Un patient présentant des symptômes non spécifiques est testé pour une maladie rare dont la prévalence est de 0,1 %. Un test de dépistage offre une sensibilité et une spécificité de 95 % ; l’arbre calcule la probabilité de chaque résultat possible et met en évidence le risque élevé de faux positifs malgré cette forte spécificité.
Comprenez les décisions qui le sous-tendent.
Décider s’il faut effectuer le test compte tenu de la faible probabilité préalable
faible valeur prédictive positive malgré une forte spécificité
valeur prédictive négative élevée et résultat rassurant
Utiliser ce modèle pour analyser des stratégies diagnostiques et expliquer l’influence de la probabilité préalable sur l’interprétation des tests. Il s’applique aussi à toute décision probabiliste séquentielle, comme la notation du risque de crédit ou l’échantillonnage en contrôle qualité.