Grand Oral maths-Svt

« Orale maths-Svt INTRO : Bonjour à tous et à toutes ! Aujourd'hui, je vais vous présenter Évelyne Dhéliat , une présentatrice de télévision française de 75 ans qui a été atteint d’un cancer du sein.

En effet, celle-ci a été a victime de la présence de cellules anormales dans le sein, cellules qui se multiplient de façon anarchique pour former une tumeur maligne.

Selon le type de cancer du sein, ces cellules peuvent rester confinées dans le sein ou migrer vers voire le reste du corps on appelle cela des métastases. Dans le cadre de ma présentation orale, je vais donc explorer comment les probabilités conditionnelles aident-elles au dépistage d’une maladie. Tout d'abord, nous nous pencherons sur le fonctionnement des probabilités conditionnelles dans la médecine pour ensuite aborder les limites de ces probabilités conditionnelles dans la médecine. I/ L’utilité des probabilités conditionnelles dans la médecine : Les probabilités conditionnelles jouent un rôle essentiel dans le dépistage des maladies. Elles sont calculées en prenant en compte des informations telles que les symptômes, les facteurs de risque ou les résultats des tests diagnostiques.

Ces probabilités dépendent de la prévalence de la maladie dans la population et des performances des tests utilisés. Prenons l'exemple du dépistage du cancer du sein.

Lorsqu'une femme subit une mammographie, un test de dépistage couramment utilisé, le résultat peut être positif, indiquant une présence suspecte de cancer, ou négatif, indiquant l'absence de signe de cancer. Cependant, il est important de noter que les tests de dépistage ne sont pas parfaits et peuvent donner des faux positifs ou des faux négatifs.

Les probabilités conditionnelles interviennent dans ces cas.

Les médecins utilisent les probabilités conditionnelles pour évaluer la probabilité réelle qu'une femme ait un cancer du sein si son résultat de mammographie est positif.

Ils prennent en compte des informations telles que l'âge, les antécédents familiaux et d'autres facteurs de risque pour calculer cette probabilité.

Cela permet de prendre des décisions éclairées concernant les examens de suivi et les interventions médicales supplémentaires. De plus, les probabilités conditionnelles sont également utilisées pour évaluer l'efficacité des tests de dépistage et améliorer leur précision.

En comparant les résultats des tests avec les diagnostics ultérieurs, il est possible de calculer la sensibilité (capacité du test à détecter la maladie chez les personnes réellement atteintes) et la spécificité (capacité du test à exclure la maladie chez les personnes non atteintes).

Ces informations sont essentielles pour évaluer l'utilité clinique des tests et guider les politiques de dépistage. II/ Les limites des probabilités conditionnelles dans le dépistage d’une maladie : Les probabilités conditionnelles jouent un rôle important dans le dépistage.... »