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Pour établir un diagnostic ou un pronostic, les médecins prennent intuitivement en compte les données de l'anamnèse, de l'examen clinique ou les résultats d'examens de base qu'ils savent leur être associés. Cette démarche empirique a toutefois ses limites. Les scores de prédiction clinique permettent de quantifier plus précisément la contribution de chaque élément clinique à un diagnostic ou à un pronostic, et de les combiner pour estimer globalement la probabilité de l'événement d'intérêt. Pour que l'utilisation des scores cliniques entraîne des bénéfices réels pour les patients, il faut que leur développement, leur validation et la mesure de leur impact clinique répondent à des exigences scientifiques qui font l'objet de cette revue.
L'établissement d'un diagnostic et l'estimation d'un pronostic sont au cur de la pratique de la médecine. La plupart du temps, le clinicien prend intuitivement en compte les données de l'anamnèse, de l'examen clinique ou les résultats d'examens que, par expérience, il sait associés à un diagnostic et à un pronostic donnés. C'est ce que l'on appelle le «sens clinique», dont l'exactitude peut être remarquable. Toutefois, l'expérience nous a aussi confrontés aux limites de cette démarche empirique. Le clinicien peut être trahi par son sens clinique notamment lorsque son expérience d'un problème particulier est quantitativement limitée, lorsqu'il a acquis son expérience dans un milieu différent de celui où il pratique, et lorsque beaucoup de variables influencent simultanément le diagnostic ou le pronostic considérés. De plus, on sait que l'impression clinique est sujette à divers biais : ainsi, les cliniciens se souviennent mieux des cas récents que des plus anciens, sont plus marqués par les patients qui ont eu une évolution défavorable que par ceux qui ont guéri, et ont tendance à généraliser trop vite à partir d'un faible nombre d'observations.1
Au contraire de l'expérience clinique, les scores diagnostiques et les règles de prédiction clinique permettent de prendre en compte des données nombreuses et variées et d'en tirer toute l'information pertinente relative au diagnostic ou au pronostic qu'on cherche à établir, sans omission ni raccourci heuristique. Ces outils quantifient la contribution individuelle à un diagnostic2-4 ou à un pronostic5,6 des différentes données de l'anamnèse, de l'examen clinique et des examens complémentaires, et les combinent ensuite pour estimer la probabilité globale de l'événement d'intérêt.
Plusieurs articles de ce numéro décrivent des situations cliniques pour lesquelles de tels scores ont été établis. Ce texte, plus méthodologique, se concentre sur le développement de ces scores, leur validation, l'évaluation de leur impact clinique et leurs limites.
Prenons l'exemple d'un score conçu comme une aide à l'estimation de la probabilité d'un diagnostic. Son développement nécessite qu'on établisse d'abord une liste de toutes les variables qui pourraient être associées à ce dernier (et donc le prédire) ; cette liste inclut habituellement des données de l'anamnèse, de l'examen clinique et des résultats de laboratoire de base. Mais attention : il faut veiller à ne pas inclure les variables qui participent à l'établissement final du diagnostic, telles que le taux d'enzymes CK dans l'infarctus du myocarde, sous peine d'introduire un cercle vicieux dans le raisonnement. Les investigateurs développant de tels scores examinent ensuite un groupe de patients chez qui ce diagnostic a été suspecté et chez lesquels il a finalement été établi ou exclu ; une corrélation est ensuite établie entre la présence ou la valeur d'une variable donnée et celle du diagnostic.
C'est par analyse statistique que l'on détermine quelles sont les variables significativement associées au diagnostic, quelle est la force de chaque association, et quelles sont les variables qui peuvent être omises de la liste des critères diagnostiques potentiels. Un exposé détaillé de ces techniques statistiques dépasserait le cadre de cet article. Classiquement, quatre techniques sont utilisées, dont les particularités peuvent être trouvées dans les références citées : les modèles multivariés de régression, en particulier de régression logistique ;7 l'analyse discriminante ;8 les techniques dites de recursive partitioning ;9 les réseaux neuronaux.10 Leur principe commun est l'analyse de la contribution de chaque variable au diagnostic en présence des autres et non prise isolément.
Ce développement basé sur les méthodes quantitatives et orienté vers un objectif précis distingue les scores prédictifs modernes de certains scores cliniques plus anciens, tels que le score d'évaluation des nouveau-nés d'Apgar ou l'échelle de coma de Glasgow. Ces derniers scores ont été développés dans le but de standardiser l'évaluation clinique, en se basant sur un raisonnement physiopathologique, et non pas sur une optimisation statistique. Ceci est également le cas de certaines échelles prédictives, telles que l'échelle de risque d'escarre de décubitus de Norton.
Les règles de prédiction clinique peuvent être exprimées sous forme d'équations algébriques ; ces dernières permettent de calculer, pour un patient donné, la probabilité d'un diagnostic, compte tenu des valeurs, chez ce patient, des variables retenues dans le modèle statistique et du poids de chacune d'entre elles dans le modèle. De telles équations sont parfois remplacées par des tables ou des arborescences2,3 exprimant les probabilités diagnostiques résultant de la combinaison de plusieurs variables et de leurs valeurs. Toutefois, les outils les plus récents et les plus aisés sont les scores cliniques :4-6 chaque variable, si elle est présente chez un patient donné, vaut un certain nombre de points en fonction de la force de son association avec le diagnostic dans le modèle statistique ; les variables retenues dans le modèle sont rapidement passées en revue, ce qui permet le calcul d'un total de points (score), dont la valeur est associée à une probabilité finale de diagnostic. Fort heureusement, l'applicabilité clinique d'un score de prédiction ne dépend pas de l'outil statistique spécifique utilisé pour le construire ; ce qui importe, c'est que toutes les variables pertinentes aient été prises en compte conjointement. On peut cependant regretter que pour certains scores prédictifs exploités commercialement, tel le score APACHE III prédisant la mortalité aux soins intensifs, les données de validation et les équations de dérivation soient gardées secrètes, à l'abri de tout regard critique.
Différents auteurs11-15 ont établi des standards simples, à l'usage des cliniciens, permettant d'évaluer rapidement la rigueur méthodologique ayant régi le développement (ou la dérivation) d'un score de prédiction clinique. Les plus aisés à retenir sont reproduits au tableau 1.
La première chose que l'on demande à un score prédictif ou diagnostique est qu'il soit effectivement associé à la variable d'intérêt. Ceci peut être rapporté de plusieurs manières. Lorsque le score prédit un événement binaire (présence ou absence d'une maladie, décès ou survie), le plus simple est de présenter la proportion d'issues positives (maladie présente ou décès) pour chaque valeur du score. Ceci permet de vérifier d'un coup d'il si le risque s'élève progressivement à mesure que le score augmente (à défaut de quoi on peut être tenté de renoncer d'utiliser ce score), et aussi de jauger à partir de quelle valeur du score la probabilité de l'événement considéré devient cliniquement importante. Les lecteurs sensibilisés à l'épidémiologie clinique auront remarqué que la probabilité de l'événement d'intérêt correspond à la valeur prédictive positive de chaque valeur du score. La présentation de risques relatifs ou d'odds ratios sont des alternatives possibles aux simples probabilités.
On peut pousser plus loin l'analogie avec les tests diagnostiques, et avoir recours à la courbe ROC16,17 (receiver operating characteristic) pour résumer la performance globale du score prédictif. Pour rappel, la courbe ROC met en relation, pour toutes les valeurs seuil possibles d'un score pouvant définir un résultat «positif», la proportion de résultats positifs chez les malades (sensibilité, en ordonnée), avec la proportion de résultats positifs chez les non-malades (1 spécificité, en abscisse). Plus la courbe se rapproche du coin supérieur gauche du graphique, plus la valeur discriminante du score est élevée. A l'inverse, la courbe d'un score sans valeur prédictive suivrait la diagonale allant de l'origine au coin supérieur droit. L'aire sous la courbe ROC résume la valeur globale du score ; elle vaut 1 pour un test parfait et 0,5 pour un test sans capacité de discrimination. Plus précisément, l'aire sous la courbe reflète la probabilité qu'un malade pris au hasard ait un score plus élevé qu'un sujet sain, lui aussi pris au hasard. L'aire sous la courbe est appelée «statistique C» dans certaines publications. D'autres auteurs recommandent l'utilisation du coefficient de détermination R2 pour juger de la valeur globale d'un score prédictif, même lorsque l'événement prédit est binaire.18
Dans certains cas, on peut souhaiter combiner les résultats du score prédictif avec une estimation clinique a priori, en appliquant le théorème de Bayes. Pour ce faire, on doit disposer du «rapport de vraisemblance» de chaque valeur du score, en d'autres termes du rapport entre la probabilité du score X chez les malades et la probabilité du même score X chez les bien-portants. On peut alors appliquer ce rapport à la probabilité d'événement d'intérêt estimée avant le test pour obtenir une probabilité «post-test» (pour être précis, on multiplie les «odds» pré-test, à savoir la probabilité pré-test divisée par son complément, par le rapport de vraisemblance, pour obtenir les «odds post-test»). Toutefois, ce calcul n'est utile que si l'estimation clinique de la probabilité a priori est en tous points indépendante du score prédictif. Si les deux démarches font appel aux mêmes éléments cliniques ou à des éléments fortement corrélés (par exemple, si le clinicien utilise l'essoufflement du patient dans son estimation de la probabilité d'embolie pulmonaire et le score prédictif utilise la PaCO2), la probabilité post-test sera excessivement tranchée. Ceci pourrait provoquer des erreurs de prise en charge.
Ainsi, la performance d'un score prédictif peut être exprimée par un tableau de probabilités, odds ratios, risques relatifs, ou rapports de vraisemblance, ou par un index synthétique tel que l'aire sous la courbe ROC ou le coefficient R2.
Même s'ils souscrivent aux standards décrits dans le tableau 1, les scores de prédiction ne sont pas pour autant prêts à être appliqués en clinique. Tout d'abord, l'association observée entre une variable donnée et un diagnostic ou un pronostic, peut ne l'être que par l'effet du hasard ou dépendre de particularités propres au groupe de patients à partir duquel le score a été dérivé ; de ce fait, cette association pourrait ne pas se retrouver dans un groupe de patients différents. Ensuite, les cliniciens qui appliquent le score en situation réelle pourraient le faire moins rigoureusement ou moins complètement que ne l'avaient prévu les investigateurs, ne serait-ce que du fait de la complexité de l'outil lui-même ; ceci pourrait fausser sa valeur prédictive réelle. Il est donc important qu'un score soit validé, c'est-à-dire que ses prédictions soient vérifiées dans un groupe de patients différent et dans un environnement différent.
Pour éviter que le modèle statistique ne soit excessivement influencé par l'échantillon de patients qui a servi à le développer, les investigateurs disposent de plusieurs méthodes statistiques. Une approche classique consiste à diviser leur population de patients en deux groupes, dériver le score de prédiction clinique du premier groupe et le valider à l'aide du deuxième. Ils vont ainsi vérifier que, par exemple, la probabilité d'un certain diagnostic prédite par le score établi chez les patients du premier groupe porteur de certaines caractéristiques cliniques correspond effectivement à la proportion observée chez les patients du deuxième groupe, porteurs de ces mêmes caractéristiques. Toutefois, cette méthode gaspille les données, raison pour laquelle elle est de plus en plus souvent remplacée par d'autres méthodes plus sophistiquées telles que le bootstrap ou le jack-knife, dont la description peut être trouvée dans des articles spécialisés.14
En revanche, seule une validation par des cliniciens autres que les investigateurs, et dans un nouvel environnement, permet de lever les doutes concernant l'utilisation d'un score en pratique courante.
Quatre niveaux d'évidence, ou de robustesse, ont été définis pour les scores de prédiction clinique, permettant aux cliniciens d'évaluer en fonction des conditions de sa validation si un score est prêt pour l'utilisation (tableau 2). En outre, des standards simples permettent d'évaluer la rigueur méthodologique avec laquelle le processus de validation a été effectué (tableau 3).
Reste à prouver l'impact de l'utilisation du score sur le comportement des médecins et, si celui-ci est véritablement modifié, à en montrer les conséquences bénéfiques pour la santé des patients, ainsi qu'en termes de qualité et d'économicité des soins. A défaut, l'utilisation systématique de scores de prédiction clinique pourrait n'avoir pour seule conséquence qu'une perte de temps. On peut en effet imaginer que l'estimation empirique par les cliniciens de la probabilité d'un diagnostic sera au moins aussi bonne que celle fournie par un score clinique et que l'utilisation de ce dernier n'amène aucun changement des pratiques médicales. Plus prosaïquement, une telle situation pourrait aussi résulter de la complexité et de la difficulté d'utilisation d'un score. L'utilisation d'un score standardisé pourrait également s'avérer néfaste si elle empêchait les cliniciens de réfléchir aux particularités de chaque individu dont ils ont la charge. C'est la raison pour laquelle, afin d'atteindre un niveau 1 d'évidence (tableau 2), tout score de prédiction clinique devrait idéalement être validé par une étude d'impact à large échelle, avec distribution au hasard des patients, ou au moins d'unités administratives conséquentes, entre utilisation ou non du score et analyse de résultats tels que morbidité, qualité de vie et utilisation des ressources. L'alternative peut consister à effectuer une analyse de ces mêmes résultats avant et après l'utilisation d'un score de prédiction clinique, en présence d'un groupe contrôle sans intervention.
En 1985, Wasson JH, et coll.11 avaient établi une liste de standards de qualité concernant les règles ou les scores de prédiction clinique proches de ceux énumérés dans les tableaux 1 à 3. Ces standards ont ensuite été appliqués à 33 règles de prédiction publiées entre 1981 et 1984 : seuls 42% d'entre elles contenaient une description adéquate de leur méthodologie, des caractéristiques des patients, ainsi que de l'environnement clinique concerné ; 34% des publications rapportaient des résultats de validation et 6% avaient effectué une analyse d'impact. Une étude similaire fut répétée par Laupacis A et coll.13en 1997, concernant 30 règles de prédiction clinique publiées de 1991 à 1994 : les résultats obtenus, pour les mêmes critères furent de 100%, 79% et 3%, respectivement. Ainsi, si les standards méthodologiques semblaient mieux respectés, l'impact final et concret sur la pratique clinique n'était guère mieux évalué. A relever, par ailleurs, que seuls 41% des règles de prédiction clinique analysées étaient faciles d'emploi.
Comme suggéré dans l'introduction, c'est avant tout en pratique clinique courante que les scores cliniques sont appelés à être utilisés. Ces scores peuvent être appliqués isolément ou dans le cadre de recommandations pour la pratique clinique, où un score prédictif particulier peut orienter une décision importante. Il faut toutefois éviter une application mécanique et irréfléchie. En effet, les scores prédictifs captent au mieux l'expérience d'un patient «moyen», en tous points typique. Des caractéristiques cliniques effectivement liées à un pronostic donné mais rares risquent fort d'être écartées lors du développement du score, sur la base d'arguments statistiques, mais leur importance clinique n'en disparaît pas pour autant. Par ailleurs, la valeur prédictive d'un score peut être perturbée chez des patients présentant de nombreuses comorbidités, soit parce que celles-ci altèrent les variables constitutives du score, soit parce qu'elles influencent le pronostic considéré. Ces scores peuvent donc seconder le jugement du clinicien, mais jamais ne le remplacent.
En revanche, certains scores peuvent trouver des applications utiles dans le cadre de l'évaluation et de la gestion du système de santé. En particulier, les scores cliniques prédictifs de mortalité ou d'autres événements indésirables permettent de caractériser la population de patients servie par un médecin ou un établissement donné, ce qui permet de mieux interpréter les résultats cliniques obtenus, et éventuellement d'ajuster le remboursement des prestations. Pour des raisons similaires, les scores prédictifs sont également souvent utilisés en recherche clinique.
Les scores de prédiction clinique sont des outils d'aide à la décision puissants permettant d'estimer la probabilité d'un diagnostic ou d'un pronostic pour un patient donné, en utilisant de manière sélective la contribution de données de l'anamnèse, de l'examen clinique et d'examens complémentaires spécifiques. Leur développement, leur validation et la mesure de leur impact doivent répondre à des standards méthodologiques élevés, que les cliniciens doivent connaître. Lorsqu'ils correspondent à ces standards, ces scores, dont certains sont présentés dans les autres articles de ce numéro, ont clairement montré que leur utilisation pouvait entraîner des bénéfices pour les patients, et même parfois des économies, à qualité des soins égale. Néanmoins, il convient de garder en mémoire qu'il reste des abstractions comportant nécessairement une marge d'incertitude et que toute évolution dans le traitement ou la présentation clinique des maladies en limite la précision.