Validation de 6 indices de comorbidités en onco-gériatrie pour prédire la mortalité à 1 an: l étude ELCAPA-04 F. Canoui-Poitrine, F About, C Tournigand, M Laurent, P Caillet, A Le Thuaut, E Audureau, E Liuu, JL Lagrange, E Paillaud, S Bastuji-Garin, pour le groupe ELCAPA EA 4393, CEpiA (Clinical Epidemiology And Ageing), UPEC, Faculté de Médecine, Créteil UCOG Sud Val-de-Marne, Créteil Services de Santé Publique, de Gériatrie, d Oncologie Médicale, de Radiothérapie dê l hôpital Henri-Mondor, APHP, Créteil
Rationnel (1) Evaluer l espérance de vie/ prédire la mortalité : élément-clé de la décision médicale Gill, JAMA 2012 Cancer : décision de traitement curatif versus palliatif passe par l évaluation du pronostic Evaluation empirique souvent imprécise / optimiste Chow, Int J Radiat Oncol Biol Phys, 2005; Christakis, BMJ, 2000; Jeldres, Support Palliat Care 2009; Smith, NEJM, 2013. Sujets âgés atteints de cancer : Compétition comorbidités-cancer Compétition comorbidités-traitement du cancer Extermann, Cancer Control, 2007 Recommandations SIOG, NCNN: indices de comorbidités, scores pronostiques 2
Rationnel (2) Nombreux indices de comorbidités: CIRS-G, Charlson, Elixhauser, Kaplan-Feinstein, ICED Nombreuses modifications/adaptations. Populations de développement/validation: Patients âgés à l hôpital et en ambulatoire Patients atteints de cancer tout âge Yourman, JAMA, 2011; Boorjian, J Urol, 2011; Lieffers, Cancer, 2011, Boulos, Cancer 2006 Peu en onco-gériatrie Peu de comparaison conjointe 3
Objectifs Objectifs Valider la performance pronostique de 6 indices de comorbidités pour prédire la mortalité à 1 an des patients âgés atteints de cancer Comparer leurs performances 4
Population et méthodes 5
- Patients âgés 70 ans - atteints de cancer Plan de traitement initial ( oncologue / spécialiste d organe) Cohorte ELCAPA Consultation gériatrique EGA (Evaluation Gériatrique Approfondie) NON- OPPOSITION orale Inclusion Bretonneau Plan de Traitement Final Curie/Huguenin Curie Survie Progression Réalisation incomplète /modification du traitement Perte d autonomie Toxicités Hospitalisations Centres ouverts n=12 Suivi tous les 6 mois, pendant 5 ans 1868 inclus (25/02/2015) Chic 6
Méthodes (2) Inclusion ELCAPA04 : Janvier 2007 - Décembre 2010 Calcul des 6 scores en rétrospectif (dossiers cliniques) Suivi : décès toutes causes à 1 an Evaluation des paramètres de calibration et discrimination Calibration : Test de Hosmer-Lemeshow Discrimination : Statistique C = AUC Performance propre de chaque indice Dans un modèle multivarié associant âge, sexe, site tumoral, métastase, statut fonctionnel (ADL) 7
Charlson ME, J Chron Dis 1987; Modification par Romano, J Clin Epidemiol, 1993; Modification par Quan, Am J Epidemiol, 2011 Romano 1 2 1 1 3 1 1 0 2 1 2 1 2 2 2 6 4 28
CIRSG, Miller MD, Psychiatry Res, 1992 (/56)
Van Walraven, Med Care, 2009 (/89) Gagne, J Clin Epidemiol, 2011 (/26) 10
Résultats 11
0.25.5.75 1 Résultats (1) Tableau 1. Caractéristiques de la population N = 489 Age moyen 79,6 (+/- 5,4) Femmes, n (%) 257 (52,6) Cancer solide, n (%) 442 (90,4) Localisation: -Digestive, n (%) -Sein, n (%) -Prostate, n (%) 126 (28,5) 97 (22,0) 43 (9,7) Taux de survie = 58,4 (54,3-62,2) Métastatique, n (%) 212 (48,0) Number at risk 0 100 200 300 400 analysis time 465 361 324 293 0 95% CI Survivor function 12
Résultats (2) Calibration et discrimination propres Calibration P-value Discrimination AUC (IC 95%) Charlson 0.03 0.69 (0.65;0.74) Charlson/ Romano 0.51 0.70 (0.66; 0.75) Charlson/Quan 0.015 0.69 (0.64;0.74) CIRS-G 0.16 0.73 (0.68;0.77) Elixhauser/Van Walraven 0.003 0.76 (0.72;0.81) Gagne 0.57 0.77 (0.73;0.81) 13
Résultats (3) Modèle de base: âge, sexe, métastase*site tumoral, ADL Calibration p=0.52 ; AUC = 0.86 (0.82;0.89) OR ajusté (IC 95%) Calibration p Discrimination AUC (IC 95%) + Charlson 1.08 (0.99;1.17) 0.69 0.86 (0.83; 0.90) + Charlson/ Romano + Charlson- Quan 1.08 (1.00;1.16) 0.68 0.86 (0.83;0.90) 1.06 (0.98;1.14) 0.62 0.86 (0.83;0.90) + CIRS-G 1.09 (1.02;1.17) 0.52 0.88 (0.85;0.91) + Elixhauser/Van Walraven 1.05 (1.02;1.07) 0.80 0.87 (0.84;0.90) + Gagne 1.20 (1.10;1.31) 0.80 0.87 (0.833;0.91) 14
Discussion (1) Principaux résultats Valeur pronostique indépendante des 6 indices testés Pas strictement significative pour Charlson, Charlson/ Romano, Charlson/Quan Très bonne discriminations (AUC>0.8) et calibration des modèles multivariés associant Un indice de comorbidité Age, sexe Statut fonctionnel Site tumoral/ Statut Métastatique Amélioration de la discrimination modérée: CIRS-G, vwalraven/elixhauser, Gagne 15
Discussion (2) Cohérence externe Gagne : discrimination comparable cohortes dévelopement /validation (11% patients atteints de cancer, USA) CIRS-G, Elixhauser, Charlson: AUC 0.8 à 0.85 Lieffers, Cancer 2006; Boulos Cancer 2011; Boorjian, J Urol 2011 Validité Sarfarti, J Clin Epidemiol 2012 Faiblesses Extrapolabilité: patients adressés pour une EGA Mesures rétrospective scores comorbidités Autres indices non testés: NCI, Kaplan-Feinstein, ACE27, ICED 16
Conclusion Indices de comorbidités : Charlson et modifications, Van Walraven/Elixhauser, Gagne et CIRS-G Valides en onco-gériatrie: calibration, discrimination En association avec paramètres socio-démographiques, statut fonctionnel et oncologique (site et stade). Indépendamment associés à la mortalité à 1 an Améliorent modérément prédiction de la mortalité à 1 an. 17