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 Conclusion : l’exemple du VIH

On voit ici, qu’en plus de la sensibilité et de la spécificité des tests disponibles, la prévalence d’une maladie est un facteur essentiel dans la mise en place d’un dépistage généralisé (ou sa restriction à une population particulièrement touchée : ceux qui présentent les symptômes, leurs proches, les soignants...). Ainsi pour le VIH, alors que l’on dispose d’un test sensible à 99,9 % et spécifique à 99,5 %, le dépistage se concentre sur les populations à risques (dans les pays occidentaux) notamment en raison de la faiblesse de la valeur diagnostique dans la population générale.
Pour un taux de prévalence de 0,3 % (ordre de grandeur pour la France) la valeur diagnostique positive serait de 37,5 % seulement : près de deux tiers des dépistés ne seraient pas porteurs du virus (d’où la nécessité d’une contre-expertise).
La nécessité de commencer le traitement le plus tôt possible incite néanmoins certains spécialistes à réclamer un dépistage généralisé.

Les raisons qui poussent les pouvoirs publics à mettre en place ou non un dépistage systématique sont nombreuses et d’ordres divers (coût, disponibilité, efficacité, saturation du système médical, risques psychologiques pour les faux positifs, absence éventuelle de traitement ou au contraire, nécessité d’un traitement précoce...) mais il ne faut pas négliger l’aspect purement mathématique induit pas le côté anti-intuitif de la formule de Bayes (qui permet, en gros, d’inverser les causes et les conséquences dans un calcul de probabilité : on peut très bien avoir un test qui détecte 99.9% des malades mais qui ne donne que 37.5% de malades parmi les personnes positives comme dans l’exemple du VIH...)

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