@Querencia
Un test est caractérisé par deux variables, qui ne sont pas l'inverse l'une de l'autre parce qu'elles se basent sur des trucs différents.
- Sensibilité : c'est la capacité d'un test à trouver tout ce qui est positif, à ne pas rater des trucs positifs. Revers de la médaille : parfois on dit qu'un truc est positif, mais en fait c'est négatif (parce qu'on a brassé trop large pour être sûrs de rien louper)
- Spécificité : c'est la capacité d'un test à donner un test négatif quand le test est vraiment négatif. Revers de la médaille : parfois on dit qu'un truc est négatif, mais en fait il ne l'est pas parce qu'on a brassé trop large.
Ca se calcule comme ça :
Sensibilité : vrais positifs / (faux négatifs + vrais positifs)*
Spécificité : vrais négatifs / (faux positifs + vrais négatifs)**
* Faux négatifs = "positifs en vrai" -> vrais positifs / tous les participants positifs
** Faux positifs = "négatifs en vrai" -> vrais négatifs / tous les participants négatifs
Je sais pas si c'est très clair
Mais si jamais y'a plein de vidéos Youtube qui expliquent ça très bien, avec des p'tites animations qui rendent le truc plus concret
(Et pour les chiffres, je suis allée vérifier : la sensibilité est de 96,7% et la spécificité de 100%)
Traduit ça donne :
- La sensibilité est pas parfaite, donc on loupe des positifs -> il y a des faux négatifs (3,3% dans l'étude)
- La spécificité est "parfaite", donc on "loupe" pas de négatifs (tous les gens négatifs ont bien un test négatif) -> pas de faux positifs
(Après dans les conclusions, les auteur.e.s disent que leur échantillon est un peu trop petit, en particulier le groupe contrôle -les gens qui n'ont pas d'endométriose- donc c'est pas dit que ce 100% resterait 100% dans un groupe plus grand)