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176 Biostatistiques pour le clinicien
Élaboration des courbes ROC
Les courbes ROC consistent à porter sur un graphique, pour une
valeur donnée de seuil entre le normal et l’anormal d’un examen,
sa sensibilité (Se) en ordonnée et la spécificité correspondante (Sp)
en abscisse. En répétant ces mesures pour différentes valeurs seuil,
on peut déterminer des courbes : c’est le principe des courbes ROC
(fig. 2).
Fig. 2 – Exemple d’une courbe de sensibilité (Se) en fonction de la spécificité
(Sp), mais ceci n’est pas l’expression habituelle d’une courbe ROC (fig. 3).
Ces courbes montrent qu’habituellement, une valeur seuil qui correspondrait à une sensibilité proche de 100 % aurait une spécificité
proche de 0 %, alors qu’une valeur seuil proche de 100 % de spécificité aurait une très mauvaise sensibilité. Sur ce graphique, une courbe
ROC proche de la diagonale correspond à un test qui n’a pas d’intérêt
diagnostique.
En fait, dans les courbes ROC, élaborées à l’aide de logiciels, l’axe des
abscisses correspond, non pas à la spécificité, mais à son complément,
1 – Sp (fig. 3).