologie. On obtient donc le nombre de vrais positifs (obtenu par le score de tests positifs chez des sujets atteints de la maladie) divisé par le nombre total de personnes  porteuses de la pathologie. Plus un test est sensible, moins il comporte de faux négatifs et même plus, il permet, s’il est négatif, d’exclure la pathologie. La sensibilité indique donc la probabilité que le test diagnostique correctement un cas.

La spécificité d’un test est la probabilité que le test soit négatif si le sujet n’est pas porteur de la maladie. On obtient donc le nombre de vrais négatifs (obtenu par des tests négatifs chez des sujets indemnes de la maladie) divisé par le nombre total de personnes indemnes de la maladie. Plus un test est spécifique, moins il occasionne de faux positifs et même plus, il permet, s’il est positif, d’affirmer la maladie. La spécificité indique donc la probabilité que le test identifie correctement un sujet non atteint.

Astuce mmnémotechnique : seNsibilité est inversement proportionnelle au pourcentage de faux Négatifs (sensibilité élevée  = peu de faux positifs)

                                              sPécificité  est inversement proportionnelle au pourcentage de faux Positifs (spécificité élevée  = peu de faux négatifs)

 

La sensibilité et la spécificité d’un test sont interdépendantes : une sensibilité élevée se fait toujours au détriment de sa spécificité et inversement [3].

Il est à noter que s’il est plus aisé de fournir une réponse à un test dont la réponse attendue est oui/non (si vous résistez à ce mouvement, avez-vous mal ?), il est en revanche plus délicat de le faire pour une réponse fonction d’un seuil (si je teste  la laxité latérale d’un genou, quelle est la valeur en mm de l’ouverture de l’interligne ?). On comprend donc que pour le second cas, la notion de seuil est primordiale et que plus on abaisse ou augmente ce dernier, plus on impacte sensibilité et spécificité.

 

Alors doit-on préférer un test spécifique ou sensible ? [4]

Si cela est possible, la combinaison des deux est ce qu’il y a de mieux. Toutefois, c’est rare. On pourra donc utiliser  un test spécifique  ou sensible en fonction de la situation et de ce que l’on cherche à mettre en évidence. Ainsi, si on cherche à mettre en évidence le plus grand nombre de cas positifs au sein d’une population, un test hautement sensible sera préférable. En revanche, parmi les patients qui auront donné un test positif, on utilisera ensuite un test hautement spécifique afin de s’assurer, au plus possible, d’être en présence d’un vrai positif.

 

Maladie

présente

Absente

Test

positif

vrai positif (VP)

faux positif (FP)

VP+FP
total tests positifs

négatif

faux négatif (FN)

vrai négatif (VN)

FN+VN
total tests négatifs

total malades (VP+FN)

total non malades (FP+VN)

Effectif total

Sensibilité =   VP/(VP+FN) = vrais positifs/total malades

Spécificité = VN/(VN+FP) = vrais négatifs/total non malades

 

Avec ces notions, ai-je tous les éléments pour interpréter un test ? Et bien non ! En effet, en tant que praticien, vous ne savez si le sujet est vraiment atteint, vous n’avez que le résultat du test (même si ce test est le gold standard, c’est-à-dire le test reconnu comme référence). Nous devons donc connaitre la valeur prédictive positive d’un test, la VPP. La valeur prédictive positive est la probabilité qu’une personne ayant un résultat positif soit réellement atteinte de la maladie. Celle-ci est calculée est calculée horizontalement dans le tableau,

VPP = VP/(VP+FP)

Un test avec une bonne VPP donne une fiabilité à un résultat positif.

(Nous noterons donc que la valeur prédictive négative d’un test est donc la probabilité qu’une personne ayant un résultat négatif au test soit réellement non porteuse de la pathologie. Un test avec une bonne VPN donne une fiabilité à un résultat négatif).

 

Puis-je enfin considérer, à travers ces notions, mon test comme fiable ? Et bien toujours pas ! Car il manque une notion primordiale dans l’analyse des résultats d’un test, c’est la notion de prévalence [5]. La prévalence est la mesure de la population atteinte par la maladie à un moment donné. Or cette notion est essentielle pour vous, surtout si vous êtes un praticien « généraliste ». En effet, plus la prévalence baisse, plus la valeur prédictive positive du test baisse aussi. En pratique, cela veut dire quoi ? Cela signifie que si vous avez une patientèle peu spécifique d’une activité prédisposant à une pathologie, votre probabilité pré-test que votre patient soit effectivement atteint de la pathologie est faible. En revanche, si vous testez un patient issu d’une population où la pathologie est fréquente, alors la valeur prédictive positive du test sera bien supérieure. Un peu sarcastique comme notion. Un médecin spécialiste aura donc plus de faciliter à certifier de la présence d’une pathologie que le généraliste alors que tous deux pratiqueront de manière tout aussi correcte le même test.

En conclusion, il faut donc tenir compte de la sensibilité, de la spécificité mais aussi de la prévalence dans l’interprétation des résultats.

De manière pratique, cela revient donc à dire que lorsque vous utilisez un test, il est bon de savoir si ce dernier a été répertorié comme fiable (au travers de toutes les notions que nous avons abordées ici) et que vous pouvez donc y accorder toute votre confiance. Tout en gardant bien à l’esprit, bien évidemment, que toute notion théorique reste sous-tendue à la pratique et à l’aspect pragmatique indispensable à notre profession manuelle de masseur-kinésithérapeute.

Références bibliographiques

[1] Physical examination tests of the shoulder: a systematic review with meta-analysis of individual

Tests; E J Hegedus,1 A Goode,1 S Campbell,1 A Morin,1 M Tamaddoni,1 C T Moorman III,1

C Cook2 ; bjsm december 22, 2012

[2] Sensibilité, spécificité, valeurs prédictives et rapports de vraisemblance, université d’Ottawa, http://www.med.uottawa.ca/sim/data/Sensitivity_f.htm

[3] les performances d’un test de dépistage, ADECA, http://www.adeca68.fr/prevention_et_depistage/performances_dun_test_de_depistage.166.html

[4] Diagnostic test: sensitivity, specificity, positive predictive value, negative value, M.R. Nendaz, A. Perrier, Revue des Maladies Respiratoires, Vol 21, N° 2  - avril 2004, pp. 390-393

[5] Sensibilité et spécificité d’un test de diagnostic ou de dépistage, IUMSP, http://www.iumsp.ch/Enseignement/pregradue/s_nspec.pdf