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200 Biostatistiques pour le clinicien
qui peut exister entre différentes variables. Mais ils ne permettent pas
d’apprécier une concordance.
En voici une illustration.
Supposons que deux cliniciens examinent, de façon indépendante l’un
de l’autre, 100 malades et fassent les diagnostics suivants d’appendicite
aiguë (tableau I).
Tableau I – Résultats (fictifs) du diagnostic de deux examinateurs
chez 100 malades qui ont une suspicion d’appendicite aiguë.
Docteur Galien :
Pas d’appendicite
Appendicite
Docteur Vésale :
Pas d’appendicite
Appendicite
50
0
0
50
Le calcul du F² montre une valeur de 100, ce qui correspond à une
valeur de p < 0,001. Il y a donc une relation statistiquement significative entre les diagnostics des deux examinateurs. Il y a aussi une
parfaite concordance entre eux (nous verrons que N est égal à 1).
Supposons, dans un second exemple tout aussi fictif, que les résultats
d’une autre étude concernant 100 autres malades examinés par deux
autres examinateurs, toujours de façon indépendante l’un de l’autre
soient les suivants (tableau II).
Tableau II – Résultats (fictifs) du diagnostic de deux examinateurs
chez 100 malades qui ont une suspicion d’appendicite aiguë.
Docteur Hippocrate :
Pas d’appendicite
Appendicite
Docteur Hunter :
Pas d’appendicite
Appendicite
0
50
50
0
Dans ce second exemple, le F² est de 100 (p < 0,001). Il existe une
relation statistiquement significative entre les diagnostics des deux
examinateurs. En revanche, il y a une discordance totale entre les deux
examinateurs (nous verrons que N est égal à – 1).
La concordance n’est pas l’appréciation d’une proportion identique
d’événements.
Prenons, cette fois l’exemple, toujours fictif, de deux radiologues
qui voient une série d’échographies et dont les conclusions sont les
suivantes (tableau III) :