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QUELQUES DONNÉES COMPLÉMENTAIRES SUR LES SCORES CLINIQUES
En règle générale, 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 simple 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. A noter, pour ceux que les mathématiques effraient, que ce logiciel permet de calculer le résultat final du score sans avoir à résoudre soi-même la moindre équation !
Cette série d’opérations représente l’étape de dérivation du score.
Dans un deuxième temps, 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. Ce sont les caractéristiques de cette deuxième étape qui vont définir la qualité du score.
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 des relations 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 !
A la place de la SSC de la courbe ROC, l’expression C-statistique ou Index C est parfois utilisée. Elle a la même signification.
Le test d’ajustement ou goodness of fit test selon Hosmer et Lemeshow est souvent mentionné dans la méthodologie des articles traitant de scores. Il évalue la relation entre la probabilité prédite par le score et celle observée. Comme elle est systématiquement excellente pour tous les scores rapportés, elle a été délibérément omise dans ces appendices critiques.
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.
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 fractions différentes de l’échantillonnage des patients.
A des fins de simplification, une autre classification vous est proposée, 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, ...)
D’autres « check-lists » existent pour permettre de juger de la qualité de la méthodologie utilisée pour la réalisation du score. Elles dépassent le cadre de cette brève introduction.
Pour plus d’informations et de références, le lecteur est invité à consulter le livre Décision Médicale ou la quête de l’explicite, d’Alain F. Junod, avec la collaboration de Mathieu R. Nendaz, aux Editions Médecine et Hygiène, qui forme le complément naturel de cette compilation de scores.
Dans le but d’améliorer ce recueil de scores, le lecteur est également invité à formuler toute remarque, proposition ou suggestion constructive à l’adresse suivante : <email-pii>