J'y connais rien en math, mais je ne vois pas de contradiction entre team bayésiennes et les autre vulgarisateur scientifique il y a beaucoup de chose a apprendre ?????
Shad Manigat Je pense qu’il y a deux jeux de mots dedans. Le premier, je le garde. Le deuxième c’est que Nathan est le grand défenseur du frequentisme face à Lê de la chaîne Science4all pour le bayesianisme. C’est donc une inversion des rôles.
Il y a une autre possibilité: commencer par un test de dépistage assez grossier avec un taux important de faux positifs, et quand il est positif, en faire un autre, plus coûteux mais très spécifique. Je travaille sur le dépistage de la maladie du sommeil (la trypanosomiase humaine africaine) au Congo. Le premier test (CATT ou RDT) a un fort taux de faux positifs. Les personnes dont ce test de dépistage est positif sont vus par un confirmateur qui va certes examiner les autres symptômes mais aussi faire un test plus poussé (MAECT, CTCWOO, goutte épaisse) et si toujours positif, une éventuelle ponction lombaire. Au final, dans le doute, il est ici préférable de traiter le patient, le médicament ayant assez peu d'effets secondaires. (Autrefois, on soignait à l'arsenic et 10% des gens mouraient de l'arsenic plutôt que de la maladie du sommeil) Dans le cas du Coronamiaou, on a en Belgique un test rapide et spécifique (peu de faux positifs) mais avec 40% de faux négatifs. Ce test reste intéressant puisqu'on sait que les personnes positives ont le virus tandis que ceux qui sont négatifs sont mûrs pour un test plus sensible mais aussi plus lent (et cher, et limité).
Quatre youtubeurs que j'aime beaucoup sont Science4All, Hygiène Mentale, Monsieur Phi et Chat Sceptique. Chacun d'entre eux a parlé de Bayes. Ca provoque chez moi une forme de fort fanatisme envers cette formule, j'ai envie d'appeler ces quelques youtubeurs la "Bayes Team" !
Je suis tombé amoureux de tes format et de tes vidéos pertinentes. C'est toujours très clair et tu vulgarise parfaitement les problématique. Tu nous fais régir par les sondages et tu proposes des alternatives responsable (notamment sur la vidéo des jeux d'argent). Continue c'est super !!
Merci infiniment pour avoir aussi clairement expliqué les valeurs prédictives positive et negative d'un test ... c'est tellement dur de l'expliquer à mes patients que je me servirai de votre video, merci du fond du coeur
message à l'auteur : merci ! plus d'un mois que j'ameute tous mes contacts parce-que je sentais bien qu'il y avait là un problème complexe... la "schtroumpfite" de Mr phi m'avait bien fait sentir le truc, mais c'était le problème inverse des faux positifs... merci, je vais retrouver le sommeil ! Pour moi, la meilleure vidéo du confinement ! PS : sur les réseaux sociaux etc j'ai demandé à Lê, Mr Phi de nous faire cette vidéo il y a plus d'un mois, la prochaine fois, comment contacter toute la communauté sceptique lorsqu'un problème essentiel passe sous votre radar ?
par contre, il reste la question de comment est déterminée la prévalence... car si elle découle des résultats du même test... les histoires de gold standard, quel mind-blow...
Encore une vidéo absolument géniale. Et non, on ... heu... je ne me suis pas dit que tu nous prenais pour des idiots. Par contre, le fait que tu ais pris le temps de reposer ces bases, de manière très pratique et compréhensible, ben ça me permet de partager ta vidéo car je sais que les moins "matheux" de mes contacts pourra quand même s'y retrouver et comprendre. Du tout grand art. Merci pour tout ça. :)
Merci pour cette vidéo du point de vue du statisticien, même s'il m'a été plusieurs fois difficile de ne pas me perdre dans la formule et les nombres ^^ Et étrange aussi, j'ai vraiment eu à plusieurs reprises dans votre vidéo dans votre manière d'expliquer d'entendre Hygiène Mentale.
Les questions qui découlent de cette vidéo peuvent être : quel est le pourcentage des tests actuels ? Comment améliorer un test au maximum ? Doit-on se fier aux résultats de tests si leur efficacité est inférieure à 50% ? Ou doit-on les utiliser car c'est un cas d'urgence ? L'urgence vaut-elle l'annulation des précautions d'usage ?
On peut ajouter quelle différence entre une efficacité clinique et une efficacité analytique ? Le terme d’efficacité est-il d’ailleurs pertinent (spoiler pas vraiment à peine un peu plus que le terme de fiable)?
une autre option est possible (mais pas utilitariste du tout ou alors à très long terme...) on test personne, on soigne personne et la nature et Darwin feront le reste! ok je sors...
Selon moi, il "suffirait" de se débarrasser des faux positifs (% de personnes en bonne santé déclarées malades). Ainsi même si ton test n'est pas de très bonne qualité avec par ex. 50, 60, 70% de faux négatifs (% de personnes malades déclarées en bonne santé), il te suffit en théorie de refaire plusieurs fois le test pour quelqu'un de suspect pour être "sûr" de son état de santé. Mais attentions, selon les raisons des faux négatifs : (1) intrinsèque au test et aléatoire quel que soit la personne, (2) liée à la personne testé ou à l'avancée de la maladie chez cette personne. Dans le premier cas il peut être utile de faire plusieurs fois le test sur une même personne. Dans le second cas, ton résultat négatif risque de se répéter indéfiniment si tu test plusieurs fois cette même personne.
Grâce à cette vidéo je comprends enfin pourquoi Dr House et son équipe passaient un épisode à identifier les maladies de leurs patients. Par moments j'ai presque l'impression d'entendre Christophe d'Hygiène Mentale quand Nathan parle.
Pour ceux qui sont très graphiques, la vidéo d'hygiène mentale sur la pensée bayesienne est excellente, allez vers 17min de mémoire pour être dans le cœur d'un exemple
Très bonne vidéo, explications très claires comme toujours. Merci pour votre travail! Petit hic concernant pour la tentative de démonstration d’une formule générale avec un cas particulier à partir de 6min25, mais enfin j’ai compris l’idée de la tester pour convaincre l’auditoire!
Vers 10:30 Merci énormément d'avoir parlé de ça. Les différentes vidéos introduisant la formule de Bayes utilisent souvent cet exemple de probabilité qu'une personne tirée au sort ait une maladie rare (cf la schtroumfite de mr phi, et même mes cours de proba à l'université) et ce détail de "une personne au hasard" passe trop souvent innaperçu et m'énerve bien souvent et on ne sort que rarement de cette situation en théorie alors qu'en pratique il faut toujours estimer une probabilité à priori différente, point qui me semble clé à comprendre et sur lequel on devrait beaucoup plus insister... Les patients ne vont pas souvent chez le médecin quand tout vas bien... Bref, merci!
D'ailleurs les symptômes sont eux-mêmes une forme de test qui permettent d'évaluer a priori si une personne est porteuse ou non, et se calcule aussi avec la formule de bayes. Quelqu'un qui arrive à l'hosto avec 39° de fièvre, difficultés respiratoires et une toux persistante, il y a de bonnes chances qu'il soit positif au coronavirus.
Étienne Klein a récemment publié un billet parlant de cette particularité statistique. Mais il me semble important de préciser que ce n’est pas transposable à la situation de crise actuelle. En effet, de ce que je comprends, les tests pcr ne font quasi pas de faux positifs, mais beaucoup de faux négatifs ce qui est la situation inverse présentée dans la vidéo. Dans cette vidéo, la fiabilité des tests donnerai plus de positifs que la réalité or dans notre cas, il me semble que les tests donnent plus de négatif que la réalité. Présenté tel quel, on pourrait penser que les chiffres publiés des cas avérés de covid19 sont très surestimés et qu’on cherche à nous faire paniquer, or la réalité semble plutôt être l’inverse, les tests laissent passer des faux négatifs ce qui laisse penser que des cas contagieux et peu symptomatiques sont libre de mouvement se pensant sain. De plus, notre incapacité à tester en nombre rend difficile de connaître la vrai prévalence à un instant T de la maladie. Je pense, si je ne me trompe pas dans mon raisonnement, qu’il est important de le préciser pour ne pas induire les gens en erreur par un mauvais raccourci et une mécompréhension de la situation.
Avec la prévalence actuelle on peut estimer le taux de faux négatif à 3,5% environ (on vois explique pourquoi là www.zeterinaires.fr/nofakemed/2020/04/29/tests-diagnostiques-comment-pas-fiables/) A voir si ce taux est acceptable : ça c’est une décision politique.
La probabilité a priori d'être infecté, surtout si on présente des symptômes, est tellement haute que je pense qu'on évite les problèmes indiqués dans cette vidéo. Surtout que les conséquences d'un mauvais diagnostic ne sont pas excessives, ce qui n'est pas du tout le cas pour un mauvais diagnostic du VIH
Oui mais surtout les médecins réalisent un second test différent bien sûr du premier et souvent plus sensible/spécifique pour valider ou pas le résultat du premier test. Exemple : dans un 1er test on recherche les Ac anti-VIH. Si le test est positif on va confirmer en recherchant lARN du virus par PCR.
Simplement pour préciser : dans le cas d'un premier test positif (recherche d'anticorps avec un test sensible mais peu spécifique) on confirme par une PCR ET un second test à la recherche d'anticorps qui lui est plus spécifique : Western Blot). Ce second test n'est pas utiliser en 1ere intention car pas assez sensible et plus couteux que le premier :)
Et voilà, ces dix minutes de vidéo suffirait à faire comprendre à tous pourquoi il serait intéressant de tester ou pas (en fonction de la qualité des tests et de la propension de malade) la population au Covid-19 Mais au lieu de ça on nous sert des débats stériles sur les chaînes infos 🤦 Merci beaucoup pour cette excellente vidéo!
Ça m'a un peu retourné le cerveau, je n'imaginais pas toute la complexité derrière un test de dépistage d'une maladie rare. Très bonne vidéo, comme d'hab !
Belle explication du paradoxe du test de dépistage. Depuis que Le a parlé du paradoxe des deux enfants sur sa chaine, tout le monde le reprend, ce qui fait oublier que d'autres très bons paradoxes existent. En tout cas, je pense que la morale de cette histoire est qu'une valeur statistique ne veut rien dire si elle n'est pas correctement contextualisée et que toute personne voulant connaitre une valeur statistique devrait d’abord apprendre à reconnaitre une mauvaise contextualisation de celle ci.
Super bravo. Je pensais toutefois que vous alliez évoquer les notions de valeurs predictives positives et négatives. Ah oui aussi aborder le problème inverse. Celui qui est de faire un diagnostic d'exclusion.
Concernant la question de différentier test coûteux pour tous ou test couteux là où la maladie est peu fréquente. En pratique on fait du dépistage en deux temps. Par exemple pour la maladie de Lyme, il y a certaine régions où est est très fréquente et d'autre où elle est rare. Si on la suspecte, on fait dans un premier temps le teste peu coûteux et sensible (Elisa). Puis, seulement si celui-ci est positif, on fait un second test de confirmation avec le test coûteux et spécifique (Western Blot).
Hello, est ce que P(+ | malade) peut etre fonction de la proportion de malade ? Selon la formule de Bayes, si on isole ce terme, oui... Du coups il faut aussi adapter ce terme ? 🤔
En fait dans ce cas on connait la proportion de malade (prévalence), c'est juste une question de choix de population ton paramètre (P(+/malade)) s'appelle la "sensibilité" du test, c'est un paramètre "intrinsèque", c'est à dire qu'il est calculé sur un échantillonne population auquel on fait passer un test de référence (gold standard) qui détermine avec une quasi certitude qui est malade et qui n'est pas malade, on connait donc P(malade) dans l'échantillon Contrairement aux paramètre "extrinsèque" (P(M/+) ou P(NM/-) comme la valeur prédictive positive (VPP) qui a pour but de s'appliquer la population générale et dont on ne connait pas la prévalence de la maladie
Je travaille dans un laboratoire et il existe effectivement certains tests pouvant avoir un fort taux de faux positifs ou de faux positifs. Par exemple un test rapide de paludisme, on procede également d'autres techniques afin de confirmer ou réfuter le diagnostic, notamment une observation microscopique des hématies, cela diminue les risques. Par contre, ce problème se rapporte plus pour les tests de détection de Covid qui n'était pas aussi fiable au début de l'épidémie et on avait pas de plan b pour confirmer ou réfuter le premier diagnostic.
Juste une remarque. En cas de résultat positif, ne peut-on refaire le test pour s'assurer que ce n'est pas un faux positif et améliorer la fiabilité du diagnostique ?
En épidémiologie, on présente les choses en parlant de prévalence, sensibilité et spécificité des tests et valeurs prédictives positive et négative. ça peut paraître un peu rebutant au départ mais c'est plus parlant que la formule de Bayes proprement dite. Autre remarque : on peut compenser les limites d'un test en le répétant, ou en pratiquant un 2ème test avec une sensibilité et une spécificité différentes.
Bonsoir, en refaisant le calcul expliqué à 05:56 je tombe sur 3,85% et des patates. Tu a simplifié le résultat ou je me suis trompé quelque part ? Le fait de ne pas réussir a ré-obtenir les valeurs présenté dans cet article (www.revmed.ch/RMS/2020/RMS-N-689/Performance-du-frottis-nasopharynge-PCR-pour-le-diagnostic-du-Covid-19.-Recommandations-pratiques-sur-la-base-des-premieres-donnees-scientifiques) me font pencher pour la seconde option.
Attention... bien qu'un contre-exemple permet de démontrer qu'une thèse est fausse, un exemple ne permet pas de démontrer qu'une thèse est vraie ! Vous auriez pu le dire, en disant que l'on peut essayer avec n'importe quelles probabilités et de prévenir si ça ne marchait pas. Super vidéo par ailleurs, comme toutes les autres ! Merci de votre travail
Pour améliorer facilement la fiabilité d'un résultat, on peut également tester des groupes, comme cela a été fait en France au niveau des clusters comme un foyer de jeunes travailleurs. Car si la probabilité qu'un test soit un faux positif (ou faux négatif) est forte, la probabilité que 20, 50 ou 100 tests soient tous des faux positifs (ou négatif) devient faible. Et d'un point de vue bayésien, chaque positif renforcera un peu la crédence dans la probabilité "malade sachant tous ces tests proche de moi positifs". Ainsi, on peut appliquer un principe de prudence et mettre en quarantaine tout le groupe.
Après souvent c'est un ensemble de test qui abouti à un diagnostique en effet. J'ai moi même une maladie rare et pour le diagnostique cela a prit du temps : on enlève en premier le plus probable. J'ai eu une batterie de tests et plusieurs prises de sang (ce qui permet d’éliminer/nettement diminuer une erreur de laboratoire possible en ayant plusieurs tests). J'ai une maladie auto-immune. Il y a quelques années j'ai eu une grosse infection à un rein (et la chance d'être soignée en clinique). On me faisait une prise de sang quotidienne en plus de puissant anti-biotique et de quoi soulager la douleur. Un jour, la prise de sang est revenue positive a un très fort taux de calcium. L'équipe médical m'a fait des perfusions d'eau sur perfusions d'eau dans le but que mes reins éliminent ce surplus. Le lendemain la prise de sang était redevenue normale pour le calcium. Ils m'ont encore fait quelques tests et ont remarqués aucune cause possible pour un surplus de calcium dans le sang. Après l’hôpital ce fut contrôle régulier du calcium (et d'indice de ce qui peut avoir causé un surplus) avant que l'équipe soignante aboutissent à la conclusion qu'il s'agissait bien d'un faux positif pour le calcium élevé. Forcément ils avaient réagit dans l'urgence car si le test n'était pas une erreur, cela aurait pu vite avoir de très grave conséquences alors que pousser mes reins à fonctionner et ma vessie à éliminer de grandes quantités d'eau, outre le désagrément était sans risque particulier. N'est-ce pas la meilleure méthode? Aller toujours vers le moins de risque pour le patient? Ou alors est-ce possible qu'ils considèrent toujours les résultats des prises de sang comme sans erreur possible (ce que je doute fortement, l'équipe soignante semblait au top )?
Pour les tests faut pas oublier qu'il y a le problème du temps, les zones à risques demandent à avoir des tests rapidement. ça tombe bien on a pas besoin de test hyper précis quand la maladie n'est pas si rare. alors que là ou il n'y a pas beaucoup de cas, on peut se permettre d'attendre un minimum que les tests s'améliorent. c'est pour ça que selon moi vaux mieux des tests différents.
Le problème avec la solution la plus chère c'est qu'elle aura un impact, qu'on le veuille ou non. Même si je suis d'accord sur le fait qu'on ne devrait jouer la santé sur une question d'argent, on ne peut pas négliger cet aspect. Dans un contexte où il n'y aurait pas de sécu, un test trop cher impliquerait que certaines personnes ne pourraient pas se faire tester. Et dans l'autre cas ça impacterait les impôts. Donc pour vraiment pouvoir faire le choix il faudrait avant tout connaitre les différences d'efficacité et de coûts entre les deux solutions pour pouvoir estimer les bénéfices et répercussions.
Faut pas un test de détection d'une maladie pour avoir une proportion de sa répartition ? Ca veut dire qu'on peut pas connaître l'efficacité d'un test de détection (comme on connaît pas la proportion de malades) ?
Comme quoi, faire une moyenne est toujours un problème car elle montre la situation globale mais jamais la situation locale. Or remédier à des problèmes de façon globale entraînera forcément des gâchis puisque certaine zones n’auront pas besoin d’aide tandis que d’autres vont en avoir plus besoin. L’un des plus gros exemple c’est la nutrition quotidienne globale, en faisant une moyenne, on peut se dire qu’il n’y a pas de problème or il y en a. Et si on se rend compte du problème et qu’on décide d’intervenir sans savoir où sont les zones qui nécessitent le plus une aide à cause de la moyenne on a deux choix : Donnez une aide suffisante pour le pire des cas à toute les régions mais dans ce cas là, le gâchis de cette ressource précieuse qu’est la nourriture est grand. Ou alors donnez une aide répartie équitablement en fonction de la moyenne. Imaginons que l’on ai une moyenne de deux personnes en malnutrition par km2 dans le monde. On va donnez à toutes les régions ce qui a été calculé à partir de la moyenne mais le problème persistera toujours puisque les zones de famine n’auront pas reçus assez. Pour résumez tout ça, je dirai que plus les inégalités sont petites plus la moyenne fonctionnera pour résoudre des problèmes. Et la moyenne ne fonctionnera que parfaitement que lorsqu’il n’y aura aucune inégalité, or dans ce cas, faire une moyenne devient inutile. Pour arrêter de croire et commencer à savoir ( merci Arnaud Thiry) il faut privilégier les quartiles aux moyennes. PS : désolé pour le pavé indigeste mais pour ceux qui ont le courage de lire jusqu’au bout, mes félicitations
Selon moi les 2 options sont complémentaires et sont du cas par cas. Il faut prendre en compte l'écart de prix, les capacités logistiques, la tendance pour la maladie à se propager, l'espoir que le prix diminue avec une production plus élevée. Déterminer un seuil de % de malades à partir duquel le traitement national doit être efficace de façon certaine peut être intéressant
0:22 C'est même pire que ça : les deux objectifs de fiabilité (sensibilité et spécificité) sont en conflit. (Pour plus de détail, la vidéo d'Hygiène Mentale sur le sujet est très intéressante)
Et pour savoir, si le test est refait sur les gens positif? Cela ne réduit pas le risque. Dans ton dernier exemple si on combine les deux méthode faire 2 test à tout le monde un avec les proportions de la région et un avec la proportion de la région la moins touchée? Cela n'aurait il pas un impact positif?
Je me posais une question ... n'étant pas très habile avec les probabilités, je ne sais pas si c'est pertinent mais essayons. Si on développe un test "grossier" rapide et peu cher, qui donne un certain nombre de faux positifs, est-ce qu'il serait possible de refaire passer ce même test "grossier" à tous les positifs ? Ne diminuerait-on pas la probabilité de faux positifs ? Ainsi, un test plus précis, mais plus cher, pourrait être pratiqué ensuite sans générer trop de frais ... N'étant pas à l'aise avec les probabilités, je ne sais pas si répéter l'opération une fois suffirait à baisser significativement le nombre de faux positifs.... ou peut-être que je me trompe totalement ^^'
Y a un truc que j'ai pas compris. Comment tu fais pour savoir la proportion de malades selon les zones (il faudrait faire des tests), sachant que tu as besoin de cette proportion pour produire correctement un test ? Ça voudrait dire qu'il faut faire un premier test super efficace pour connaître avec grande certitude la proportion de personnes malades avant de pouvoir produire un test adapté pour tester tout le monde ?
Merci pour la vidéo ! Une question qui me vient : peut-on supposer qu'au bout d'un certain nombre de tests passés à un même individu même s'ils disposent d'une marge d'erreur permettent d'affirmer l'état de la personne ? Exemple : j'ai un test fiable à 99%, si je fais 1000 fois le test à un patient et que le résultat est toujours le même, je peux supposer que c'est vrai avec une marge d'erreur réduite ? Ou alors je résonne mal ?
Ce que je n'ai pas encore vu sur les différentes chaines ayant traité du même sujet (mr phi, science for all,TEB,...) est l'idée que si on peut multiplier le nombre de test (à supposer que le test ne soit pas automatiquement positif pour la personne faux positif, cela dépend de la nature de l'erreur amenant le mauvais résultat), il est possible d'améliorer considérablement la certitude que l'on est bien malade. ou je me trompe?
Merci pour ta vidéo ! Cela m'amène à une question, si on faisait passer deux fois le test à un patient, les résultats seraient-ils indépendants ou forcément identiques ?
Une autre solution serait d'avoir les deux test: Le rapide, simple pas chère etc.. mais avec taux de faux positif élevé pour tester en général. Et le second test complex, long et chère mais presque parfait pour tester uniquement les personnes déjà positives au premier test (pour confirmer le premier test).
Probabilité et pourcentage peuvent parfois être différents : Si on prend un dé pipé avec un plomb sous la face 1, même si 1/6=17% des faces n°6, la probabilité de faire 6 est beaucoup plus grande.
Si un dé est pipé avec un plomb sous la face 1, alors la proportion de fois que tu obtiendras 6 n'est bien sûr pas 1/6. Oui, le dé en tant qu'objet physique est couvert à 17% par la face 6 encore, même pipé, mais ça n'a pas de rapport avec notre intérêt du nombre de fois que la face 6 va "sortir" maintenant que le dé est pipé.
Bonjour, c'est un vidéo bien agréable. Elle est très soutenue tout de même. C'est un bon niveau fin de lycée TS - début de fac. Ce n'est pas que ce soit compliqué mais c'est un peu rapide. Je ne sais pas si cela n'aurait pas été mal de présenter la probabilité conditionnelle sous forme d'arbre aussi. Ça peut être un autre paradigme intéressant, pour faire comprendre comment ça marche, non ? Portez-vous bien. PS : J'aime beaucoup les chats, dommage que je soit allergique.
Ici on est bien dans le cas du faux positifs ? Ce serait bien aussi de donner l'explication sur le faux positifs et le faux négatif. Et ses énormes problème dans la situation actuelle. Vidéo superbement bien faite 😷👍
Faire d'abord un test de basse qualité puis, s'il s'est avéré positif, un test plus poussé me semble être une bonne alternative pour diminuer les coûts non ?
Oui mais que faire des personnes malade non détectée par le premier test ... ? En fait, faut savoir si on veut ( et peut ) détecter tout les malade, quitte a avoir des faux positifs, ou bien avoir le moins de faux positifs, quitte a ne pas détecter des malades.
Merci pour cette vidéo ^^ Est-ce que faire plusieurs fois un test imparfait ne permettrait pas d'augmenter la fiabilité du diagnostique ? De mes souvenirs de cours de proba, le prof nous avait dit que si un appareil de mesure a une précision trop faible pour la précision numérique voulue, répéter la mesure permet d'obtenir un chiffre statistique de plus en plus précis, sans avoir à acheter un appareil de mesure plus performant
J'imagine que ça dépend de la cause à l'origine du résultat faussement positif. Prenons par exemple un test cherchant à déterminer si la personne a été infectée récemment par un virus quelconque, en contrôlant la présence d'un anticorps. Si une personne donnée sort fausse positive du test, parce qu'elle a ces anticorps alors qu'elle n'a pas été infectée (contamination par un virus proche, ayant un/des antigènes en commun), bien que testée à plusieurs reprises elle sortira toujours positivement. Pour diminuer le nombre de faux positifs, il faut déterminer pourquoi on a des faux positifs, et agir en conséquence. Pour mon exemple, il semble donc qu'il vaille mieux varier le paramètre testé.
Merci pour la vidéo. Quid d'un double test sur un candidat (qu'il soit positif ou négatif, malade ou sain) Cela n'améliorait-il la fiabilité du résultat?
En réalité, c'est souvent comme ça qu'on travaille: le test décrit dans la vidéo sert à faire du screening: il détecte tous les positifs, mais inclut dans le lot beaucoup de faux positif (96% des pos sont des faux pos). Il reste à utiliser un test plus spécifique (moins de faux pos) sur ces quelques patients pour confirmer ou infirmer le diagnostique
A propos de la fiabilité des test : est-ce que refaire un test suffit à augmenter la fiabilité du résultat ? Ou est-ce que pour un non malade testé positif, une part de l'erreur "viendrait de lui" au sens ou si on refaisait un test, celui-ci serait plus probablement positif ?
Je suppose que ça dépend très fort du type de test et de ce qui a causé le faux positif. De ce que j'ai compris, les tests VIH ne testent pas directement pour le virus mais pour une protéine associée à sa présence, et il y a d'autres virus ou procédés qui laissent les mêmes traces. Je suppose que repasser le même test ne changera pas le résultat. A moins que ce soit une erreur de manipulation, ce qui est aussi extrêmement probable.
En fait, la solution c’est d’utiliser plusieurs tests indépendants qui permettent d’améliorer sensibilité et spécificité et ensuite de faire des tests plus invasifs ou plus coûteux si les deux tests sont positifs, non ?
En général en effet, pour la plupart des maladies, on ne teste pas des gens pris au hasard dans la population, mais des personnes pour lesquelles on a des raisons particulières de tester (symptômes, proximité d'une personne infectée pour une maladie infectieuse). Les raisons pour lesquelles le teste échoue ont aussi leur importance; est-ce parce qu'il est intrinsèquement inapplicable pour certaines personnes (quelque chose chez ces personnes provoquerait toujours une réponse positive à ce test même quand elles ne sont pas malades, par exemple) ou est-ce juste un risque d'erreur aléatoire dû à la difficulté de la manipulation, par exemple? Dans le deuxième cas, on peut juste pratiquer une seconde fois le même test sur les personnes positives et réduire considérablement le risque d'erreur. Enfin, tout dépend de ce qu'on fait des résultats du test. Si c'est pour décider si on fait un autre examen complémentaire (plus cher) tout dépend du délai (et de son importance dans la pathologie supposée), du risque (éventuel), de l'inconfort et du coût des deux tests (cas du cancer du côlon avec le test sur les selles et la coloscopie), de l'indépendance des risques de faux positif quand ils ne viennent pas juste d'une imprécision non reproductible. Si c'est pour mesurer la progression d'une épidémie (et là on peut se retrouver effectivement à tester des gens pris au hasard dans la population) on peut corriger les chiffres si on a une idée de la fiabilité du test. Si on demande à la personne de rester confinée chez elle pour une maladie infectieuse, c'est plus embêtant (mais mieux que de demander à tout le monde de rester chez soi). Si c'est pour commencer un traitement à risque, ou décider si on va amputer ou pas, c'est un peu plus gênant. Et il reste l'autre côté du problème, les faux négatifs.
On peut aussi faire des tests par lots (melange des prélèvements de plusieurs personnes). Avec des lots de 100, au premier ordre, la prevalence de la maladie dans les lots est 100 fois plus forte que dans la population (1 seul malade peut contaminer tout un lot). Je peux donc utiliser le test bon marché pour identifier les lots suspects. Puis, je reserve le test cher et precis pour re-tester 1 a 1 les indvidus qui ont compose les lots positifs.
Question : Comment connaitre la prévalence d'une maladie si on a même pas les tests pour connaitre la prévalence de la maladie ? Eheh, on teste plusieurs fois les positifs, mais fait'on ça pour le covid ?
pour le test pcr il y a tres peu de faux positifs, le pb c'est d'une part les faux negatifs (en partie dus au prelevement, qui doit se faire profond et dans les neux narines pour etre plus sur, mais meme avec une methode nickel il y a des faux negatifs), et d'autre part au fait que bcp de gentes semblent avoir des symptomes legers et donc facilement pas percus comme lies au covid genre les allegiques par ex qui ont nez qui coule difficultes respirer etc de base avec les pollens en ce moment, et les gentes asymptomatiquesje suis aide soignante en ehpad et on a enfin des tests et une collegue sans aucun sylptome est postitives et elle a pas developpe de symptome pdt sa quarantaine non plus, et moi qui suis allergique ben meme si le test est negatif je fais gaffe parce que c'est peut etre un faux neg et je peux pas vraiment savoir par les symtomes sic 'est une forme legere
Pas forcément. En théorie si le test répond au bol quand une personne n'est pas malade de sorte qu'il tombe à côté dans 5% des cas (ou n'importe quel autre pourcentage) alors oui répéter le test diminuera le risque d'erreur. Cependant en pratique on peut imaginer que si le test produit un faux positif c'est parce qu'il interprète mal certains éléments de la biologie du patient, et dans ce cas si on répète le test il est possible que ces éléments n'auront pas changé et donc le test produira la même réponse erronée
Concernant les proportions des cartes.. par exemple les rois rouges par rapport aux cartes rouges.. ne devrions nous pas plutôt diviser le nombre de cartes rouges par le nombre de rois rouges et non l'inverse ? Super vidéo comme d'hab !
J'ai apprécié cette vidéo, qui est comme toujours très didactique. Je voudrais cependant signaler que l'exemple du petit chat qui donne des valeurs arbitraires ne donne en rien une preuve que la formule de Bayes fonctionne ! Je pense par conséquent qu'il y a eu un manque de précision dans les termes employés, et qu'il aurait été plus rigoureux de mettre en lumière le fait que ce n'est qu'un exemple. :)
C’est marrant, je faisais ça aussi avant. Ma mère m’a appris à le faire, elle est tellement douée à ça ! 😂 Une fois elle a mélangé une autruche avec un suricate. 😂
L'option du moindre coût, ça peut être pertinent dans notre société actuelle, mais idéalement on devrait avoir les moyens de proposer le meilleur test possible partout.
Je précise au cas où, les différents tests sont efficaces dans leurs régions respectives. Ainsi le test moins cher et largement suffisant dans la région plus touchée et payer plus ne permet pas de gagner grand chose. Le test n'est pas vraiment meilleurs dans ce cas.
Oui, merci, j'avais compris que chaque test était suffisant dans chaque région, mais dans une société imaginaire au sein de laquelle le coût n'est pas un problème, ce pas grand chose que l'on gagne, on le gagne avec un coût supplémentaire qui ne se compte pas en argent. Autrement, dans la société réelle, je suis d'accord que la solution du moindre coût est la meilleure. Pas seulement pour une question d'argent ceci dit, mais également pour une question de rapidité. Ce qui fait que même dans ma société imaginaire, le moindre coût est souhaitable dans un premier temps.
Je pense qu'un même test partout est préférable. Sinon, les zones les plus pauvres risquent d'être laissés pour compte; comme c'est malheureusement trop souvent le cas
Pour avoir fait quelques stats durant mes études, pour moi le soucis a toujours été... Comment détermine t on a priori le nombre total de malade dans la population globale.. D'ailleurs je trouve que c'est ce qui coince dans la pensée bayésienne en général...
Pour ceux qui veulent approfondir il ya l'article des zétérinaires "tests diagnostiques : comment! pas FIABLE!? @@@##!?" (zeterinaires point fr ) On y aborde une méthode pratique de la gestion de l'a priori en fonction des caractéristiques du test et d'autres aspects. Il y a même un modèle de tableau de contingence à télécharger.
Salut le @ChatSceptique, Tu mentionnes à l'affichage de la formule de Bayes, qu'elle est à la base d'un courant de pensée critique différent de celui que tu défends. Quel est ce courant ? Ça ne me parle pas 🙂 Merci
07:31
Mon coming out bayésien se confirme.
Bienvenue dans la secte !
Chat Sceptique 🤣🤣🤣
J'y connais rien en math, mais je ne vois pas de contradiction entre team bayésiennes et les autre vulgarisateur scientifique
il y a beaucoup de chose a apprendre ?????
Shad Manigat Je pense qu’il y a deux jeux de mots dedans. Le premier, je le garde. Le deuxième c’est que Nathan est le grand défenseur du frequentisme face à Lê de la chaîne Science4all pour le bayesianisme. C’est donc une inversion des rôles.
Bientôt Chat bayésien ?
"Imaginons un pays qui comporte deux régions : une prospère au Nord et une autre moins prospère au Sud..." et qui n'aurait pas de gouvernement ?
Toute similitude avec une situation réelle n'est que pur hasard O:-)
@@ChatSceptique Du toute façon c'est un pays de chat, au nord les souris sont plus grasses...
@@tiennou71
Non, si elles sont plus grasses c'est que les chats nordistes les coupent en allumettes et les font frire deux fois.
@@Leebpascal1
Une souris veeerte...
trempez la dans l'huuuuuile
trempez la dans l'eau....
çà fera une escargot tout chaud...
François Ca existe pas, ça, comme pays. C'est n'importe quoi, ton exemple. Alleï, toi, une fois 😉
Il y a une autre possibilité: commencer par un test de dépistage assez grossier avec un taux important de faux positifs, et quand il est positif, en faire un autre, plus coûteux mais très spécifique.
Je travaille sur le dépistage de la maladie du sommeil (la trypanosomiase humaine africaine) au Congo. Le premier test (CATT ou RDT) a un fort taux de faux positifs. Les personnes dont ce test de dépistage est positif sont vus par un confirmateur qui va certes examiner les autres symptômes mais aussi faire un test plus poussé (MAECT, CTCWOO, goutte épaisse) et si toujours positif, une éventuelle ponction lombaire. Au final, dans le doute, il est ici préférable de traiter le patient, le médicament ayant assez peu d'effets secondaires. (Autrefois, on soignait à l'arsenic et 10% des gens mouraient de l'arsenic plutôt que de la maladie du sommeil)
Dans le cas du Coronamiaou, on a en Belgique un test rapide et spécifique (peu de faux positifs) mais avec 40% de faux négatifs. Ce test reste intéressant puisqu'on sait que les personnes positives ont le virus tandis que ceux qui sont négatifs sont mûrs pour un test plus sensible mais aussi plus lent (et cher, et limité).
c'est ce qui est fait en systématique pour le VIH aussi. sur le même prélèvement on commence par l'ELISA et si positif WESTERN BLOT
Intéressant, Merci.
D'ailleurs, pour le VIH, on parle de test de dépistage puis de test de diagnostic
Quatre youtubeurs que j'aime beaucoup sont Science4All, Hygiène Mentale, Monsieur Phi et Chat Sceptique.
Chacun d'entre eux a parlé de Bayes.
Ca provoque chez moi une forme de fort fanatisme envers cette formule, j'ai envie d'appeler ces quelques youtubeurs la "Bayes Team" !
4 excellents youtubers, perso je serai près à adhérer à une religion bayésienne.
Je suis tombé amoureux de tes format et de tes vidéos pertinentes. C'est toujours très clair et tu vulgarise parfaitement les problématique. Tu nous fais régir par les sondages et tu proposes des alternatives responsable (notamment sur la vidéo des jeux d'argent). Continue c'est super !!
Merci infiniment pour avoir aussi clairement expliqué les valeurs prédictives positive et negative d'un test ... c'est tellement dur de l'expliquer à mes patients que je me servirai de votre video, merci du fond du coeur
message à l'auteur : merci ! plus d'un mois que j'ameute tous mes contacts parce-que je sentais bien qu'il y avait là un problème complexe... la "schtroumpfite" de Mr phi m'avait bien fait sentir le truc, mais c'était le problème inverse des faux positifs... merci, je vais retrouver le sommeil ! Pour moi, la meilleure vidéo du confinement !
PS : sur les réseaux sociaux etc j'ai demandé à Lê, Mr Phi de nous faire cette vidéo il y a plus d'un mois, la prochaine fois, comment contacter toute la communauté sceptique lorsqu'un problème essentiel passe sous votre radar ?
par contre, il reste la question de comment est déterminée la prévalence... car si elle découle des résultats du même test... les histoires de gold standard, quel mind-blow...
Excellent comme toujours. Très pédagogique, même utilisable en classe de première (FR). Génial ! 🤩😍
Comme quoi on vous prend vraiment pour des enfants ignares
..
Une vidéo d une utilité indiscutable !!! Vraiment bien faite en plus. Bravo.
Pile à point nommé pour décrypter les fadaises qu’on pourrait être tenté de nous servir ;)
Merci !
🐈
Face
Ah les probabilités conditionnel, la note qui a sauver ma moyenne de math du second trimestre.
Plus sérieusement, ta vidéo est passionnante.
Les bayésiens : 👀👀👀
Encore une super vidéo !!!
Excellent travail, comme d'habitude.
Comme toujours parfait. Je suis content de voir qu'au fil du temps vous vous remettez de la déconvenue qui a marqué la fin de l'ancienne chaîne.
Encore une vidéo absolument géniale.
Et non, on ... heu... je ne me suis pas dit que tu nous prenais pour des idiots. Par contre, le fait que tu ais pris le temps de reposer ces bases, de manière très pratique et compréhensible, ben ça me permet de partager ta vidéo car je sais que les moins "matheux" de mes contacts pourra quand même s'y retrouver et comprendre.
Du tout grand art. Merci pour tout ça. :)
Merci pour cette vidéo du point de vue du statisticien, même s'il m'a été plusieurs fois difficile de ne pas me perdre dans la formule et les nombres ^^
Et étrange aussi, j'ai vraiment eu à plusieurs reprises dans votre vidéo dans votre manière d'expliquer d'entendre Hygiène Mentale.
Les questions qui découlent de cette vidéo peuvent être : quel est le pourcentage des tests actuels ? Comment améliorer un test au maximum ? Doit-on se fier aux résultats de tests si leur efficacité est inférieure à 50% ? Ou doit-on les utiliser car c'est un cas d'urgence ?
L'urgence vaut-elle l'annulation des précautions d'usage ?
C'est la qu'on commence a se rendre compte qu'on ne s'improvise pas spécialiste juste en regardant des vidéos sur youtube x)
On peut ajouter quelle différence entre une efficacité clinique et une efficacité analytique ? Le terme d’efficacité est-il d’ailleurs pertinent (spoiler pas vraiment à peine un peu plus que le terme de fiable)?
une autre option est possible (mais pas utilitariste du tout ou alors à très long terme...)
on test personne, on soigne personne et la nature et Darwin feront le reste!
ok je sors...
Selon moi, il "suffirait" de se débarrasser des faux positifs (% de personnes en bonne santé déclarées malades). Ainsi même si ton test n'est pas de très bonne qualité avec par ex. 50, 60, 70% de faux négatifs (% de personnes malades déclarées en bonne santé), il te suffit en théorie de refaire plusieurs fois le test pour quelqu'un de suspect pour être "sûr" de son état de santé.
Mais attentions, selon les raisons des faux négatifs : (1) intrinsèque au test et aléatoire quel que soit la personne, (2) liée à la personne testé ou à l'avancée de la maladie chez cette personne.
Dans le premier cas il peut être utile de faire plusieurs fois le test sur une même personne. Dans le second cas, ton résultat négatif risque de se répéter indéfiniment si tu test plusieurs fois cette même personne.
@@Fjentvocd873 Là se trouve tout l'enjeu du test !
Super, une vidéo duchat sceptique !!
une vision que j'ignorais complètement, merci !
Grâce à cette vidéo je comprends enfin pourquoi Dr House et son équipe passaient un épisode à identifier les maladies de leurs patients.
Par moments j'ai presque l'impression d'entendre Christophe d'Hygiène Mentale quand Nathan parle.
Les graphismes aussi. Parce que... pourquoi pas?
Pour ceux qui sont très graphiques, la vidéo d'hygiène mentale sur la pensée bayesienne est excellente, allez vers 17min de mémoire pour être dans le cœur d'un exemple
Supper vidéo bien expliquée, bravo et merci beaucoup pour la qualité!
Très bonne vidéo, explications très claires comme toujours. Merci pour votre travail! Petit hic concernant pour la tentative de démonstration d’une formule générale avec un cas particulier à partir de 6min25, mais enfin j’ai compris l’idée de la tester pour convaincre l’auditoire!
Vers 10:30 Merci énormément d'avoir parlé de ça. Les différentes vidéos introduisant la formule de Bayes utilisent souvent cet exemple de probabilité qu'une personne tirée au sort ait une maladie rare (cf la schtroumfite de mr phi, et même mes cours de proba à l'université) et ce détail de "une personne au hasard" passe trop souvent innaperçu et m'énerve bien souvent et on ne sort que rarement de cette situation en théorie alors qu'en pratique il faut toujours estimer une probabilité à priori différente, point qui me semble clé à comprendre et sur lequel on devrait beaucoup plus insister... Les patients ne vont pas souvent chez le médecin quand tout vas bien...
Bref, merci!
D'ailleurs les symptômes sont eux-mêmes une forme de test qui permettent d'évaluer a priori si une personne est porteuse ou non, et se calcule aussi avec la formule de bayes. Quelqu'un qui arrive à l'hosto avec 39° de fièvre, difficultés respiratoires et une toux persistante, il y a de bonnes chances qu'il soit positif au coronavirus.
Étienne Klein a récemment publié un billet parlant de cette particularité statistique. Mais il me semble important de préciser que ce n’est pas transposable à la situation de crise actuelle. En effet, de ce que je comprends, les tests pcr ne font quasi pas de faux positifs, mais beaucoup de faux négatifs ce qui est la situation inverse présentée dans la vidéo. Dans cette vidéo, la fiabilité des tests donnerai plus de positifs que la réalité or dans notre cas, il me semble que les tests donnent plus de négatif que la réalité.
Présenté tel quel, on pourrait penser que les chiffres publiés des cas avérés de covid19 sont très surestimés et qu’on cherche à nous faire paniquer, or la réalité semble plutôt être l’inverse, les tests laissent passer des faux négatifs ce qui laisse penser que des cas contagieux et peu symptomatiques sont libre de mouvement se pensant sain. De plus, notre incapacité à tester en nombre rend difficile de connaître la vrai prévalence à un instant T de la maladie. Je pense, si je ne me trompe pas dans mon raisonnement, qu’il est important de le préciser pour ne pas induire les gens en erreur par un mauvais raccourci et une mécompréhension de la situation.
Bonjour,
Pour celles et ceux que ça intéresse voici un lien -- tracts.gallimard.fr/fr/products/tracts-de-crise-n-25-je-ne-suis-pas-medecin-mais
Avec la prévalence actuelle on peut estimer le taux de faux négatif à 3,5% environ (on vois explique pourquoi là www.zeterinaires.fr/nofakemed/2020/04/29/tests-diagnostiques-comment-pas-fiables/) A voir si ce taux est acceptable : ça c’est une décision politique.
La probabilité a priori d'être infecté, surtout si on présente des symptômes, est tellement haute que je pense qu'on évite les problèmes indiqués dans cette vidéo. Surtout que les conséquences d'un mauvais diagnostic ne sont pas excessives, ce qui n'est pas du tout le cas pour un mauvais diagnostic du VIH
Oui mais surtout les médecins réalisent un second test différent bien sûr du premier et souvent plus sensible/spécifique pour valider ou pas le résultat du premier test.
Exemple : dans un 1er test on recherche les Ac anti-VIH. Si le test est positif on va confirmer en recherchant lARN du virus par PCR.
Simplement pour préciser : dans le cas d'un premier test positif (recherche d'anticorps avec un test sensible mais peu spécifique) on confirme par une PCR ET un second test à la recherche d'anticorps qui lui est plus spécifique : Western Blot). Ce second test n'est pas utiliser en 1ere intention car pas assez sensible et plus couteux que le premier :)
Merci. Comme d’habitude, explications très claires. Miaou.
Et voilà, ces dix minutes de vidéo suffirait à faire comprendre à tous pourquoi il serait intéressant de tester ou pas (en fonction de la qualité des tests et de la propension de malade) la population au Covid-19
Mais au lieu de ça on nous sert des débats stériles sur les chaînes infos 🤦
Merci beaucoup pour cette excellente vidéo!
le sondage est d'une utilité incroyable
Merci ! Ça sera l'occasion de la regarder quand il y aura des sérologies massivement.
Video très intéressante comme toujours je vais pouvoir commencer mon cours de proba en sachant déjà la formule de Bayes merci 👌😁
Ça m'a un peu retourné le cerveau, je n'imaginais pas toute la complexité derrière un test de dépistage d'une maladie rare. Très bonne vidéo, comme d'hab !
Belle explication du paradoxe du test de dépistage. Depuis que Le a parlé du paradoxe des deux enfants sur sa chaine, tout le monde le reprend, ce qui fait oublier que d'autres très bons paradoxes existent. En tout cas, je pense que la morale de cette histoire est qu'une valeur statistique ne veut rien dire si elle n'est pas correctement contextualisée et que toute personne voulant connaitre une valeur statistique devrait d’abord apprendre à reconnaitre une mauvaise contextualisation de celle ci.
Super bravo. Je pensais toutefois que vous alliez évoquer les notions de valeurs predictives positives et négatives. Ah oui aussi aborder le problème inverse. Celui qui est de faire un diagnostic d'exclusion.
Concernant la question de différentier test coûteux pour tous ou test couteux là où la maladie est peu fréquente. En pratique on fait du dépistage en deux temps. Par exemple pour la maladie de Lyme, il y a certaine régions où est est très fréquente et d'autre où elle est rare. Si on la suspecte, on fait dans un premier temps le teste peu coûteux et sensible (Elisa). Puis, seulement si celui-ci est positif, on fait un second test de confirmation avec le test coûteux et spécifique (Western Blot).
Cette vidéo était très intéressante merci pour tout ces infos
Super vidéo. Comme d'habitude. Bravo
Hello, est ce que P(+ | malade) peut etre fonction de la proportion de malade ? Selon la formule de Bayes, si on isole ce terme, oui... Du coups il faut aussi adapter ce terme ? 🤔
En fait dans ce cas on connait la proportion de malade (prévalence), c'est juste une question de choix de population
ton paramètre (P(+/malade)) s'appelle la "sensibilité" du test, c'est un paramètre "intrinsèque", c'est à dire qu'il est calculé sur un échantillonne population auquel on fait passer un test de référence (gold standard) qui détermine avec une quasi certitude qui est malade et qui n'est pas malade, on connait donc P(malade) dans l'échantillon
Contrairement aux paramètre "extrinsèque" (P(M/+) ou P(NM/-) comme la valeur prédictive positive (VPP) qui a pour but de s'appliquer la population générale et dont on ne connait pas la prévalence de la maladie
Je travaille dans un laboratoire et il existe effectivement certains tests pouvant avoir un fort taux de faux positifs ou de faux positifs. Par exemple un test rapide de paludisme, on procede également d'autres techniques afin de confirmer ou réfuter le diagnostic, notamment une observation microscopique des hématies, cela diminue les risques.
Par contre, ce problème se rapporte plus pour les tests de détection de Covid qui n'était pas aussi fiable au début de l'épidémie et on avait pas de plan b pour confirmer ou réfuter le premier diagnostic.
conclusion, pour connaitre le résultat du test....demandez a votre chat !
c'est ca ? ;-)
Juste une remarque. En cas de résultat positif, ne peut-on refaire le test pour s'assurer que ce n'est pas un faux positif et améliorer la fiabilité du diagnostique ?
En épidémiologie, on présente les choses en parlant de prévalence, sensibilité et spécificité des tests et valeurs prédictives positive et négative. ça peut paraître un peu rebutant au départ mais c'est plus parlant que la formule de Bayes proprement dite. Autre remarque : on peut compenser les limites d'un test en le répétant, ou en pratiquant un 2ème test avec une sensibilité et une spécificité différentes.
Bravo pour tes 123000 abonnés tu les mérites bien !
Bays et la formule des probabilités totales dans une vidéo, la classe 😉
Bonsoir, en refaisant le calcul expliqué à 05:56 je tombe sur 3,85% et des patates. Tu a simplifié le résultat ou je me suis trompé quelque part ?
Le fait de ne pas réussir a ré-obtenir les valeurs présenté dans cet article (www.revmed.ch/RMS/2020/RMS-N-689/Performance-du-frottis-nasopharynge-PCR-pour-le-diagnostic-du-Covid-19.-Recommandations-pratiques-sur-la-base-des-premieres-donnees-scientifiques) me font pencher pour la seconde option.
Attention... bien qu'un contre-exemple permet de démontrer qu'une thèse est fausse, un exemple ne permet pas de démontrer qu'une thèse est vraie !
Vous auriez pu le dire, en disant que l'on peut essayer avec n'importe quelles probabilités et de prévenir si ça ne marchait pas.
Super vidéo par ailleurs, comme toutes les autres ! Merci de votre travail
8:53 Qu'est-il arrivé au plat pays pour avoir cette forme ?
Tu devrais te faire tester pour la toxoplasmose ! Super vidéo, curieux de savoir ce qui te convainc pas dans le courant de pensée Bayesien.
C'est hyper intéressant, Merci !
Pour améliorer facilement la fiabilité d'un résultat, on peut également tester des groupes, comme cela a été fait en France au niveau des clusters comme un foyer de jeunes travailleurs. Car si la probabilité qu'un test soit un faux positif (ou faux négatif) est forte, la probabilité que 20, 50 ou 100 tests soient tous des faux positifs (ou négatif) devient faible.
Et d'un point de vue bayésien, chaque positif renforcera un peu la crédence dans la probabilité "malade sachant tous ces tests proche de moi positifs".
Ainsi, on peut appliquer un principe de prudence et mettre en quarantaine tout le groupe.
Après souvent c'est un ensemble de test qui abouti à un diagnostique en effet. J'ai moi même une maladie rare et pour le diagnostique cela a prit du temps : on enlève en premier le plus probable. J'ai eu une batterie de tests et plusieurs prises de sang (ce qui permet d’éliminer/nettement diminuer une erreur de laboratoire possible en ayant plusieurs tests). J'ai une maladie auto-immune. Il y a quelques années j'ai eu une grosse infection à un rein (et la chance d'être soignée en clinique). On me faisait une prise de sang quotidienne en plus de puissant anti-biotique et de quoi soulager la douleur. Un jour, la prise de sang est revenue positive a un très fort taux de calcium. L'équipe médical m'a fait des perfusions d'eau sur perfusions d'eau dans le but que mes reins éliminent ce surplus. Le lendemain la prise de sang était redevenue normale pour le calcium. Ils m'ont encore fait quelques tests et ont remarqués aucune cause possible pour un surplus de calcium dans le sang. Après l’hôpital ce fut contrôle régulier du calcium (et d'indice de ce qui peut avoir causé un surplus) avant que l'équipe soignante aboutissent à la conclusion qu'il s'agissait bien d'un faux positif pour le calcium élevé. Forcément ils avaient réagit dans l'urgence car si le test n'était pas une erreur, cela aurait pu vite avoir de très grave conséquences alors que pousser mes reins à fonctionner et ma vessie à éliminer de grandes quantités d'eau, outre le désagrément était sans risque particulier. N'est-ce pas la meilleure méthode? Aller toujours vers le moins de risque pour le patient? Ou alors est-ce possible qu'ils considèrent toujours les résultats des prises de sang comme sans erreur possible (ce que je doute fortement, l'équipe soignante semblait au top )?
Pour les tests faut pas oublier qu'il y a le problème du temps, les zones à risques demandent à avoir des tests rapidement. ça tombe bien on a pas besoin de test hyper précis quand la maladie n'est pas si rare. alors que là ou il n'y a pas beaucoup de cas, on peut se permettre d'attendre un minimum que les tests s'améliorent. c'est pour ça que selon moi vaux mieux des tests différents.
Le problème avec la solution la plus chère c'est qu'elle aura un impact, qu'on le veuille ou non. Même si je suis d'accord sur le fait qu'on ne devrait jouer la santé sur une question d'argent, on ne peut pas négliger cet aspect. Dans un contexte où il n'y aurait pas de sécu, un test trop cher impliquerait que certaines personnes ne pourraient pas se faire tester. Et dans l'autre cas ça impacterait les impôts.
Donc pour vraiment pouvoir faire le choix il faudrait avant tout connaitre les différences d'efficacité et de coûts entre les deux solutions pour pouvoir estimer les bénéfices et répercussions.
les vidéo ne sorte plus sur peertube?
Tu pourrais faire une introduction aux stats de base ? je n'ai pas de maturité (les humas en suisse) et j'ai besoin d'apprendre.
avec pleins de chats, auf course
Faut pas un test de détection d'une maladie pour avoir une proportion de sa répartition ?
Ca veut dire qu'on peut pas connaître l'efficacité d'un test de détection (comme on connaît pas la proportion de malades) ?
Comme quoi, faire une moyenne est toujours un problème car elle montre la situation globale mais jamais la situation locale.
Or remédier à des problèmes de façon globale entraînera forcément des gâchis puisque certaine zones n’auront pas besoin d’aide tandis que d’autres vont en avoir plus besoin.
L’un des plus gros exemple c’est la nutrition quotidienne globale, en faisant une moyenne, on peut se dire qu’il n’y a pas de problème or il y en a. Et si on se rend compte du problème et qu’on décide d’intervenir sans savoir où sont les zones qui nécessitent le plus une aide à cause de la moyenne on a deux choix :
Donnez une aide suffisante pour le pire des cas à toute les régions mais dans ce cas là, le gâchis de cette ressource précieuse qu’est la nourriture est grand.
Ou alors donnez une aide répartie équitablement en fonction de la moyenne. Imaginons que l’on ai une moyenne de deux personnes en malnutrition par km2 dans le monde. On va donnez à toutes les régions ce qui a été calculé à partir de la moyenne mais le problème persistera toujours puisque les zones de famine n’auront pas reçus assez.
Pour résumez tout ça, je dirai que plus les inégalités sont petites plus la moyenne fonctionnera pour résoudre des problèmes. Et la moyenne ne fonctionnera que parfaitement que lorsqu’il n’y aura aucune inégalité, or dans ce cas, faire une moyenne devient inutile.
Pour arrêter de croire et commencer à savoir ( merci Arnaud Thiry) il faut privilégier les quartiles aux moyennes.
PS : désolé pour le pavé indigeste mais pour ceux qui ont le courage de lire jusqu’au bout, mes félicitations
Selon moi les 2 options sont complémentaires et sont du cas par cas. Il faut prendre en compte l'écart de prix, les capacités logistiques, la tendance pour la maladie à se propager, l'espoir que le prix diminue avec une production plus élevée. Déterminer un seuil de % de malades à partir duquel le traitement national doit être efficace de façon certaine peut être intéressant
Peut on appliquer cela aux tests du covid19 et si oui , ça donne quoi ?
Cette vidéo me pousse à remettre en cause les chiffres officiels sur le nombre de cas
On n'a jamais eu de chiffre sur le nombre de cas, seulement le nombre de personnes hospitalisées
Surtout le problème apparaît quand la maladie est rare, ce qui n'est pas le cas pour le C.
0:22 C'est même pire que ça : les deux objectifs de fiabilité (sensibilité et spécificité) sont en conflit. (Pour plus de détail, la vidéo d'Hygiène Mentale sur le sujet est très intéressante)
Et pour savoir, si le test est refait sur les gens positif? Cela ne réduit pas le risque.
Dans ton dernier exemple si on combine les deux méthode faire 2 test à tout le monde un avec les proportions de la région et un avec la proportion de la région la moins touchée? Cela n'aurait il pas un impact positif?
Je me posais une question ... n'étant pas très habile avec les probabilités, je ne sais pas si c'est pertinent mais essayons.
Si on développe un test "grossier" rapide et peu cher, qui donne un certain nombre de faux positifs, est-ce qu'il serait possible de refaire passer ce même test "grossier" à tous les positifs ? Ne diminuerait-on pas la probabilité de faux positifs ? Ainsi, un test plus précis, mais plus cher, pourrait être pratiqué ensuite sans générer trop de frais ...
N'étant pas à l'aise avec les probabilités, je ne sais pas si répéter l'opération une fois suffirait à baisser significativement le nombre de faux positifs.... ou peut-être que je me trompe totalement ^^'
Y a un truc que j'ai pas compris. Comment tu fais pour savoir la proportion de malades selon les zones (il faudrait faire des tests), sachant que tu as besoin de cette proportion pour produire correctement un test ?
Ça voudrait dire qu'il faut faire un premier test super efficace pour connaître avec grande certitude la proportion de personnes malades avant de pouvoir produire un test adapté pour tester tout le monde ?
Exactement :-)
Merci de soigner les préliminaire, je déteste qu'on me prenne à la hussarde !
Merci pour la vidéo ! Une question qui me vient : peut-on supposer qu'au bout d'un certain nombre de tests passés à un même individu même s'ils disposent d'une marge d'erreur permettent d'affirmer l'état de la personne ? Exemple : j'ai un test fiable à 99%, si je fais 1000 fois le test à un patient et que le résultat est toujours le même, je peux supposer que c'est vrai avec une marge d'erreur réduite ? Ou alors je résonne mal ?
Le test unique semble une meilleure approche. Au-delà des stats, la standardisation est bonne pour les modèles
Ce que je n'ai pas encore vu sur les différentes chaines ayant traité du même sujet (mr phi, science for all,TEB,...) est l'idée que si on peut multiplier le nombre de test (à supposer que le test ne soit pas automatiquement positif pour la personne faux positif, cela dépend de la nature de l'erreur amenant le mauvais résultat), il est possible d'améliorer considérablement la certitude que l'on est bien malade. ou je me trompe?
Merci pour ta vidéo ! Cela m'amène à une question, si on faisait passer deux fois le test à un patient, les résultats seraient-ils indépendants ou forcément identiques ?
Plutôt identiques.
Une autre solution serait d'avoir les deux test:
Le rapide, simple pas chère etc.. mais avec taux de faux positif élevé pour tester en général.
Et le second test complex, long et chère mais presque parfait pour tester uniquement les personnes déjà positives au premier test (pour confirmer le premier test).
Probabilité et pourcentage peuvent parfois être différents :
Si on prend un dé pipé avec un plomb sous la face 1, même si 1/6=17% des faces n°6, la probabilité de faire 6 est beaucoup plus grande.
Si un dé est pipé avec un plomb sous la face 1, alors la proportion de fois que tu obtiendras 6 n'est bien sûr pas 1/6.
Oui, le dé en tant qu'objet physique est couvert à 17% par la face 6 encore, même pipé, mais ça n'a pas de rapport avec notre intérêt du nombre de fois que la face 6 va "sortir" maintenant que le dé est pipé.
Excellente vidéo
Bonjour, c'est un vidéo bien agréable. Elle est très soutenue tout de même. C'est un bon niveau fin de lycée TS - début de fac. Ce n'est pas que ce soit compliqué mais c'est un peu rapide. Je ne sais pas si cela n'aurait pas été mal de présenter la probabilité conditionnelle sous forme d'arbre aussi. Ça peut être un autre paradigme intéressant, pour faire comprendre comment ça marche, non ? Portez-vous bien. PS : J'aime beaucoup les chats, dommage que je soit allergique.
Ici on est bien dans le cas du faux positifs ? Ce serait bien aussi de donner l'explication sur le faux positifs et le faux négatif. Et ses énormes problème dans la situation actuelle.
Vidéo superbement bien faite 😷👍
Faire d'abord un test de basse qualité puis, s'il s'est avéré positif, un test plus poussé me semble être une bonne alternative pour diminuer les coûts non ?
Oui mais que faire des personnes malade non détectée par le premier test ... ?
En fait, faut savoir si on veut ( et peut ) détecter tout les malade, quitte a avoir des faux positifs, ou bien avoir le moins de faux positifs, quitte a ne pas détecter des malades.
Cela m'éclaire le soucis avec les tests pour la maladie de Lyme. Ou le futur soucis pour le test pour la maladie qui nous confine actuellement…
Merci pour cette vidéo ^^ Est-ce que faire plusieurs fois un test imparfait ne permettrait pas d'augmenter la fiabilité du diagnostique ? De mes souvenirs de cours de proba, le prof nous avait dit que si un appareil de mesure a une précision trop faible pour la précision numérique voulue, répéter la mesure permet d'obtenir un chiffre statistique de plus en plus précis, sans avoir à acheter un appareil de mesure plus performant
J'imagine que ça dépend de la cause à l'origine du résultat faussement positif. Prenons par exemple un test cherchant à déterminer si la personne a été infectée récemment par un virus quelconque, en contrôlant la présence d'un anticorps.
Si une personne donnée sort fausse positive du test, parce qu'elle a ces anticorps alors qu'elle n'a pas été infectée (contamination par un virus proche, ayant un/des antigènes en commun), bien que testée à plusieurs reprises elle sortira toujours positivement. Pour diminuer le nombre de faux positifs, il faut déterminer pourquoi on a des faux positifs, et agir en conséquence. Pour mon exemple, il semble donc qu'il vaille mieux varier le paramètre testé.
(plutôt que de refaire le test)
Merci pour la vidéo.
Quid d'un double test sur un candidat (qu'il soit positif ou négatif, malade ou sain)
Cela n'améliorait-il la fiabilité du résultat?
En réalité, c'est souvent comme ça qu'on travaille: le test décrit dans la vidéo sert à faire du screening: il détecte tous les positifs, mais inclut dans le lot beaucoup de faux positif (96% des pos sont des faux pos). Il reste à utiliser un test plus spécifique (moins de faux pos) sur ces quelques patients pour confirmer ou infirmer le diagnostique
@@cedricrobinet1365 Merci pour cette précision
A propos de la fiabilité des test : est-ce que refaire un test suffit à augmenter la fiabilité du résultat ? Ou est-ce que pour un non malade testé positif, une part de l'erreur "viendrait de lui" au sens ou si on refaisait un test, celui-ci serait plus probablement positif ?
Je suppose que ça dépend très fort du type de test et de ce qui a causé le faux positif. De ce que j'ai compris, les tests VIH ne testent pas directement pour le virus mais pour une protéine associée à sa présence, et il y a d'autres virus ou procédés qui laissent les mêmes traces. Je suppose que repasser le même test ne changera pas le résultat. A moins que ce soit une erreur de manipulation, ce qui est aussi extrêmement probable.
En fait, la solution c’est d’utiliser plusieurs tests indépendants qui permettent d’améliorer sensibilité et spécificité et ensuite de faire des tests plus invasifs ou plus coûteux si les deux tests sont positifs, non ?
Et si on testait chaque malade des deux régions plusieurs fois, ça changerait quoi aux chiffres? (j'essaye, mais je ne suis pas si matheux ^^)
Très intéressant.
En général en effet, pour la plupart des maladies, on ne teste pas des gens pris au hasard dans la population, mais des personnes pour lesquelles on a des raisons particulières de tester (symptômes, proximité d'une personne infectée pour une maladie infectieuse). Les raisons pour lesquelles le teste échoue ont aussi leur importance; est-ce parce qu'il est intrinsèquement inapplicable pour certaines personnes (quelque chose chez ces personnes provoquerait toujours une réponse positive à ce test même quand elles ne sont pas malades, par exemple) ou est-ce juste un risque d'erreur aléatoire dû à la difficulté de la manipulation, par exemple? Dans le deuxième cas, on peut juste pratiquer une seconde fois le même test sur les personnes positives et réduire considérablement le risque d'erreur.
Enfin, tout dépend de ce qu'on fait des résultats du test. Si c'est pour décider si on fait un autre examen complémentaire (plus cher) tout dépend du délai (et de son importance dans la pathologie supposée), du risque (éventuel), de l'inconfort et du coût des deux tests (cas du cancer du côlon avec le test sur les selles et la coloscopie), de l'indépendance des risques de faux positif quand ils ne viennent pas juste d'une imprécision non reproductible.
Si c'est pour mesurer la progression d'une épidémie (et là on peut se retrouver effectivement à tester des gens pris au hasard dans la population) on peut corriger les chiffres si on a une idée de la fiabilité du test. Si on demande à la personne de rester confinée chez elle pour une maladie infectieuse, c'est plus embêtant (mais mieux que de demander à tout le monde de rester chez soi). Si c'est pour commencer un traitement à risque, ou décider si on va amputer ou pas, c'est un peu plus gênant.
Et il reste l'autre côté du problème, les faux négatifs.
On peut aussi faire des tests par lots (melange des prélèvements de plusieurs personnes). Avec des lots de 100, au premier ordre, la prevalence de la maladie dans les lots est 100 fois plus forte que dans la population (1 seul malade peut contaminer tout un lot). Je peux donc utiliser le test bon marché pour identifier les lots suspects. Puis, je reserve le test cher et precis pour re-tester 1 a 1 les indvidus qui ont compose les lots positifs.
Question : Comment connaitre la prévalence d'une maladie si on a même pas les tests pour connaitre la prévalence de la maladie ?
Eheh, on teste plusieurs fois les positifs, mais fait'on ça pour le covid ?
pour le test pcr il y a tres peu de faux positifs, le pb c'est d'une part les faux negatifs (en partie dus au prelevement, qui doit se faire profond et dans les neux narines pour etre plus sur, mais meme avec une methode nickel il y a des faux negatifs), et d'autre part au fait que bcp de gentes semblent avoir des symptomes legers et donc facilement pas percus comme lies au covid genre les allegiques par ex qui ont nez qui coule difficultes respirer etc de base avec les pollens en ce moment, et les gentes asymptomatiquesje suis aide soignante en ehpad et on a enfin des tests et une collegue sans aucun sylptome est postitives et elle a pas developpe de symptome pdt sa quarantaine non plus, et moi qui suis allergique ben meme si le test est negatif je fais gaffe parce que c'est peut etre un faux neg et je peux pas vraiment savoir par les symtomes sic 'est une forme legere
Ne suffit il pas de refaire le test pour augmenter significativement la probabilité de savoir si le patient est malade ou faux positif ?
Pas forcément. En théorie si le test répond au bol quand une personne n'est pas malade de sorte qu'il tombe à côté dans 5% des cas (ou n'importe quel autre pourcentage) alors oui répéter le test diminuera le risque d'erreur. Cependant en pratique on peut imaginer que si le test produit un faux positif c'est parce qu'il interprète mal certains éléments de la biologie du patient, et dans ce cas si on répète le test il est possible que ces éléments n'auront pas changé et donc le test produira la même réponse erronée
Je salue humblement Lady Cajou ! Longue vie à la reine !
Commentaire pour le plaisir, merci !
Ça va faire plaisir à Lê toussa
Concernant les proportions des cartes.. par exemple les rois rouges par rapport aux cartes rouges.. ne devrions nous pas plutôt diviser le nombre de cartes rouges par le nombre de rois rouges et non l'inverse ?
Super vidéo comme d'hab !
J'ai apprécié cette vidéo, qui est comme toujours très didactique. Je voudrais cependant signaler que l'exemple du petit chat qui donne des valeurs arbitraires ne donne en rien une preuve que la formule de Bayes fonctionne ! Je pense par conséquent qu'il y a eu un manque de précision dans les termes employés, et qu'il aurait été plus rigoureux de mettre en lumière le fait que ce n'est qu'un exemple. :)
C’est marrant, je faisais ça aussi avant. Ma mère m’a appris à le faire, elle est tellement douée à ça ! 😂
Une fois elle a mélangé une autruche avec un suricate. 😂
L'option du moindre coût, ça peut être pertinent dans notre société actuelle, mais idéalement on devrait avoir les moyens de proposer le meilleur test possible partout.
Je précise au cas où, les différents tests sont efficaces dans leurs régions respectives. Ainsi le test moins cher et largement suffisant dans la région plus touchée et payer plus ne permet pas de gagner grand chose. Le test n'est pas vraiment meilleurs dans ce cas.
Oui, merci, j'avais compris que chaque test était suffisant dans chaque région, mais dans une société imaginaire au sein de laquelle le coût n'est pas un problème, ce pas grand chose que l'on gagne, on le gagne avec un coût supplémentaire qui ne se compte pas en argent.
Autrement, dans la société réelle, je suis d'accord que la solution du moindre coût est la meilleure. Pas seulement pour une question d'argent ceci dit, mais également pour une question de rapidité. Ce qui fait que même dans ma société imaginaire, le moindre coût est souhaitable dans un premier temps.
En cas de test positif, refaire un autre test, si possible de meilleure qualité et avec un autre prélèvement ?
Je pense qu'un même test partout est préférable. Sinon, les zones les plus pauvres risquent d'être laissés pour compte; comme c'est malheureusement trop souvent le cas
Pour avoir fait quelques stats durant mes études, pour moi le soucis a toujours été... Comment détermine t on a priori le nombre total de malade dans la population globale..
D'ailleurs je trouve que c'est ce qui coince dans la pensée bayésienne en général...
C'est des vrais chiffres la part des ménages qui possèdent des chats ? pour info ?
Oui !
Pour ceux qui veulent approfondir il ya l'article des zétérinaires "tests diagnostiques : comment! pas FIABLE!? @@@##!?" (zeterinaires point fr ) On y aborde une méthode pratique de la gestion de l'a priori en fonction des caractéristiques du test et d'autres aspects. Il y a même un modèle de tableau de contingence à télécharger.
Par contre, on obtient comment la prévalence préalablement au développement du test ?
Il faut sonder la population cible et tester via un test ultra précis qui est malade et qui n'est pas malade !
@@ChatSceptique un test étalon quoi...
Salut le @ChatSceptique,
Tu mentionnes à l'affichage de la formule de Bayes, qu'elle est à la base d'un courant de pensée critique différent de celui que tu défends. Quel est ce courant ? Ça ne me parle pas 🙂 Merci
Bayesianisme. Regarde les vidéos de Science4all sur le sujet
@@thear1s Merci pour le tuyau :)
En proba/stat, on nous disait de tester deux fois pour que ce soit plus sûr...