La proportion d'individus qui ont effectivement une condition donnée et que le test diagnostique classe comme positifs ; formellement Sensibilité = TP / (TP + FN), où TP = vrais positifs et FN = faux négatifs.

Principe

Une sensibilité élevée implique un faible taux de faux négatifs pour le seuil de test choisi ; un test très sensible est donc moins susceptible de passer à côté de cas parmi les personnes malades.

Démonstration

Scénario illustratif → Un test de dépistage pour la condition X est évalué sur une cohorte contenant des personnes malades. Reconnaissance → Sur 100 personnes atteintes, le test est positif pour 95 (TP=95, FN=5). Action → Les cliniciens interprètent prudemment les résultats négatifs. Conséquence → Moins de cas mal diagnostiqués que si le test était moins sensible.

Mauvaise application

Interpréter la sensibilité comme la probabilité qu'un résultat positif indique la maladie (confusion entre sensibilité et VPP). L'erreur sémantique est de confondre P(test+ | maladie) avec P(maladie | test+).

Conséquence

Choisir un seuil à haute sensibilité réduit les diagnostics manqués (faux négatifs) mais augmente en général les faux positifs à ce seuil, entraînant davantage d'examens de confirmation ou de suivi et une utilisation supplémentaire des ressources.

Inversion

Quand le standard de référence est imparfait, qu'il existe un biais de spectre ou que la population testée diffère de l'échantillon de validation, la sensibilité mesurée peut ne pas se généraliser ; dans ces cas, une sensibilité apparente élevée ne garantit pas un faible taux de faux négatifs en pratique.

Limite

Dans : Tests diagnostiques binaires comparés à un standard de référence défini avec un seuil de positivité spécifié. Cas limite : Biomarqueurs continus dont la sensibilité dépend du point de coupure choisi. Hors : Mesures de performance dépendant de la prévalence (p.ex. VPP), ou scores de risque probabilistes calibrés plutôt qu'une classification binaire.

Tension sémantique

Sensibilité ↔ Spécificité : augmenter la sensibilité tend à diminuer la spécificité pour un même test, de sorte que maximiser la sensibilité peut entrer en conflit avec la réduction des faux positifs.

Synthèse

La sensibilité mesure l'aptitude d'un test à détecter la maladie existante (P(test+ | maladie)); son utilité dépend des conséquences cliniques des cas manqués et de l'effet du seuil et de la population sur le taux de faux négatifs.