valuation des examens complmentaires dans la dmarche mdicale : Prescriptions utiles et inutiles

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Évaluation des examens complémentaires dans la
démarche médicale Prescriptions utiles et
inutiles

• F. KOHLER (septembre 2005)

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Module 1 Item 4 (Objectifs)

• Argumenter lapport diagnostique dun examen
  complémentaire, ses risques et son coût.
• Faire lanalyse critique dun compte rendu
  dexamen.
• Prendre en compte les référentiels médicaux.
• Rédiger une demande dexamen complémentaire et
  établir une collaboration avec un collègue.

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Argumenter lapport diagnostique dun examen
complémentaire, ses risques et son coût.

• Pour faire le choix entre différents examens,
  quelles caractéristiques ?
• Fiabilité/Reproductibilité
• Validité de lexamen
• Dépistage ou Confirmation diagnostique
• Risques
• Coût
• Acceptabilité

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Fiabilité/Reproductibilité

• Plus un examen est reproductible plus il est
  fiable
• La reproductibilité peut être mesurée par le
  coefficient de Kappa

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Kappa

• Soit le tableau des résultats ( et -) pour 2
  réalisations A et B
• concordance observée concordance réelle
  concordance aléatoire.
• La concordance observée est p0 (ad)/N
• La concordance aléatoire est calculée sous
  l'hypothèse d'indépendance de A et B
• a' n1N1/N et d' n2N2/N
• sont les effectifs théoriques
• pc ad/N
• Kappa (concordance réelle/ concordance non
  aléatoire)
• KAPPA
• On admet que la concordance est
• bonne si Kappa gt 0,6
• mauvaise si Kappa lt 0,3
• intermédiaire entre les deux.

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Validité de lexamen

• Cest sa capacité à identifier la maladie ou à
  suivre un traitement
• 2 types dexamens
• Examen avec réponse Positif/Négatif (recherche de
  BK dans les crachats/tuberculose)
• Examen avec réponses quantitatives
  (glycémie/diabète) gt Problème du seuil
• Identification de la maladie
• Examen de référence gold standard

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Validité de lexamen

• Sensibilité/Spécificité dun test
• Courbe de ROC
• Indice de Youden et rapport de vraisemblance
• Règle de Sackett
• Prévalence de la maladie
• Valeurs prédictives positive et négative
• Gain diagnostique dun test

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Sensibilité et spécificité

• Sensibilité fréquence des tests positifs chez
  les malades
• Sensibilité a/n1 Vrais positifs chez les
  malades
• Spécificité fréquence des tests négatifs chez
  les sujets sains
• Spécificité d/n2 Vrais négatifs chez les non
  malades
• Sensibilité et spécificité sont indépendantes de
  la prévalence de la maladie
• Pour évaluer ces fréquences, il faut un groupe de
  malades gt Gold standard
• Efficacité diagnostique fréquence des biens
  classés (ad)/(abcd)
• Intérêt des études cas/témoins pour sensibilité
  et spécificité
• Attention n1/(n1n2) ne donne pas nécessairement
  la prévalence

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Courbe de ROC

• Receiver Operating Characteristic pour la
  détection des avions ennemis par les radars
• Résultat du test quantitatif
• En fonction de la limite que lon se fixe pour
  dire que le test est positif, on obtient
  différentes valeurs de sensibilité et de
  spécificité

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Courbe de ROC
P(T / M-) Faux positifs 1- P(T-/M-) 1-
Spécificité
Nombre de sujets
Sujets diabétiques
Sujets non diabétiques
1 g/l
2,1 g/l
Limite L de la glycémie au-delà de laquelle on
dit le test positif
P(T- / M) Faux négatif 1- P(T/M) 1-
Sensibilité
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Courbe de ROC

• A chaque valeur de la limite L du critère
  quantitatif valeur de la sensibilité et de la
  spécificité.
• On obtient ainsi 1 point de la courbe.
• En faisant varier la limite L on obtient dautres
  points.
• La courbe joignant les points est la courbe de
  ROC.
• Les valeurs de sensibilité et spécificité en
  fonction de L peuvent être obtenues par
  lobservation ou par la modélisation du phénomène
  par une loi de probabilité.

Sensibilité
1-Spécificité
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Courbe de ROC

• Aire sous la courbe AROC
• Entre 0,5 (examen au hasard pile ou face) et 1
  (examen parfait)
• Instrument privilégié dévaluation et de
  comparaison des performances diagnostiques des
  examens complémentaires

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Indice de Youden et rapport de vraisemblance

• Le test idéal sensibilité 1 et spécificité 1
  nexiste pas
• Indice de Youden Y Se Sp 1
• Rapports de vraisemblance
• RV L
• Un sujet a L fois plus de chance d'avoir le test
  positif s'il est atteint de la maladie que dans
  le cas contraire
• RV-

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Valeur diagnostique dun test

• La valeur diagnostique d'un test est d'autant
  plus grande que l'indice de Youden est plus
  proche de 1.
• L'apport diagnostique d'un résultat positif du
  test est d'autant plus grand que le RV (L) est
  plus élevé.
• L'apport diagnostique d'un résultat négatif
  d'autant plus grand que le RV- est plus petit et
  proche de zéro.
• B.Grenier

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Règle de Sackett

• Si un test a une spécificité élevée, un résultat
  positif confirme lhypothèse diagnostique.
• Si un test a une sensibilité élevée, un résultat
  négatif élimine le diagnostic.

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Prévalence de la maladie

• Cest la fréquence de la maladie dans la
  population considérée (pourcentage de cas)
• Attention La prévalence dépend notamment de
• La zone géographique (palu en Afrique et en
  France)
• De la sélection de la population
• Exercice libéral/hôpital
• Présélection par un dépistage

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Valeurs prédictives

• VPP probabilité davoir la maladie quand le
  test est positif
• VPN probabilité de ne pas avoir la maladie
  quand le test est négatif
• VPP et VPN dépendent de 3 paramètres
• Sensibilité
• Spécificité
• Prévalence
• Attention VPP et VPN se calculent directement sur
  le tableau à 4 cases que si n1/(n1n2) représente
  la prévalence de la maladie
• cas si létude a été menée sur un échantillon
  représentatif mais pas dans une étude cas témoins
  qui aurait été utilisée pour déterminer la
  sensibilité et la spécificité.
• VPP et VPN se calculent dans tous les cas par le
  théorème de Bayes ou larbre des probabilités

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Valeurs prédictives

• Si létude est faite sur un échantillon
  représentatif, n1/N est la prévalence de la
  maladie.
• On peut calculer Se et Sp
• Se a/n1 VP/(VPFN)
• Sp d/n2 VN/(FPVN)
• Dans ce cas particulier, on peut calculer
  directement à partir du tableau les VP
• VPP a/N1 VP/(VPFP)
• VPN d/N2 VN/(VNFN)

• VP Vrai Positifs
• VN Vrai Négatifs
• FP Faux Positifs
• FN Faux Négatifs
• N1 Tests positifs
• N2 Test négatifs
• n1 Malades
• n2 Non malades

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Valeurs prédictives

• Théorème de Bayes

Test Positif
Sensibilité
Malade
1 - Sensibilité
Prévalence
Test Négatif
Test Positif
1 - Spécificité
1 - Prévalence
Non Malade
Spécificité
Test Négatif
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VPP, VPN et la prévalence

• Prévalence du paludisme
• 90 en Afrique
• 0,001 (1 pour mille) en France.
• Un test biologique est utilisé pour le diagnostic
  avec une sensibilité de 95 et une spécificité de
  85.
• gt L 6,3 l 0,05
• Quelles seront les probabilités pour des patients
  africains et français davoir le paludisme quand
  le test est positif et inversement de ne pas
  avoir la maladie quand le test est négatif ?

Pour un test donné, quand la prévalence augmente,
la VPP augmente et la VPN diminue
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VPP, VPN et prévalence
Pour une sensibilité donnée, VPP et VPN varient
en fonction de la prévalence.
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Diagramme de Fagan permet sans calcul de
déterminer la probabilité post-test à partir de
la prévalence (probabilité pré-test) et du
rapport de vraisemblance
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Gain diagnostique dun test

• Gain diagnostique positif
• Cest la différence entre la probabilité pré-test
  (prévalence) de la maladie et la probabilité
  post-test (valeur prédictive positive)
• Gain positif VPP prévalence

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Dépistage, confirmation diagnostique

• Dépistage
• Sadresse à des sujets ne se plaignant de rien à
  priori sains
• Prendre un test à sensibilité élevée
• Éventuellement suivi dun test de confirmation
• Confirmation dune maladie suspectée
• Prendre un test avec une spécificité élevée
  dautant plus que le coût du faux positif est
  élevé

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Risques

• Risque que le résultat du test ne reflète pas la
  réalité
• Affirmer une maladie à la vue dun résultat
  positif du test VPP gt Risque de se tromper
  1-VPP
• Rejeter une maladie à la vue dun résultat
  négatif du test VPN gt Risque de se tromper
  1-VPN
• Se méfier de la répétition des examens
• Au-delà de trois répétitions, le risque dêtre
  faux positif augmente
• La spécificité de lexamen diminue fortement
  alors que la sensibilité ne varie que peu
• Risque de iatrogénie
• De lexamen lui-même
• De lexamen de confirmation
• Du à la répétition des examens

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Coût de lexamen

• A distinguer
• Coûts directs de lexamen
• Coûts indirects arrêt de travail, perte de
  production
• Indicateur
• Efficience Coût / Efficacité
• Effectivité Coût / Efficacité en situation
  réelle

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Acceptabilité des examens

• Obligation de linformation du patient des
  bénéfices risques attendus de lexamen
• Obligation légale réaffirmée par la loi du 4 mars
  2002 (Loi Kouchner)
• Obligation de se conformer au choix du patient
• Cest le patient qui fait le choix,
• le médecin est là pour éclairer sa décision en
  prenant en compte la nature de lexamen, le coût,
  la gravité de la maladie potentielle, les
  conditions socio-culturelles, les facteurs moraux
  et éthiques pour adapter sa communication.

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Analyse critique dun compte rendu dexamen

• Dépend de la nature de lexamen
• Biologie
• Test positif ou Négatif
• Valeur quantitative à comparer à des bornes
  (problème de lêtre normal)
• Imagerie, anatomopathologie
• Description des lésions
• Interprétation diagnostique
• La malignité dune lésion est jusqualors un
  diagnostic anatomopathologique.
• Épreuves fonctionnelles
• Cinétique des événements
• Un CR doit comporter
• Lidentification du patient (nom, prénom, date de
  naissance, sexe)
• La date de lexamen (date de prélèvement si
  nécessaire) et date du résultat
• La finalité de lexamen (objectifs attendus) et
  le contexte clinique de réalisation
• La nature de lexamen et les méthodes utilisées
• Le résultat
• Nom du médecin ayant réalisé, validé, interprété
  lexamen

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Prendre en compte les référentiels médicaux

• Rejoint la question 3 et la question 12
• Les 5 niveaux de preuve et les 4 grades de
  lANAES
• Référentiels médicaux
• Guides de bonnes pratiques cliniques
• Références médicales opposables
• Rôles de lANAES
• Attention la loi de juillet 2004 met en place une
  nouvelle organisation

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Les 5 niveaux de preuves

• Les 5 niveaux de preuve de la médecine basée sur
  les preuves (Evidence Based Medicine)
• Niveau 1 (le plus élevé)
• Revue systématique dessais randomisés
  méta-analyse
• Niveau 2
• Au moins un essai randomisé
• Niveau 3
• Pas dessai randomisé, étude de cohorte, étude
  cas témoins
• Niveau 4
• Étude dobservation dans plusieurs groupes
  indépendants
• Niveau 5 (le plus faible)
• Opinions dexperts, opinions dautorités reconnues

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Les 4 grades de lANAES

• Grade A (le plus élevé)
• Essais randomisés puissants de qualité,
  méta-analyse
• Grade B
• Essais randomisés de faible puissance, essais
  comparatifs non randomisés, étude de cohorte
• Grade C
• Cas/témoins, études de séries de cas
• Grade D
• Accord professionnel

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Rédiger une demande dexamen complémentaire et
établir une collaboration avec un collègue

• Les éléments de la demande
• Identification du prescripteur,
• Identification du patient
• Nature de lexamen demandé
• Objectif de la demande et stratégie envisagée
• Éléments cliniques du dossier pertinents pour la
  continuité de la prise en charge et le bon
  déroulement de lexamen (allergie, condition
  particulière, affections suspectées)
• Urgence de la demande
• Identification du ou des destinataires des
  résultats

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Analyse darticle

• Questions à se poser
• Le test étudié est-il comparé à un test de
  référence (gold standard) ?
• Le test de référence est il correctement décrit ?
• Le test de référence est-il validé (qualité du
  test, choix du seuil en cas de mesure
  quantitative) ?
• Létude est-elle correctement menée ?
• Le lieu de létude et la méthodologie
  (cas/témoins, cohorte, essai randomisé, étude
  médico-économique) sont-ils décrits ?
• Le test de référence est-il pratiqué chez tous
  les patients (malades et non malades) ?
• Sinon quelle est la méthode déchantillonnage ?
• Le test de référence et le test étudié sont-ils
  interprétés indépendamment ?
• Les échantillons de malades et de non malades
  sont-ils représentatifs de la population à la
  quelle le test doit être appliquée ?
• Quels sont les biais relevés ? Quels sont les
  autres biais ?
• Les biais identifiés ont-ils été contrôlés ?
• Les biais invalident-ils létude ?
• Les performances du test sont-elles fournies ?
• Reproductibilité
• Sensibilité, spécificité
• Rapports de vraisemblance
• Probabilité pré-test, post-test
• Quelle est la précision des indicateurs