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Glossaire



CHARLSON (score de comorbidité de)


Infarctus du myocarde

1

Insuffisance cardiaque absente

1

Maladie vasculaire périphérique

1

Maladie cérébrovasculaire

1

Démence

1

Maladie pulmonaire chronique

1

Maladie rhumatologique

1

Maladie ulcéreuse

1

Maladie hépatique légère

1

Diabète sans complications

1

Diabète avec complications

2

Hémiplégie ou paraplégie

2

Maladie rénale

2

N'importe quelle affection maligne

2

Maladie hépatique modérée à sévère

3

Tumeur solide métastatique

6

Sida

6



CLASSIFICATION DE KILLIP


Initialement créée pour le pronostic après infarctus du myocarde, elle tend à être utilisée pour classer le degré de sévérité de l’insuffisance cardiaque.


  • Classe I : pas de signes d’insuffisance cardiaque.
  • Classe II : râles pulmonaires, galop (B3) et élevation de la pression jugulaire veineuse.
  • Classe III : œdème pulmonaire franc.
  • Classe IV : choc cardiogénique



CLASSIFICATION DES LESIONS CORONAROGRAPHIQUES


  • Groupe A : lésions concentriques courtes (moins de 10 mm), d’accès aisé, avec une courbure inférieure à 45°, à bords lisses, sans calcifications, sans collatérales, sans thrombus.
  • Groupe B : lésions excentrées de10 à 20 mm, modérément tortueuses, +/- courbures lésionnelles de 45° à 90°, bords irréguliers, calcifications modérées, thrombus occlusif de moins de 3 mois, localisation ostiale ou à une bifurcation.
  • Groupe C : lésions diffuses, longues (plus de 20 mm), très tortueuses, de localisation proximale, avec courbure > 90°, avec collatérales majeures, pouvant être le siège d’occlusion chronique (plus de 3 mois), et lésions friables de pontages.



C-STATISTIQUE OU INDEX C


Analyse statistique correspondant à la SSC de la courbe ROC.



DERIVATION (étape de)


Pour l’établissement d’un score, les investigateurs dressent la liste des données dont ils pensent qu’elles pourraient jouer un rôle dans l’issue considérée : pronostic ou diagnostic, et cela dans une série en général rétrospective de patients. Par analyse statistique univariée, ils identifient celles qui sont significativement liées à l’issue en question.

Une deuxième analyse statistique multivariée permet de reconnaître les seules variables indépendantes impliquées dans le diagnostic ou le pronostic : ce sont ces dernières qui vont constituer les éléments du score. Les outils statistiques utilisés sont variés : régression logistique, modèle des hasards proportionnels de Cox, etc…

Des points sont attribués à ces variables indépendantes, dont la somme déterminera l’importance du score, donc la probabilité de l’événement. Dans d’autres situations, où des équations sont utilisées, les variables sont définies par des coefficients qui participent à la résolution de l’équation.

Pour ceux que les mathématiques effraient, ce logiciel permet de calculer le résultat final du score sans avoir à résoudre soi-même la moindre équation !



HR ou HAZARD RATIO


Le « Hazard Ratio » ou HR correspond au rapport des pentes de survenue d’un événement (morbide ou mortel) en fonction du temps, selon la présence ou non d’un facteur donné. Cette mesure est proche de celle du risque relatif.



KAPPA (coefficient)


Le coefficient  kappa ou ĸ mesure la force de l’accord entre des jugements qualitatifs donnés par deux ou plusieurs observateurs. Il correspond au rapport :

[Proportion d’accord observée – Proportion d’accord due à la chance] / [1 – Proportion d’accord due à la chance].

En pratique, l’accord est mauvais pour un kappa inférieur à 0,2, médiocre pour un kappa entre 0.21 et 0.4, modéré pour un kappa entre 0.41 et 0.6, bon pour un kappa entre 0.61 et 0.8 et excellent pour un kappa > 0.81.



OR ou ODDS RATIO


L’ odd ou la cote est le rapport

  • entre le pourcentage de sujets qui présentent un test ou un élément clinique positif (dans le cadre du diagnostic) ou encore une complication (dans le cadre du pronostic)

  • et le pourcentage de ceux qui ne le ou ne la présentent pas.


L’ odd est donc égal à p / (1-p) ,où p est un pourcentage. A comparer avec la probabilité ou le risque qui est égal à p / 1.

L’odds ratio (OR) ou le rapport des cotes est le rapport entre deux odds ou cotes. Même si La Palice n’aurait pas fait mieux en matière de définition, un exemple clarifiera ce concept :

Soit une trouvaille clinique qui se trouve chez 40% des alcooliques et seulement 10% chez les abstinents, les odds seront respectivement 40/60, soit 1.5, et 10/90, soit 0.1.

L’odds ratio pour l’alcoolisme comme élément prédictif de cette donnée clinique sera donc 1.5 / 0.1, soit 15.


Précision


La précision d’un test ou d’un score correspond au rapport de la somme des vrais positifs et des vrais négatifs sur l’ensemble des résultats des tests ou scores.



PREVALENCE


La  prévalence définit la proportion de malades dans la population considérée, avant l’exécution d’un test. Elle équivaut à la probabilité pré-test.



RR ou RISQUE RELATIF


Le Risque Relatif ou RR, en matière de pronostic, est le rapport du risque de morbidité ou mortalité lié à un facteur donné (âge, sexe, cholestérol…) sur celui existant en l’absence de ce facteur.

Exemple : pour la maladie X, la présence d’une hypertension est associée à un taux d’AVC de 3.6%, versus 1.8% en l’absence d’ hypertension.

Le risque relatif en rapport avec l’hypertension est donc :

3.6 / 1.8 = 2.



RV (LR en anglais ) ou rapport de vraisemblance


Il ne s’adresse qu’aux sujets qui ont la maladie, et donne une mesure indirecte renforçant la probabilité de la maladie lorsqu’il est supérieur à 1 ou inversement, diminuant sa probabilité lorsqu’il est nettement inférieur à 1.

Le RV pour un test positif ( RV+) correspond au rapport du % des vrais positifs sur celui des faux positifs ou [ sensibilité / % faux positifs ] ou encore

[sensibilité] / [1- spécificité].


Le RV pour un test négatif ( RV-) correspond au rapport du % des faux négatifs sur celui des vrais négatifs ou [1-sensibilité] / [spécificité].


Un RV de 1 pour un test donné suggère que le test n’a aucun intérêt dans la progression diagnostique, le test est neutre : ayant autant de vrais positifs que de faux positifs, il est inutile. S’il est inférieur à 1, il rend la maladie moins probable.


En pratique, seuls les RV+ supérieurs à 2 ou 3 ont un intérêt en clinique pour affirmer un diagnostic, alors que, pour les RV-, les valeurs qui participent à l’exclusion du diagnostic doivent être en dessous de 0,5.

Le nomogramme de Fagan facilite l’utilisation des RV pour passer de la probabilité pré-test ou a priori à la probabilité post-test.


Fagan TJ. Letter: Nomogram for Bayes theorem. N Engl J Med 1975; 293:257.




A côté de nomogramme, il est également possible de calculer la probabilité post-test en fonction de la probabilité pre-test et du rapport de vraisemblance concerné avec l'un ou l'autre des calculs suivants :

1. Calcul pour un rapport de vraisemblance

2. Calcul pour plusieurs rapports de vraisemblance



SENSIBILITE (ou SE)


La sensibilité est la mesure de la positivité d’un élément diagnostique

(symptôme, signe clinique ou test) chez les sujets qui ont la maladie . Elle est exprimée en %. Une sensibilité de 70% pour une donnée clinique ou un test veut donc dire que, sur l’ensemble des sujets malades avec la maladie en question, 70% présenteront cette donnée clinique ou auront ce test positif. Ce sont les vrais positifs. Les 30% de tests négatifs trouvés chez les sujets qui ont la maladie seront les faux négatifs.


La sensibilité peut donc être redéfinie, dans la population atteinte de la maladie chez qui le test a été appliqué, comme le % des tests vrais positifs

[ou 100% - % des faux négatifs].



SPECIFICITE (ou SP)


La spécificité s’adresse à la population qui n’a pas la maladie recherchée (elle peut certes être malade, mais alors d’une autre maladie qui ne fait pas l’objet de la recherche diagnostique). Elle est la mesure de la négativité du test ou tout autre élément diagnostique chez les sujets qui n’ont pas cette maladie. Elle est aussi exprimée en %. Une spécificité de 90% pour tel ou tel élément clinique ou test indique donc que, sur l’ensemble des sujets qui n’ont pas la maladie en question, 90% des tests ou données cliniques seront négatifs. Ce sont les vrais négatifs. Les 10% de tests positifs trouvés chez les sujets qui n’ont pas la maladie seront les faux positifs.

La spécificité peut donc aussi être redéfinie par le % des tests négatifs retrouvés dans la population qui n’a pas la maladie [ou 100% - % de faux positifs].



SSC DE LA COURBE ROC

 



En règle générale, le pouvoir de discrimination d’un score, c’est-à-dire sa capacité à déterminer correctement le diagnostic ou le pronostic, se calcule par la surface sous la courbe ou SSC ( Area Under the Curve ou AUC en anglais), de la courbe ROC ( Receiver Operating Characteristics).


Cette dernière est la représentation graphique de la relation entre les vrais positifs du score et les faux positifs. Plus la SSC se rapproche de 1, meilleur est le score. Si la SSC est égale à 0,5 le score n’apporte pas plus de bénéfice que de tirer à pile ou face… Pour avoir une utilité clinique, les scores devraient avoir des valeurs de SSC supérieures à 0,7, mais à l’impossible nul score n’est tenu !




VALIDATION (étape de)


Après l’étude de dérivation, les investigateurs devraient procéder à l’étape de validation du score afin de confirmer la validité de leurs conclusions  dans une autre population de patients. L’on parle de validation interne lorsque cette étape est faite dans la même institution et de validation externe lorsque le collectif investigué provient d’une autre population. Ce sont les caractéristiques de cette deuxième étape qui vont définir la qualité du score.


Les tenants de la médecine fondée sur les faits ( Evidence Based Medicine, ou EBM) ont proposé une classification en 4 catégories selon la nature de l’étape de validation. La voici :


  • Niveau 1 : au moins une étude de validation dans une population différente, plus une étude d’impact positive.
  • Niveau 2 : une étude de validation dans une grande étude prospective ou dans plusieurs études prospectives réalisées dans des collectifs différents, à faible effectif.
  • Niveau 3 : une seule étude prospective de validation avec un effectif réduit.
  • Niveau 4 : score résultant de la seule étude de dérivation, avec, parfois, utilisation de la méthode de « boot-strapping » où la qualité de la prédiction est systématiquement testée dans des échantillons différents du collectif des patients impliqués dans l’étude de dérivation.

A des fins de simplification, une autre classification vous est proposée dans ce programme, dont voici la relation approximative avec celle de l’EBM :


Excellente qualité = niveau 1 ou 2

Qualité intermédiaire = niveau 3

A le mérite d'exister = niveau 4

Non évaluable (facteurs de risque, facteurs cliniques, ...)



VPP (Valeur prédictive positive) et VPN (Valeur prédictive négative)


  • VPP ou valeur prédictive positive représente le % de sujets malades (vrais positifs) sur l’ensemble des tests positifs. Cette valeur correspond à la probabilité post-test pour un test positif.


  • VPN ou valeur prédictive négative représente le % du sujets non malades (vrais négatifs) sur l’ensemble des tests négatifs.

Ces deux valeurs peuvent être obtenues avec le calcul suivant : VPN et VPP