Gautier DEFOSSEZ 1, Alexandre ROLLET 1, Olivier DAMERON 2, Pierre INGRAND 1 1- Registre Général des Cancers de Poitou-Charentes 2- Université de Rennes 1, IRISA UMR6074, Rennes JOURNÉE DES PAENAIRES ET JOURNÉE SCIENTIFIQUE DU REGISTRE GÉNÉRAL DES CANCERS DE POITOU-CHARENTES POITIERS, LE 3 DÉCEMBRE 2015
Approche multidisciplinaire en cancérologie Succession d examens diagnostiques, de traitements, dont la séquence varie selon l état de santé du patient et les facteurs organisationnels (offre de soins, recommandations) Information répartie dans des sources multiples à l échelle individuelle Contexte d informatisations des données médicales, interopérabilité des systèmes d informations 2
Réduire les délais entraînant des pertes de chance (Plan cancer 2014-2019) Politique active de maîtrise des délais Indicateurs de qualité Proposition de suivi continu des délais Peu d outils disponibles en-dehors d enquêtes 1,2,3 1. INCa. Etude sur les délais de prise en charge des cancers du sein et du poumon. Collection Etudes et Perspectives, Institut National du Cancer (INCa), Boulogne-Billancourt, 2012. 2. INCa. Du diagnostic au premier traitement : délais de prise en charge des cancers enregistrés par les registres spécialisés du réseau Francim 1999-2008. Collection État des lieux & des connaissances, Institut National du Cancer (INCa), Boulogne-Billancourt, novembre 2012. 3. Molinie F, Leux C, Delafosse P, Ayrault-Piault S, Arveux P, Woronoff AS, Guizard AV, Velten M, Ganry O, Bara S, Daubisse-Marliac L, Tretarre B. Waiting time disparities in breast cancer diagnosis and treatment: a population-based study in France. Breast 2013, 22:810 6. 3
Développer d un algorithme de représentation temporelle du parcours de soins des patients atteints de cancer Typologie d évènements traceurs Agrégation chronologique des données Première application : cancer du sein Evaluer la performance de l algorithme par confrontation aux parcours réels des patientes 4
FIGURE 1: ILLUSTRATION DU FORMULAIRE DE VALIDATION DES TUMEURS (EXEMPLE DE RÉSUMÉ DE TRAJECTOIRE DE LA PRISE EN CHARGE D UNE PATIENTE ATTEINTE D ADÉNOCARCINOME CANALAIRE INFILTRANT DU SEIN) 5
< 12 sem Figure 1 : Cancer du sein non métastatique de bon pronostic < 6 sem < 6 mois Figure 2 : Cancer du sein non métastatique en présence de facteurs de mauvais pronostic < 12 sem Figure 3: Cancer du sein non métastatique en cas de cancer infiltrant et volumineux et/ou d un cancer inflammatoire 6
FIGURE 2: PROCESSUS DE RECONSTITUTION DU PARCOURS DE SOINS (1/2) Identification of tracer events ID SOURCE STRUCTURE CODES/PROCEDURES DATE 1 AP 17CBLAR BHGSA7B2 20/06/2008 1 HD 44CRLCC Z511 (C509) 11/07/2008 1 HD 44CRLCC Z511 (C509) 01/08/2008 1 HD 44CRLCC Z511 (C509) 22/08/2008 1 HD 44CRLCC Z511 (C509) 12/09/2008 1 HD 79PCINK C502 / QEFA001 04/10/2008 1 AP 17CBLAR OHGSA7B2 04/10/2008 1 HD 79CHNIO Z5100 (C509) 21/01/2009 1 HD 79CHNIO Z5100 (C509) 22/01/2009 1 1 HD 79CHNIO Z5100 (C509) 01/03/2009 1 HD 79CHNIO Z5100 (C509) 02/03/2009 7
FIGURE 2: PROCESSUS DE RECONSTITUTION DU PARCOURS DE SOINS (1/2) Identification of tracer events Aggregation into states ID SOURCE STRUCTURE CODES/PROCEDURES DATE EVENT 1 AP 17CBLAR BHGSA7B2 20/06/2008 Biopsy 1 HD 44CRLCC Z511 (C509) 11/07/2008 Chemotherapy 1 HD 44CRLCC Z511 (C509) 01/08/2008 Chemotherapy 1 HD 44CRLCC Z511 (C509) 22/08/2008 Chemotherapy 1 HD 44CRLCC Z511 (C509) 12/09/2008 Chemotherapy 1 HD 79PCINK C502 / QEFA001 04/10/2008 Surgery and LNR* 1 AP 17CBLAR OHGSA7B2 04/10/2008 Surgery 1 HD 79CHNIO Z5100 (C509) 21/01/2009 Radiotherapy 1 HD 79CHNIO Z5100 (C509) 22/01/2009 Radiotherapy 1 Radiotherapy 1 HD 79CHNIO Z5100 (C509) 01/03/2009 Radiotherapy 1 HD 79CHNIO Z5100 (C509) 02/03/2009 Radiotherapy STATE ACP CT_NEO SURG + ACP CHAR A N D R 8
Aggregation into states Representation of sequences FIGURE 2: PROCESSUS DE RECONSTITUTION DU PARCOURS DE SOINS (2/2) STATE ACP CHAR A Forme simple ORDER CHAR 1 A 2 N 3 D 4 R Représentative de la présence et de l ordre des états Recodage des états sur un seul caractère CT_NEO SURG + ACP N D R Forme étendue Calculation of time-lapses STA END TIME CHAR 1 1 1 A 2 21 20 I 22 85 64 N 86 106 21 I 107 107 1 D 108 215 108 I 216 256 41 R Fait intervenir la durée des états Avec des périodes sans évènements Répétition de chaque caractère en fonction de la durée de l état 1 2 21 22 85 86 106 107 108 215 216 256 A I I N N I I D I I R R 109 (time-lapse to radiotherapy) 9
Population d étude Echantillon de 159 patientes atteintes de cancer du non métastatique (stades TNM I, II ou III) Prise en charge intégrale dans 3 des 5 territoires de santé de la région Poitou-Charentes (2 centres de radiothérapie libérale) Reconstruction des parcours réels des patientes A partir des informations issus du dossier médical Selon les mêmes règles que l algorithme Mesures de dissimilarité entre paires de séquences Distance d édition de Levenshtein Permet de comparer des chaînes de caractères avec des longueurs différentes en utilisant des opérations aux coûts identiques 10
FIGURE 3: SCHÉMA D ÉVALUATION DE L ALGORITHME DE REPRÉSENTATION Cancer registry data (source datasets) Sample of 159 breast cancer patients Data collected from medical files (medical reports) Algorithm Representation of sequences (chronological aggregation of events into states according to the level of granularity derived from clinical practice guidelines) Manually Algorithm sequences Simple form Extended form Observed sequences Simple form Extended form Evaluation by similarity measure (Levenshtein Edit Distance) 11
Tableau 1 : Description des séquences de soins observées dans l échantillon Séquence de soins N (%) De bon pronostic (figure 1a) Biopsie Chir Biopsie Chir Chir Chir En présence de facteurs de mauvais pronostic (figure 1b) Biopsie Chir Chimio Biopsie Chir /Chimio Chir Chimio Chir /Chimio En cas de cancer volumineux et/ou inflammatoire (figure 1c) Biopsie Chimio néo-adj Chir 81 (51%) 47 (30%) 16 (10%) 13 (8%) 5 (3%) 54 (34%) 42 (26%) 8 (6%) 2 (1%) 2 (1%) 8 (5%) Autres séquences (séquences non standards) 16 (10%) 12
98,1% [96,0-100,0] similaires sur l ordonnancement des états (N=3 séquences dissimilaires) 87,8% [84,5-93,7] similaires sur l ordonnancement et la durée des états au jour près (N=18 séquences dissimilaires) Séances manquantes en début de chimio ou radio Reprise pour curage manquante Erreur de datation de la chirurgie 92,9% IC95 [89,1-97,0%] à 3 jours près 13
Génération efficiente des délais d accès aux traitements Place prépondérante des données ACP et PMSI sous condition de leur qualité et de leur complétude Identifier les facteurs associés aux inégalités de délais de prise en charge (cf. présentation A. Quillet) Méthodologie reproductible dans les autres régions car utilisation de données sources standardisées Extension des travaux (autres localisations, épisodes de soins antérieurs /postérieurs, autres sources de données) 14
Site internet http://medphar.univ-poitiers.fr/registre-cancers-poitou-charentes/ Projet TRAJAN Appel à projets libres 2013 Recherche en sciences humaines et sociales, épidémiologie et santé publique Defossez G, Rollet, Dameron O, Ingrand P. Temporal representation of care trajectories of cancer patients using data from a regional information system: an application in breast cancer. BMC Med Inform Decis Mak. 2014 Apr 2;14:24. 15