Que signifie un faux positif? Comprendre les tests et la terminologie Covid-19

Que signifie un faux positif? Comprendre les tests et la terminologie Covid-19 Friaaz Azeez se fait tester pour le COVID-19 par un travailleur de la santé dans un centre de test éphémère de l'Institut islamique de Toronto à Scarborough, en Ontario, le 29 mai 2020. LA PRESSE CANADIENNE / Nathan Denette

Au cours de la pandémie du COVID-19, des mots et des phrases qui étaient généralement limités aux épidémiologistes et aux professionnels de la santé publique sont entrés dans la sphère publique. Bien que nous ayons rapidement accepté les nouvelles basées sur l'épidémiologie, le public n'a pas eu la chance de comprendre pleinement ce que tous ces termes signifient vraiment.

Comme pour tous les tests de maladie, un un résultat faux positif à un test COVID-19 peut causer un stress excessif sur les individus alors qu'ils essaient de naviguer dans leur diagnostic, de s'absenter du travail et de s'isoler de leur famille. Le gouverneur de l'Ohio Mike DeWine, dont Un faux résultat positif l'a conduit à annuler une rencontre avec le président Donald Trump.

Résultats de test faux négatifs sont encore plus dangereux, car les gens peuvent penser qu'il est sûr et approprié pour eux de s'engager dans des activités sociales. Bien sûr, des facteurs tels que le type de test, si l'individu présentait des symptômes avant d'être testé et le moment du test peuvent également avoir un impact sur la façon dont le test prédit si une personne est infectée.

La sensibilité et la spécificité sont deux concepts scientifiques extrêmement importants pour comprendre les résultats des tests COVID-19.

Dans le contexte épidémiologique, la sensibilité est la proportion de vrais positifs correctement identifiés. Si 100 personnes ont une maladie et que le test identifie 90 de ces personnes comme atteintes de la maladie, la sensibilité du test est de 90%.

Une main dans un gant violet tient un tube à essai avec un capuchon rouge. Un assistant technique de laboratoire de LifeLabs gère un échantillon à tester pour COVID-19 après avoir scanné son code-barres dès sa réception au laboratoire de l'entreprise, à Surrey, en Colombie-Britannique, le 26 mars 2020. LA PRESSE CANADIENNE / Darryl Dyck

La spécificité est la capacité d'un test à identifier correctement les personnes sans maladie. Si 100 personnes ne sont pas atteintes de la maladie et que le test identifie correctement 90 personnes comme indemnes de la maladie, le test a une spécificité de 90%.


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Ce tableau simple aide à décrire comment la sensibilité et la spécificité sont calculées lorsque la prévalence - le pourcentage de la population qui a réellement la maladie - est de 25% (totaux en gras):

Tableau indiquant le nombre de tests positifs et négatifs en lignes et le nombre de cas de maladie (25,000 75,000 au total) et de cas sans maladie (80 90 au total) en colonnes, ainsi que la sensibilité de XNUMX% et la spécificité de XNUMX%. Sensibilité et spécificité à 25 pour cent de prévalence de la maladie. (Priyanka Gogna), Auteur fourni

Une sensibilité de test de 80% peut sembler excellente pour un test récemment publié (comme pour les numéros de cas inventés que j'ai rapportés ci-dessus).

Valeur prédictive

Mais ces chiffres ne transmettent pas tout le message. L'utilité d'un test dans une population n'est pas déterminée par sa sensibilité et sa spécificité. Lorsque nous utilisons la sensibilité et la spécificité, nous déterminons à quel point un test fonctionne bien lorsque nous savons déjà quelles personnes sont atteintes ou non de la maladie.

Mais la vraie valeur d'un test dans un contexte réel vient de sa capacité à prédire correctement qui est infecté et qui ne l'est pas. Cela a du sens parce que dans un contexte réel, nous ne savons pas qui est vraiment atteint de la maladie - nous comptons sur le test lui-même pour nous le dire. Nous utilisons la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative d'un test pour résumer la capacité prédictive de ce test.

Pour faire ressortir le problème, pensez à ceci: dans une population où personne n'est atteint de la maladie, même un test qui est terrible pour détecter toute personne atteinte de la maladie semble très bien fonctionner. Il identifiera «correctement» la plupart des gens comme n'ayant pas la maladie. Cela a plus à voir avec le nombre de personnes atteintes de la maladie dans une population (prévalence) plutôt qu'avec l'efficacité du test.

En utilisant les mêmes nombres que ci-dessus, nous pouvons estimer la valeur prédictive positive (PPV) et la valeur prédictive négative (NPV), mais cette fois nous nous concentrons sur les totaux des lignes (en gras).

Le PPV est calculé comme le nombre de vrais positifs divisé par le nombre total de personnes identifiées comme positives par le test.

Tableau indiquant le nombre de tests positifs et négatifs en lignes et en colonnes avec le nombre de cas de maladie, de cas indemnes, de totaux et de VPP de 73% et de VPN de 93%. Valeur prédictive positive et négative à 25% de prévalence de la maladie. (Priyanka Gogna), Auteur fourni

Le PPV est interprété comme la probabilité qu'une personne testée positive soit effectivement atteinte de la maladie. La VAN est la probabilité qu'une personne testée négative n'ait pas la maladie. Bien que la sensibilité et la spécificité ne changent pas à mesure que la proportion d'individus malades change dans une population, la VPP et la VAN dépendent fortement de la prévalence.

Voyons ce qui se passe lorsque nous redessinons notre tableau des maladies lorsque la prévalence de la population se situe à un pour cent au lieu de 25 pour cent (beaucoup plus proche de la prévalence réelle du COVID-19 au Canada).

Tableau indiquant le nombre de résultats de tests positifs et négatifs en lignes, les cas de maladie, les cas sans maladie et les totaux en colonnes, ainsi que les valeurs de sensibilité (80%), de spécificité (90%), de VPP (99.8%) et VAN (XNUMX%) Sensibilité, spécificité, PPV et NPV à un pour cent de prévalence de la maladie. (Priyanka Gogna), Auteur fourni

Ainsi, lorsque la maladie a une faible prévalence, le PPV du test peut être très faible. Cela signifie que la probabilité qu'une personne testée positive ait réellement COVID-19 est faible. Bien sûr, en fonction de la sensibilité, de la spécificité et de la prévalence dans la population, l'inverse peut également être vrai: une personne dont le test est négatif peut ne pas être vraiment indemne de maladie.

Tests faux positifs et faux négatifs dans la vraie vie

Qu'est-ce que cela signifie alors que les tests de masse commencent pour le COVID-19? À tout le moins, cela signifie que le public devrait avoir des informations claires sur les implications des faux positifs. Tous les individus doivent être conscients la possibilité d'un test faux positif ou faux négatif, d'autant plus que nous passons à un une plus grande dépendance aux tests cet automne pour éclairer nos actions et nos décisions. Comme nous pouvons le voir en utilisant quelques tableaux simples et mathématiques ci-dessus, le PPV et le NPV peuvent être limitants même face à un «bon» test avec une sensibilité et une spécificité élevées.

Sans une compréhension adéquate de la science derrière les tests et des raisons pour lesquelles les faux positifs et les faux négatifs se produisent, nous pourrions pousser le public à se méfier davantage - et même à remettre en question l'utilité - de la santé publique et des tests. La connaissance est le pouvoir dans cette pandémie.La Conversation

A propos de l'auteur

Priyanka Gogna, doctorante, épidémiologie, Université Queen's, Ontario

Cet article est republié de La Conversation sous une licence Creative Commons. Lis le article original.


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