Faux positif

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Un faux positif ou fausse alarme est le résultat d'une prise de décision dans un choix à deux possibilités (positif et négatif), déclaré positif, là où il est en réalité négatif. Le résultat peut être issu d'un test d'hypothèse, d'un algorithme de classification automatique, ou tout simplement d'un choix arbitraire.

Quand ce que l'on recherche est rare, et que le test utilisé n'est pas parfaitement spécifique, il est généralement beaucoup plus probable qu'un cas déclaré positif soit en réalité un faux positif.

La notion de faux positif est utilisée dans de nombreux domaines :

Signification d'un taux de faux positifs[modifier | modifier le code]

Par exemple, le dépistage de la trisomie 21 tel qu'il est couramment pratiqué en France conduit à un taux de détection de 90 % (c’est-à-dire un taux de faux négatifs de 10 %), pour un taux de faux positifs de 5 %[1].

  • Le taux de détection de 90 % signifie que si cent femmes enceintes d'un fœtus trisomique passent ce test, en moyenne 90 grossesses anormales seront correctement identifiées, et 10 ne seront pas détectées.
  • Symétriquement, le taux de faux positifs de 5 % signifie que si cent femmes enceintes d'un fœtus normal passent ce test, en moyenne 5 seront identifiées à tort comme des grossesses anormales.

Seuil de détection et dépistage[modifier | modifier le code]

Le résultat d'un test a une certaine distribution pour la population « normale », et une autre pour la population « anormale ». Le test est d'autant plus discriminant que ces résultats sont nettement différents, mais en général les deux distributions se recouvrent à la marge. Dans les zones où les résultats peuvent se recouvrir, il faut fixer un seuil à partir duquel on décidera que le test est « positif » ou « négatif ».

Un test est d'autant meilleur que le taux de détection est élevé (c’est-à-dire que le taux de faux négatifs est faible) et que le taux de faux positifs est faible. Le taux de faux positifs et le taux de détection dépendent tous les deux du seuil choisi et varient dans le même sens, ce qui signifie qu’il est impossible de simultanément augmenter le taux de détection et diminuer le taux de faux positif : tout ce que l’on peut faire est de trouver un compromis acceptable entre sensibilité et spécificité. [2],[3],[4]

  • Si l'on fixe un seuil « alarmiste » se déclenchant facilement, on augmente la sensibilité du test : le taux de détection augmentera (puisque plus d'anomalies seront correctement détectées), avec l'inconvénient que le taux de faux positifs augmentera également (puisque plus de cas normaux, précédemment à la limite, seront considérés comme anormaux).
  • Inversement, si l'on fixe un seuil plus « prudent », on augmente la spécificité du test : le taux de faux positifs baissera puisque moins de cas normaux seront considérés comme positifs, mais avec l'inconvénient que le taux de détection baissera également (puisque moins de cas anormaux seront pris en compte).

Le choix du seuil dépend de ce que l'on veut faire du test, et de l'arbitrage entre le risque que représente un faux positif et celui d'une faible détection.

Risque de surdiagnostic[modifier | modifier le code]

En médecine, plus une maladie est rare, plus le risque de surdiagnostic est élevé. Ainsi, si l'on teste 1 000 personnes au hasard avec un test produisant 5 % de faux positifs, on annonce à 50 personnes que le test est positif. Si la maladie ne touche que 1 personne sur 1 000 dans la population générale, on peut montrer par le théorème de Bayes que la personne n'a (environ) que 2 % de chances d'être effectivement atteinte (intuitivement, on l'annonce à 50 personnes dont une seule est atteinte).

Le test permet, certes, de cerner une population éventuellement concernée sur laquelle on peut effectuer des tests plus précis (et plus coûteux). Il va cependant générer de l'angoisse et le risque de traiter une maladie inexistante (basé sur l'opinion erronée que le test étant « sûr à 95 % », la probabilité d'être réellement atteint est très élevée alors qu'elle est d'autant plus faible que la maladie est rare).

Pour cette raison, le dépistage systématique des maladies rares n'est généralement pas envisagé ; on préfère cibler des populations à risque.

Notes et références[modifier | modifier le code]

L'analyse théorique des faux positifs et des faux négatifs fait appel au théorème de Bayes.

Bibliographie[modifier | modifier le code]

Références[modifier | modifier le code]

  1. D'après http://www.gyneweb.fr/sources/obstetrique/depist-triso-prat.htm.
  2. Evaluation des stratégies de dépistage de la trisomie 21 : « Sensibilité et spécificité évoluent en sens inverse : toute augmentation de la sensibilité se fait au détriment de la spécificité d’un test ».
  3. Qu'est-ce que la démence ? , Psychologie & NeuroPsychiatrie du vieillissement. Volume 1, Numéro 4, 229-35, Décembre 2003, Revue thématique  : « Le déplacement d‘un seuil vers une plus grande sensibilité, dans la perspective de n‘oublier aucun cas, est mécaniquement payé d‘une baisse de la spécificité, qui conduit à augmenter la proportion des faux positifs »
  4. Les méthodes de détection de fasciola hepatica dans les troupeaux bovins en France, Bull. Acad. Vét. France — 2007 - Tome 160 - N°5 (www.academie-veterinaire-defrance.org)

Voir aussi[modifier | modifier le code]