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Abstract

 

RESUME

Introduction : En se basant sur l’analyse des rétinophotographies de patients diabétiques, l’objectif de cette étude était d’évaluer la validité d’un logiciel d’aide à la décision dans le dépistage de la rétinopathie diabétique (RD) au Cameroun. Méthodologie : Il s’agit d’une étude d’évaluation diagnostique d’un logiciel d’aide à la décision. Des photographies rétiniennes bilatérales non mydriatiques ont été réalisées chez les participants. En utilisant la classification ALFEDIAM du stade d’évolution de la RD, chaque participant (représenté par 2 images) a été classé par un ophtalmologue. Puis, une matrice de correspondance entre cette classification et celle du logiciel d’aide à la décision a permis que l’ophtalmologue et le logiciel les classent en cas référable (malade) ou non référable (non malade). Ces décisions ont été évaluées (degré d’accord, indices de validité du logiciel) par rapport à celles d’un rétinologue (gold standard). Résultats : La RD était présente chez 33 (12,3%) des 269 patients diabétiques (538 images) inclus dans l’étude. Le degré d’accord entre l’ophtalmologue et le rétinologue montrait un K de 0,73 et de 0,04 entre le logiciel et l’expert. Les indices de validité de ce logiciel indiquaient une sensibilité de 97,0%, une spécificité de 37,7% et une aire sous la courbe ROC de 0,673 (IC à 95% : 0,594 – 0,753). Conclusion : L’évaluation des indices de validité de ce logiciel d’aide à la décision montre des performances encore peu optimales pour le dépistage automatique de la RD dans notre contexte. L’amélioration continue de ses performances intrinsèques et le choix d’un meilleur test de référence permettrait d’améliorer significativement les résultats obtenus au cours de cette étude.

ABSTRACT

Background: Based on the analysis of retinophotographs of diabetic patients, the objective of this study was to evaluate the validity of decision support software in the screening of diabetic retinopathy (DR) in Cameroon. Methodology: This is a diagnostic evaluation study of a decision support software. Bilateral non-mydriatic retinal photographs were taken of the participants. Using the ALFEDIAM classification, each participant (represented by 2 images) was classified by an ophthalmologist. Then, a correspondence matrix between this classification and that of the decision support software enabled the ophthalmologist and the software to classify them into referable (sick) or non-referable (not sick) cases. These decisions were evaluated (degree of agreement, software validity indices) in relation to those of a retinologist (gold standard). Results: DR was present in 33 (12.3%) of the 269 diabetic patients (538 images) included in the study. The degree of agreement between the ophthalmologist and the retinologist showed a K of 0.73 and of 0.04 between the software and the expert. The validity indices of this software indicated a sensitivity of 97.0%, a specificity of 37.7% and an area under the ROC curve of 0.673 (95% CI: 0.594 - 0.753). Conclusion: The evaluation of the validity indices of this decision support software shows performances that are still not optimal for automatic DR screening in our context. The gradual improvement of its intrinsic performances and the choice of a better reference test would significantly improve the results obtained during this study.

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How to Cite
Bediang, G., Abbou Panpom, V., Koki, G., & Epee, E. (2020). Utilisation d’un Logiciel d’Aide à la Décision pour le Dépistage de la Rétinopathie Diabétique au Cameroun. HEALTH SCIENCES AND DISEASE, 21(3). https://doi.org/10.5281/hsd.v21i3.1855
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