La sensibilité et la spécificité décrivent la performance d’un test diagnostique par rapport à l’état réel — mais elles ne disent pas ce qu’un résultat positif ou négatif signifie pour la personne qui l’obtient. C’est le rôle des PPV et NPV, et c’est pourquoi un même test peut donner une impression très différente selon la population dans laquelle il est utilisé.

Fonctionnement du calculateur

Saisissez les quatre effectifs de votre matrice de confusion — vrais positifs, faux positifs, faux négatifs et vrais négatifs — et le calculateur déduit directement de ces effectifs la sensibilité, la spécificité, la PPV, la NPV, l’exactitude et la prévalence. Chaque taux possède son propre dénominateur (la sensibilité et la spécificité ne regardent que l’état réel de la condition ; les PPV et NPV ne regardent que le résultat du test), de sorte qu’un effectif nul dans un dénominateur n’empêche pas de calculer les autres taux.

Pourquoi les PPV et NPV varient avec la prévalence, contrairement à la sensibilité et à la spécificité

La sensibilité et la spécificité sont des caractéristiques du test lui-même — elles mesurent sa capacité à distinguer les personnes atteintes de celles qui ne le sont pas, quelle que soit la population dans laquelle le test est utilisé. Les PPV et NPV sont des caractéristiques d’un test dans une population donnée, car elles répondent à une autre question : sachant le résultat, quelle est la probabilité qu’il soit correct ? Lorsque la prévalence est faible, même un faible taux de faux positifs peut produire beaucoup plus de fausses alertes que de cas détectés, ce qui fait fortement baisser la PPV. C’est le même mécanisme qui explique pourquoi le dépistage généralisé de maladies rares produit tant de fausses alertes et pourquoi les médecins évaluent la probabilité avant le test avant de prescrire un examen.

Interpréter l’exactitude avec prudence

L’exactitude regroupe tout en un seul nombre, ce qui peut inciter à lui accorder trop de confiance. Pour une maladie rare, un test (ou même une règle qui prédit toujours un résultat « négatif ») peut afficher une exactitude élevée tout en étant inutile en pratique clinique : il profite simplement du fait que la maladie est peu fréquente. Vérifiez toujours l’exactitude avec la sensibilité et la spécificité, et non à leur place.