Evaluating diagnostic accuracy studies in English

Quand un médecin utilise un test, il doit savoir si ce test est fiable. En anglais médical, on parle de diagnostic accuracy. Pour juger un nouveau test, on le compare à un test de référence appelé gold standard. Le test évalué est l'index test. Les résultats se classent en quatre catégories : true positive, false positive, true negative, false negative.

La sensitivity répond à la question : si le patient est malade, quelle est la probabilité que le test soit positif ? La specificity répond : si le patient n'est pas malade, quelle est la probabilité que le test soit négatif ? On les exprime en pourcentage. Une sensibilité élevée évite de manquer des malades (peu de false negatives). Une spécificité élevée évite de traiter des personnes en bonne santé (peu de false positives).

La positive predictive value (PPV) indique la probabilité d'être réellement malade si le test est positif. La negative predictive value (NPV) indique la probabilité d'être réellement non malade si le test est négatif. Ces valeurs dépendent de la prévalence de la maladie dans la population étudiée. Un test peut avoir une bonne sensibilité mais une PPV faible si la maladie est rare. En lisant une étude, il faut donc vérifier la population incluse.

Dans un abstract, repérez les mots sensitivity, specificity, predictive values et confidence interval. Vérifiez si les patients ont été recrutés de façon représentative (pas de spectrum bias). Regardez si les lecteurs du test étaient en aveugle par rapport au gold standard (blinding). Méfiez-vous des études avec un petit échantillon : les intervalles de confiance seront larges. En anglais, on demande : Is the study valid and applicable to my patient ?