Rappel statistique et incidences pratiques

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la méthode RCF est très sensible, mais sa spéficité est moyenne.

Fœtus en acidose Fœtus sain
Anomalies du RCF vrais positifs faux positifs VPP = VP / (VP+FP)
RCF normal faux négatifs vrais négatifs VPN = VN / (FN+VN)
Sen = VP / (VP+FN) Spe =  VN / ((FP+VN)

 

D’après le théorème de Bayes, sensibilité (SEN) et spécificité (SPE) sont constantes et seules les valeurs prédictives évoluent en fonction de la prévalence (p) ; si la prévalence augmente (sous-groupe RCIU à plus haut risque risque), la valeur prédictive positive (VPP) augmente alors que la valeur prédictive négative (VPN) diminue.

            

 

Exemple 1 :
Pour illustrer notre propos et à titre indicatif, la prévalence des pH artériels au cordon inférieurs à 7,10 est de 3% ; pour une sensibilité estimée à 98%, la valeur prédictive négative est de ce fait très élevée : à RCF normal, fœtus normal. La spécificité étant moyenne – la moitié des tracés d’accouchements présentent des anomalies -, la valeur prédictive positive est très faible.

prévalence
des pHa < 7,10
3 % pour 10 000
accouchements
Acidose Pas d’acidose
aRCF 294 4 850 5,7 % VPP
RCF normal 6 4 850 99,9 % VPN
0,98 0,50 10 000
sensibilité spécificité

Exemple 2 : sous-groupe « RCIU »
Quand la prévalence de l’acidose augmente, dans le sous-groupe « retard de croissance intra-utérin » par exemple, la valeur prédictive positive augmente.

prévalence 20 %
Acidose Pas d’acidose
aRCF 196 400 32,9 % VPP
RCF normal 4 400 99,0 % VPN
0,98 0,50 1 000
sensibilité spécificité

 

Exemple 3 : groupes ARCF G4-5
Dans le groupe des anomalies sévères du RCF (G4-5), la prévalence de l’acidose est augmentée, de même que la valeur prédictive positive, mais la sensibilité et la spécificité ne sont plus les mêmes (par exemple, 0,80 et 0.60 respectivement) car le critère de sélection est différent.
 
prévalence 25%
Acidose Pas d’acidose
G4-5 2 000 3 000 40,0 % VPP
G1-2-3 500 4 500 90,0 % VPN
0,80 0,60 10 000
sensibilité spécificité
Dernière mise à jour le 16 novembre 2014