Un algorithme de dépistage systématique de la tuberculose doit combiner un ou plusieurs tests de dépistage de la tuberculose-maladie et une évaluation diagnostique distincte, comme le recommande l’OMS (12). Un résultat négatif au test de diagnostic combiné à une suspicion clinique de tuberculose encore élevée peut être suivi d’une évaluation clinique complémentaire. Celle-ci pourrait comprendre un second test avec la même méthode de diagnostic ou une autre et/ou un suivi étroit des symptômes cliniques, avec ou sans radiographie thoracique. Un résultat positif au test de diagnostic combiné à une faible valeur prédictive positive du résultat du test peut devoir être confirmé par d’autres tests et une évaluation clinique.
Les différentes configurations des tests de dépistage ont des conséquences différentes sur la sensibilité, la spécificité et les coûts de l’algorithme. Les algorithmes à dépistage unique comprennent un seul test de dépistage ; les personnes dont le test est positif doivent subir une évaluation diagnostique de la tuberculose. Des exemples d’algorithmes à dépistage unique sont le dépistage de la toux chez tous les patients d’un dispensaire, ou une campagne de dépistage par camionnette mobile durant laquelle tous les membres de la communauté passent une radiographie thoracique.
Les algorithmes de dépistage en parallèle comprennent une étape de dépistage initiale basée sur deux tests de dépistage simultanés (par exemple, le dépistage des symptômes et la radiographie thoracique). Un résultat positif ou anormal à l’un ou l’autre test de dépistage (ou aux deux) entraîne un aiguillage vers une évaluation diagnostique. Les algorithmes de dépistage en parallèle sont plus sensibles, car ils permettent de toucher une population plus large de personnes à évaluer pour la tuberculose à l’aide d’un test de diagnostic. Cette approche est idéale si les buts du dépistage sont de maximiser la détection des cas ou de mesurer la prévalence de la tuberculose dans la population dépistée. (Une approche de dépistage en parallèle est utilisée dans les enquêtes de prévalence, où le dépistage des symptômes est combiné à la radiographie thoracique) (15). Cependant, les algorithmes de dépistage en parallèle sont généralement moins spécifiques et ont donc des implications financières plus élevées en raison du plus grand nombre de personnes aiguillées vers une évaluation diagnostique et d’un risque plus élevé de résultats de dépistage faussement positifs.
Les algorithmes de dépistage séquentiel comprennent deux tests de dépistage réalisés successivement, avec un aiguillage vers le second test de dépistage en fonction des résultats du premier test. Un algorithme de dépistage séquentiel positif est un algorithme de dépistage dans lequel un résultat positif ou anormal au premier test déclenche l’aiguillage vers un second test de dépistage, suivi ensuite d’une évaluation diagnostique pour les personnes dont le résultat est positif aux deux tests de dépistage. Un exemple d’une telle approche est le dépistage de tout symptôme de tuberculose suivi d’un dépistage par radiographie thoracique pour ceux qui présentent des symptômes. Cette approche de dépistage permet d’augmenter la probabilité de tuberculose avant test dans la population dépistée avant l’aiguillage vers une évaluation diagnostique, ce qui augmente l’efficacité du programme de dépistage et réduit le risque de diagnostics faussement positifs. Cette approche est toutefois moins sensible.
Un algorithme de dépistage séquentiel négatif est un algorithme dans lequel un résultat positif ou anormal au premier test de dépistage entraîne un aiguillage vers une évaluation diagnostique, tandis qu’un résultat négatif ou normal au premier test de dépistage entraîne un aiguillage vers un second test de dépistage, puis un aiguillage ultérieur vers une évaluation diagnostique pour les personnes dont le résultat au second test de dépistage est positif ou anormal. Un algorithme de dépistage séquentiel négatif a les mêmes sensibilité et spécificité qu’un algorithme de dépistage en parallèle utilisant les mêmes tests (le même nombre de personnes sera aiguillé vers une évaluation diagnostique), mais il réduit le coût du dépistage, car le second test de dépistage est limité aux personnes dont le résultat au premier test est négatif. Par exemple, un algorithme qui commence par le dépistage des symptômes et est suivi par une radiographie thoracique des personnes qui ne présentent pas de symptômes permettra de détecter autant de cas avec moins de radiographies thoraciques que le dépistage des symptômes et la radiographie thoracique pour toutes les personnes. Cependant, un tel algorithme peut entraîner des délais, car les tests ne sont pas effectués simultanément. La spécificité d’une approche de dépistage séquentiel négatif sera inférieure à celle d’un algorithme séquentiel positif en raison du plus grand nombre de personnes aiguillées vers une évaluation diagnostique et du risque plus élevé de résultats de dépistage faussement positifs.