Etude des propriétés statistiques et utilisation de la méthode de Hui et Walter pour l'évaluation d'un examen diagnostique sans examen de référence : application à l'imagerie médicale
Institution:
ToursDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Hui and Walter proposed a reference free multinomial latent class model to estimate the sensitivities and specificities of a diagnostic test, but needing at least three observers. The maximum likelihood estimation of the parameters of their model, in the asymptotic conditions, requires two assumptions : i) independance of errors conditional on the true state of the disease, ii) error rate constancy. The goal of our thesis was to assess the statistical properties and the validity of these parameters when the assumptions are not met, and the sample size is finite. A simulation study analyzed the influence of the sample size on the bias and the precision of the parameters estimates. A small sample size, when the prevalence is low, led to an overestimation of the prevalence of the disease and the specificities, and an underestimation of the sensitivities. Another simulation study showed an important bias on the parameter estimates in the presence of dependencies between observers. A reanalysis of the data from interpretation of 85 thoracic CT-scans performed to assess lung cancer extension pointed out discrepancies between the parameters estimated by the method and those obtained through the surgical pathologic gold-standard. The classes defined by the method do not overlap in fact the true diagnostic categories, but appear related to a common radiological semiology seen by all the observers ; the estimated parameters measure then the gap between each observer and this semiology. This method appears to be more interesting than the Kappa coefficient to assess the agreement between observers. The last section of the thesis suggests a general strategy to assess the diagnostic properties of medical imaging techniques.
Abstract FR:
Hui et Walter ont proposé un modèle multinomial à classes latentes permettant l'estimation des sensibilités et spécificités d'un examen diagnostique sans recours à une référence, mais nécessitant au moins trois observateurs. L'estimation des paramètres de leur modèle par maximisation de la vraisemblance dans des conditions asymptotiques nécessite deux hypothèses : i) indépendance des observateurs conditionnellement au vrai diagnostic, ii) constance des taux d'erreur. L'objectif de notre thèse était d'évaluer les propriétés statistiques et la validité de ces paramètres lorsque ces hypothèses ne sont pas vérifiées et dans le cas d'effectifs de taille limitée. Une étude par simulation a mis en évidence de biais en rapport avec l'existence de dépendances entre observateurs. Une réanalyse de données d'interprétation de 85 tomodensitométries pour cancer du poumon a montré des différences entre les paramètres estimés par la méthode et les valeurs réelles obtenues par référence à l'anatomopathologie opératoire. Les catégories mises en évidence par la méthode ne recouvrent pas en fait le vrai diagnostic mais correspondent à une sémiologie radiologique commune perçue par les observateurs ; les paramètres mesurent alors l'écart de chaque observateur par rapport à cette sémiologie. Cette méthode paraît être plus intéressante que le coefficient Kappa pour évaluer la concordance entre observateurs. La dernière partie de la thèse propose une stratégie générale d'analyse des propriétés diagnostiques des techniques d'imagerie médicale.