VPN et Sp

[Marcoo]

salut,
je n'arrive pas très bien à faire la différence entre la VPN et la Sp (idem pour VPP et Se) 
Sp = proportion de négatif chez non malade 
VPP = proportion de non malade chez les T- 
 
 C'est très similaire et dans des qcm jen'arriv jamais à savoir le quelle est le bon 
exemple: 
 
Dans les services de chirurgie orthopédique d'un département, on a pris au hasard 100 patients qui ne présentaient pas le signe clinique "Douleur thoracique". Le diagnostic d'embolie pulmonaire a été porté avec certitude par une série d'examens appropriés. On a établi ensuite le tableau suivant :
 
,                                                    Présence d'embolie pulmonaire                                          Absence d'embolie pulmonaire
Absence de douleur thoracique                       6                                                                                          94                              100
 
J'ai du mal a voir qu'est ce que l'échantillon. la proprotion de non malade sachant qu'il sont soit T+ ou T- 
Ou la proportion de T- sachant qu'ils sont malads

[Oliviemat]

Salut, alors au 2ème semestre, en UE7, y a un cours qui reprend tout ça sous forme de tableaux et c'est bien expliqué :
<div>
<div style="color:rgb(0,0,0);"> </div>
<div style="color:rgb(0,0,0);text-align:center;">Regarder pièces jointes 1 et 2</div>
<div style="color:rgb(0,0,0);"> </div>
<div style="color:rgb(0,0,0);">Donc :</div>
<div style="color:rgb(0,0,0);">- Se = VP/M</div>
<div style="color:rgb(0,0,0);">- Sp = VN/NM</div>
<div style="color:rgb(0,0,0);">- VPP = VP/T+</div>
<div style="color:rgb(0,0,0);">- VPN = VN/T-</div>
<div style="color:rgb(0,0,0);"> </div>
<div style="color:rgb(0,0,0);">Ensuite quelques définitions pour mieux comprendre :</div>
<div style="color:rgb(0,0,0);"> </div>
<div style="color:rgb(0,0,0);">Valeur prédictive positive : probabilité que le sujet soit réellement malade lorsque le test revient positif. Si on a une grande VPP, il est fort possible que le patient soit bien malade suite à un test positif.</div>
<div style="color:rgb(0,0,0);"> </div>
<div style="color:rgb(0,0,0);">Valeur prédictive négative : probabilité que le sujet soit réellement non malade lorsque le test revient négatif. Si on a une grande VPN, il est fort possible que le patient soit réellement non malade suite à un test négatif.</div>
<div style="color:rgb(0,0,0);">
<div>
<div>
<div>
<div>
<div> </div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div>
<div>
<div>
<div>
<p style="color:rgb(0,0,0);">Sensibilité : capacité d’un test à détecter des malades. S’il n’y a aucun FN, Se = 100%. En gros ça veut dire que si ton test revient positif (tu es malade), si Se = 95% tu as 95% de "chances" d'être réellement malade et 5% de "risques" que le test se soit trompé et que tu ne sois pas réellement malade
<p style="color:rgb(0,0,0);"> 
<p style="color:rgb(0,0,0);">Spécificité : capacité d’un test à détecter les non malades. S’il n’y a aucune FP, Sp = 100%. En gros ça veut dire que si ton test revient négatif (tu n'est pas malade), si Sp = 95% tu as 95% de chances de ne pas être réellement malade et 5% de risques que le test se soit trompé et que tu sois réellement malade
<p style="color:rgb(0,0,0);"> 
Ensuite pour t'expliquer la probabilité de non malade sachant qu'ils sont soit T+ soit T- ou la proportion de T- sachant qu'ils sont malade c'est difficile avec ton exemple mais on va prendre mon tableau :
  Regarder pièce jointe 2   La proportion de non malade sachant qu'ils sont T+ : ça veut dire P(NM/T+)
 
- tu te met dans la ligne des T+ UNIQUEMENT et tu regarde la colonne non malade : c'est FP
- tu fais ce que tu obtiens (ici FP) sur le nombre total de personne dans ton cas (ici le nombre de personnes qui ont obtenus T+ uniquement)
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
- immaginons que FP = 2 et T+ = 6 tu obtiendras FP/T+ = 2/6 = 1/3 = 0,33 donc P(NM/T+) = 0,33
 
La proportion de T- sachant qu'ils sont malades : ça veut dire P(T-/M)
 
- Tu te met dans la colonne des M UNIQUEMENT et tu regardes la ligne test négatif : c'est FN
- Tu fait ce que tu obtiens (ici FN) sur le nombre total de personne dans ton cas (ici le nombre de personnes M uniquement)
- immaginons que FN = 2 et M = 6 tu obtiendras FN/M = 0,33 donc P(T-/M) = 0,33
 
Voilà j'espère que je t'ai aidé