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  • DominiqueC
    DominiqueC

    Implications du théorème de Bayes dans notre démarche diagnostique

    Si un symptôme ou un regroupement de symptômes est pathognomonique d’une pathologie ou d’un trouble particulier, alors la probabilité a priori de tous ces symptômes peut être utilisée de manière interchangeable avec la prévalence du trouble dans une population donnée (Mc Caffrey et al., 2006). Maintenant, s’il existe un outil diagnostic afin de mesurer ce trouble et si la sensibilité et la spécificité de cet outil peuvent être calculées ou sont connues, alors toutes ces informations peuvent être utilisées pour obtenir une valeur prédictive. Puisque les cliniciens utilisent des outils diagnostics et basent leurs décisions sur les résultats obtenus à partir de leurs outils, il pourrait être particulièrement utile pour eux d’être capable d’approximer la précision d’un test lorsque celui-ci « classe » un individu comment susceptible ou non de présenter le trouble.


    C’est sur cette logique que Labarge a tenté, dans son article, de vérifier si cette notion de statistique était utilisée dans le mécanisme de décision que génère le clinicien lorsqu’il se trouve face au défi du diagnostic. Autant l’avouer, j’ai été très intéressé par la logique de décision qui se cache derrière la théorie Bayesienne mais j’ai également eu beaucoup de mal à appréhender sans heurt le contenu de l’article et les présupposés sous jacents (limites… quand tu nous tiens !). L'option commentaire permettra peut être à des collègues plus expérimentés d'intervenir sur cette question.

    Avant d'aller plus loin dans l'article (qui contient la réponse à ce qui suit), n'hésitez pas à vérifier vos connaissances avec 4 petites questions de rien du tout que j'ai placées dans la section Blog et que je tire du questionnaire que Labarge a utilisé.... Serez vous plus fort que 90% des neuropsychologues interrogés ? ...

    L’auteur rappelle, sur un plan historique, qu’il y a déjà plus de 50 ans que Meehl & Rosen (1955) ont décrit comment une probabilité a priori pouvait interagir sur la précision d’un jugement clinique en psychologie à partir de la théorie de la décision de Bayes.

    Pour Gouvier et al. (2002), les effets de la probabilité a priori, lorsqu’ils ne sont pas considérés, biaisent la précision du diagnostic en faveur des prédictions qui portent sur les troubles les plus répandus et en réduisant la précision de celles portant sur les troubles les moins courants.

    Pour Labarge, les connaissances statistiques des psychologues restent très souvent insuffisantes. En effet, il serait encore très fréquent que le clinicien établisse une équivalence erronée entre la valeur prédictive positive, la spécificité ou la sensibilité.

    Pour rappel, la valeur prédictive positive d'un symptôme pour une maladie est la probabilité conditionnelle qu'un individu soit malade sachant qu'il a le symptôme.La valeur prédictive negative d'un symptôme pour une maladie est la probabilité conditionnelle qu'un individu ne soit pas malade sachant qu'il n'a pas le symptôme.

    La sensibilité d'un symptôme pour une maladie est la probabilité conditionnelle qu'un individu ait le symptôme sachant qu'il est malade.La spécificité d'un symptôme pour une maladie est la probabilité conditionnelle qu'un individu n'ait pas le symptôme sachant qu'il n'est pas malade.

    Si la sensibilité et la spécificité ne sont pas modifiées par la probabilité a priori, ce n’est pas vrai pour la valeur prédictive positive (VPP) et la valeur prédictive négative qui se calculent ainsi :

    PPV = (sensibilité×BR)/{[sensibilité×BR]+[(1−spécificité)×RC]}

    NPV = (spécificité× RC)/{[spécificité× RC] + [(1 − sensibilité) × BR]}.

    (avec un RC qui est égal à 1- BR)

    Un exemple s’impose ? d’accord… Pour un trouble dont la probabilité a priori est de 10% (dans une population donnée qui correspond à celle du patient testé), un clinicien utilise un test dont la sensibilité est égale à 80% et la spécificité de 90%. La probabilité que ce trouble produise un score positif (VVP), si l’on considère la BR, est égale à … 47%. Dans cet exemple, la probabilité qu’un individu avec un score non significatif ne présente pas le trouble (VPN) est égale à 98%, ce qui fournit un degré de certitude confortable face à l’épreuve du diagnostic. Si ce même clinicien décide de ne pas considérer la probabilité a priori et la valeur prédictive, les chances de surestimer la probabilité d’un trouble face à un score positif augmente de manière non négligeable.

    Le but de cette fiche étant de vous présenter cette notion de probabilité a priori et son application dans le calcul de la valeur prédictive, je vous propose de passer rapidement sur les résultats de l’étude. Ici, l’auteur a tenté de savoir si les cliniciens, tous membres de la National Academy of Neuropsychology, avaient recourt à ce précieux indice... A partir d’un rapide questionnaire, Labarge a recueilli 279 réponses. Si les cliniciens ont répondu en grande majorité correctement pour les simples questions sur la BR, la sensibilité et la spécificité, seul 8.6% d’entre eux ont su répondre à la question concernant la VPP lorsque celle-ci était posée sous la forme de probabilité. Brièvement, l’auteur a également montré que si la question était posée sous la forme de pourcentages, le taux de réponse grimpait à 63%, questionnant la manière d’intégrer la notion de probabilité a priori dans l’enseignement dispensé aux étudiants en psychologie.

    Au final, l’auteur rappelle à juste titre que le travail du clinicien n’est pas seulement de déterminer si une information est pertinente par rapport à la question du diagnostic mais également d’en vérifier son utilité relative. Bien que cette pertinence soit dépendante de la probabilité a priori du trouble recherché, beaucoup de cliniciens négligent encore son utilisation dans la pratique.

    Le premier obstacle à l’utilisation de la probabilité a priori a été discuté dès 1955 par Meehl et Rosen. Pour eux, « la raison principale de notre ignorance à propos des probabilités a priori n’est rien de moins subtile que notre échec à les calculer ». Pour Labarge, un autre obstacle repose sur la faible connaissance du principe de valeur prédictive voire une réticence à utiliser cette information dans le processus de diagnostic. La démarche statistique face au diagnostic reste également peu utilisée parmi les cliniciens interrogés. Enfin, à mesure qu’une situation clinique se complexifie, il peut devenir très délicat d’intégrer ce type d’informations dans la processus de décision. L’auteur reprend l’exemple d’un patient, afro américain, de plus de 85 ans avec des antécédents d’hypertension, de diabète, présentant une atrophie cérébrale diffuse et des comportements nocturnes anormaux.. Récolter des informations sur le groupe parent de ce patient laisse apparaitre les limites de l’approche…

    Malgré tout, Labarge termine en citant Elwood (1993). Pour ce dernier, une probabilité a priori peut avoir une utilité clinique si elle s’applique à des situations locales ou spécifiques. Accumuler des informations de ce type est un défi qui devrait intéresser les cliniciens et McCaffrey, Palav, Labarge, et Bryant se sont attelés à ce travail à travers un livre intitulé « Practitioner's Guide to Symptom Base Rates in Clinical Neuropsychology » (2003) et plus récemment « Guide to Symptom Base Rates in the General Population » (2006).

    Je ne peux que vous encourager à consulter deux liens pour terminer cette présentation.

    Le premier reprend le théorème de Bayes (ce n'est pas exhaustif mais ca pose quelques bases) et le deuxième illustre de manière surprenante l’utilisation d’une procédure de décision statistique appliquée à une affaire de justice.

    http://theoriesdeladecision.ifrance.com/theoremedebayes.htm

    http://pass.maths.org.uk/issue21/features/clark/

    Source: Labarge et al. (2003). Neuropsychologists’ abilities to determine the predictive value of diagnostic tests . Archives of Clinical Neuropsychology, 18, 165–175.

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    Recommended Comments

    Intéressant. Je pense qu'effectivement, nous n'avons bien souvent pas suffisamment de connaissances sur les statistiques (et j'ajouterais sur la psychométrie en général). Quelqu'un les connaît, ces deux bouquins? Sont-ils facilement...digestibles?

    Pour ceux qui ont le Compendium de Spreen et Strauss (dernière version), il y a un bon chapitre sur la psychométrie. On nous suggèrey par exemple quels coefficients (validité, différents types de fidelité sont acceptables pour nos épreuves. Nous avons trop souvent tendance à croire que les tests sont tous équivalents sur le plan clinique.

    Ton article me fait prendre conscience rappelle qu'une petite mise à jour de mes connaissances dans ce domaine ne me ferait pas de tord....

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    Je te rejoins tout à fait sur ce manque dans notre formation. En fait, nous avons des cours de statistiques à tous les niveaux de notre parcours mais comme pour beaucoup de choses, ca manque d'application. Les personnes qui nous donnent ces cours ne sont pas, en général, des cliniciens et l'intrication théorico clinique n'est pas au rendez vous ! Résultat : ce n'est pas vraiment passionnant et plus embêtant, il nous est bien difficile d'en faire quelque chose par la suite !

    C'est un vrai problème car, même si on l'a déjà dit ici et ailleurs, nous fondons une partie de notre pratique sur des méthodes scientifiques et valorisons également celle ci sur cette fameuse rigueur...

    Il y a, à mon avis, deux problèmes que nous pouvons soulever en tout cas en France :

    -le niveau de formation est insuffisant et ne permet pas d'intégrer une clinique aussi rigoureuse qu'on le souhaiterait de part notre manque de formation dans certains domaines

    -le terrain n'est pas toujours prêt à jouer le jeu d'une neuropsychologie de haut niveau. Prendre le temps d'intégrer toutes ces variables dans notre élaboration clinique, c'est nous donner plusieurs heures pour établir un profil et tout ceci a un coût !

    A nous de faire valoir cette pratique...

    Pour revenir à l'article, j'ai modestement tenté de sortir une idée principale du texte qui contient beaucoup plus que ça : il y a bien d'autres choses que la sensibilité et la spécificité lorsqu'on veut appréhender l'utilité d'un test dans notre clinique et les enjeux sont parfois majeurs, l'exemple donné est là pour nous le rappeler... si la probabilité d'avoir correctement classé notre patient comme appartenant au groupe des déments n'est que de 47%, il est clair que cela va impliquer d'autres choses : absolue nécessité de poursuivre le bilan (et on sait que certains s'arrêtent là...) ou grandes réserves sur l'interprétation.

    Alors, certains vont dire que c'est une démarche courante pour nous... personnellement, je n'en sais rien. Le sens clinique est un élément important de notre pratique mais s'il peut se conforter par une démarche méthodologique solide, je crois que cela ne pourrait tirer la neuropsychologie clinique que vers le haut !

    Par rapport au Compendium, je te rejoins aussi Steve. Il y a une multitude d'informations à maitriser pour chaque outil et cette bible nous facilite considérablement la vie ! Mitrushina et son Handbook of Normative Data est également un bon complément avec une partie psychométrie très bien écrite et un ensemble de données normatives impressionnant. Le fondement de sa philosophie est celle ci (si je peux me permettre de la résumer) :

    A chaque patient sa norme ! Ca va à l'encontre des tableaux Excel qu'on peut mettre en place dans le sens où pour l'auteur, il est très rare de pouvoir appliquer les mêmes normes à deux patients de suite. Le travail du clinicien est alors de sélectionner avec rigueur les données les plus à même de répondre au travail statistique de comparaison.

    Allez.. je termine ce commentaire sur le fait que dans le futur, il serait peut être également important pour nous de nous intéresser plus serieusement aux statistiques non paramétriques appliquées !

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    A quand un joli petit logiciel qui complètera l'impression clinique et l'entretien ? un logiciel de données quantitatives à coupler avec nos données qualit, dans lequel on listera les point forts et points faibles et qui nous donnera le % d'apparetenance à telle et telle patho? pas si fou .. ! ? :D

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    un des intérêts de cet article est effectivement de souligner l'importance des concepts statistiques dans notre activité clinique. Une détection positive à 47% incite à rester modeste comme le souligne très justement administrateur.central. d'un autre coté, face à certaines populations, la notion de norme devient très floue. je pense en particulier à la variabilité interindividuelle des personnes âgées. une des possibilités que j'utilise avec les collègues qui travaille avec moi est de croiser les tests. par exemple, je multiplie les tests de mémoire verbaux afin de déterminer si les résultats sont consistants entre eux ou bien au moins présente une certaine cohérence. Il m'arrive aussi d'utiliser les effets d'apprentissages aux tests.

    étant encore peu expérimenté, je ne sais pas si cette pratique est très répandue.

    Enfin, tout cela ne change rien au fait qu'un bon dépoussiérage en statistique et en probabilité ne peut pas faire de mal ;)

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