Apprécier le pronostic des cancers bronchiques à petites cellules

Le cancer à petites cellules, à défaut d’innovation thérapeutique révolutionnaire, fait l’objet d’un nouveau nomogramme pronostique établi à partir de plus de 200 000 cas répertoriés dans les bases de données nationales américaines. 

Entre 2004 et 2011, ce sont 34380 cas qui remplissaient les conditions d’inclusion (absence de données manquantes pour les items sélectionnés). 

Le nomogramme a été établi à partir d’une cohorte de training de 24 680 patients (la cohorte de validation n=9700 était constituée des patients diagnostiqués entre 2012 et 2013). La survie globale, objectif principal, était évaluée du diagnostic au décès ou à la perte de vue. De nombreuses variables liées au patient ou au traitement, étaient analysées.

Le model statistique est trop compliqué pour être résumé ici. 

Il ressort que les éléments pronostiques majeurs sont le TNM (8eme édition), le type de traitement, le sexe, la race (afro-américain, hispanique ou blanc), le site uni ou bilatéral de la maladie , le score de Charlson et l’âge. 

Lorsque le monogramme intégrant ces données est établi, la survie entre deux groupes adjacents est toujours significativement différente (p<0.05). Cet algorithme est plus discriminant que les deux classifications TNM et VASLG 

Une version en ligne de ce normogramme est disponible (cliquer ici). 

Il s’agit donc d’un monogramme solide et assez simple à réaliser, basé sur des données courantes de démographie et de prise en charge. Il pourrait constituer une aide à la prise de décision. Néanmoins, les auteurs précisent qu’il ne saurait être un guide dans le choix des traitement, notamment du fait de l’absence de prise en compte des comorbidités des patients. Les limites soulignées également sont que les interactions entre les stades notamment précoces et les modalités de traitement ne sont pas prises en compte, de même que les paramètres hématologiques. Enfin, les modalités de traitement sont considérées comme une variable instantané et non pas évoluant dans le temps, dans la mesure où les progressions ou les rechutes ne sont pas documentées. Enfin, l’analyse n’a porté que sur 34 380 patients chez lesquels les dossiers étaient complets sur les plus de 200 000 initialement identifiés, ce qui peut probablement constituer une importante source de biais.