La valeur prédictive négative est définie comme le nombre de vrais négatifs (personnes qui testent négatifs qui ne sont pas infectés) divisé par le nombre total de personnes qui ont un résultat négatif. Il varie en fonction de la sensibilité du test, de la spécificité du test et de la prévalence de la maladie, comme vous pouvez le voir dans l’exemple ci-dessous. En raison de la dépendance à la prévalence de la maladie dans la communauté où ils travaillent, il est compliqué de déterminer la valeur prédictive négative. La plupart des médecins ne peuvent pas simplement vous donner un chiffre pour la valeur prédictive négative quand vous allez pour un test donné – même s’ils connaissent la sensibilité et la spécificité. Orthographe alternative:NPV
Exemple
Si un test de chlamydia a 80% de sensibilité et 80% de spécificité dans une population de 100 avec une prévalence de chlamydia de 10%: 8 positifs positifs sur 10 test positif
72 sur 90 vrais négatifs test négatif
Sur les 74 tests négatifs, 82 sont de vrais négatifs et 2 sont de faux négatifs. Par conséquent, la valeur prédictive négative (VAN) serait de 97% (72/74). 97% des personnes qui ont obtenu un résultat négatif seraient effectivement négatives pour la chlamydia.
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En revanche, si le même test est donné dans une population avec une prévalence de chlamydia de 40:
32 sur 40 vrais positifs test positif
40 sur 60 vrais négatifs test négatif
Sur 48 tests négatifs , 8 sont des faux négatifs. Cela signifie que la valeur prédictive négative est de 83% (40/48).
Comment divers facteurs affectent la valeur prédictive négative
La valeur prédictive négative diminue
à mesure qu’une maladie devient plus courante dans une population.
En revanche, la valeur prédictive positive augmente.
De même, les tests de haute sensibilité font augmenter la valeur prédictive négative. C’est parce qu’il y a moins de faux négatifs. (Plus de personnes positives au test positif sur un test de sensibilité élevée) En revanche, les tests de haute spécificité sont plus importants pour la valeur prédictive positive. Avec ces tests, moins de faux positifs. Plus la spécificité est élevée, plus le nombre de personnes négatives est négatif.
