Prioriser les prises en charge pour optimiser les traitements en oncologie

jeudi 1er avril 2021, par Bruno Benque

Les retards de prise en charge dus à la pandémie de COVID-19 sont préjudiciables pour les patients en cancérologie. Mais comment prioriser ces patients pour optimiser les ressources ? Une application web d’aide à la décision a été spécialement conçue pour cela. Une étude publiée dans le JAMA en a évalué les bénéfices, montrant une nouvelle fois l’importance de la personnalisation des traitements, notamment en oncologie.

L’afflux de patients que la pandémie provoque dans les établissements de Santé génère, c’est désormais établi, des retards souvent importants dans le diagnostic des nouveaux cancers ou dans le suivi des patients en oncologie.

Une étude évalue une application web d’aide à la décision en cancérologie en environnement COVID-19

Le dépassement du délai recommandé dans le traitement du cancer a ainsi un impact significatif sur leur survie spécifique au cancer et sur la mortalité spécifique au COVID-19. Une étude publiée dans le Journal of American Medical Association (JAMA) propose un outil de modélisation analytique des décisions appelé OncCOVID, dédié à l’intégration quantitative des estimations de mortalité spécifiques au cancer et COVID-19. L’objectif de l’étude était de voir si une telle application pouvait être utilisée pour prendre des décisions optimales pour chaque patient, personnaliser les prises en charge et optimiser l’allocation des ressources.

Dans ce modèle analytique de décision, les estimations spécifiques à l’âge et au stade de la survie globale avant le COVID-19 ont été ajustées en fonction de la probabilité d’infection au COVID-19 - selon la région géographique, les caractéristiques spécifiques au traitement, ou la fréquence d’exposition à l’hôpital -, la mortalité par COVID-19 -selon l’âge, les comorbidités et le traitement du patient -, ainsi que le retard enregistré pour le traitement du cancer - impact et durée -. Ces estimations du modèle ont ensuite été intégrées dans l’application Web OncCOVID pour estimer la survie globale et la durée de survie moyenne spécifique des patients ayant reçu un traitement anticancéreux immédiat ou retardé.

Des données issues de près de 6 millions de patients incluses

L’étude a inclus les données de 5 436 896 patients, issues de la base de données Surveillance, Epidemiology, and End Results du National Cancer Institute américain, ayant reçu un traitement contre le cancer entre 2004 et 2014. Des estimations spécifiques à l’âge des patients, au stade du cancer et à la survie globale avant le COVID-19 ont également été extraites de la base de données pour 691 854 personnes atteintes de 25 types de cancer diagnostiqués entre 2005 et 2006. De plus, les données de 275 patients dans une autre étude ont été utilisées pour estimer le taux de mortalité du COVID-19 par groupe d’âge et nombre de comorbidités, du 17 mars au 21 mai 2020. Une revue semi-systématique rapide de la littérature scientifique a également été utilisée pour évaluer l’impact du retard du traitement.

De l’importance de la personnalisation des traitements

Les résultats de l’étude montrent que l’impact du traitement différé par rapport au traitement immédiat variait selon les différents types et stades de cancer, ainsi que selon l’âge des patients. Par exemple, chez les patients atteints d’un cancer de la prostate, l’impact estimé du traitement différé selon ce modèle était minime. En revanche, chez les patients atteints d’un cancer du pancréas, les effets néfastes du retard de traitement étaient associés à une mortalité plus élevée et cette mortalité spécifique au cancer dépassait de loin toute diminution de la mortalité spécifique au COVID-19.

Ces résultats mettent en évidence les défis de la prise de décision auxquels les cliniciens sont confrontés pendant la pandémie. Ils soulignent l’importance de la priorisation des traitements du cancer en fonction de l’urgence, du site de la tumeur et du stade du cancer, et donc d’une prise de décision personnalisée. Les chercheurs estiment que ce modèle pourrait fournir des estimations plus précises et aider à optimiser les résultats pour les patients atteints de cancer pendant la pandémie de COVID-19. Un modèle de type OncCOVID pourrait être ainsi très utile pour identifier plus précisément quels patients pourraient bénéficier d’un traitement immédiat.

Bruno Benque
Rédacteur en chef www.cadredesante.com
bruno.benque@cadredesante.com
@bbenk34


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