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Question: "Si un test qui détecte une maladie dont la prévalence est de 1/1.000, a un taux de faux positifs de 5%, quelle est la probabilité qu'une personne ayant un résultat positif ait effectivement la maladie, tenant compte du fait que vous ne connaissez rien des symptômes et des signes de la personne ? " Voici le calcul correct (faisant l'hypothèse d'un test parfaitement sensible): prévalence divisée par la somme de la prévalence et du taux de faux positifs (dans les mêmes unités), ou (0,001)/ (0,051), ce qui donne une VPP de 1,96%. Les auteurs acceptaient " 1,96% ", " 2% " ou " moins de 2% " comme réponses correctes. Globalement, 14 des 61 participants (23%) ont donné une des réponses acceptées. Les réponses des participants variaient de " 0,005% " à " 96%, " avec une médiane de 66% (33 fois plus élevée que la réponse correcte). Pour les auteurs les résultats montrent que la majorité des participants à cette étude dans un hôpital unique ne pouvait pas évaluer la VPP selon le scénario décrit. De plus, l'erreur la plus commune était une importante surestimation de la VPP, une erreur qui pourrait avoir un impact considérable sur la suite du diagnostic et du traitement. Ils plaident pour qu'on révise les standards d'éducation pré-médicale, afin d'y incorporer des cours de statistiques, qui sont fréquemment utilisées, au lieu du calcul, qui est rarement utilisé en pratique clinique. C'est à Boston, pas en Belgique. Ah bon ? Ouf !Manrai AK et al. Medicine's uncomfortable relationship with math calculating positive predictive value. JAMA Intern Med. Published online April 21, 2014.