Calculateur de sensibilité et de spécificité

À propos de ce calculateur

Ce calculateur détermine la sensibilité d'un test diagnostique (le taux de vrais positifs, TP/(TP+FN) — la fraction des cas réellement positifs que le test signale correctement), sa spécificité (le taux de vrais négatifs, TN/(TN+FP) — la fraction des cas réellement négatifs qu'il écarte correctement) et sa précision globale à partir d'une matrice de confusion 2×2 des résultats réels et prédits. Une sensibilité élevée signifie que peu de vrais cas sont manqués ; une spécificité élevée signifie que peu de personnes saines sont signalées à tort — et les deux s'opposent généralement l'une à l'autre selon l'endroit où se situe le seuil de décision du test.

Les cliniciens et les épidémiologistes utilisent ces valeurs pour juger si un test de dépistage est assez fiable pour la prévalence d'une maladie donnée, les fabricants de dispositifs médicaux et de tests de laboratoire les communiquent aux autorités de réglementation dans le cadre de la validation, et les responsables de santé publique s'en servent pour décider du déploiement d'un programme de dépistage de masse. Les data scientists qui construisent des classifieurs d'apprentissage automatique utilisent exactement le même calcul — sous les noms de rappel et de taux de vrais négatifs — pour évaluer les performances d'un modèle, et les étudiants en biostatistique utilisent ce calculateur pour résoudre des problèmes de matrice de confusion.