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

4

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

5

Population et méthodes

6

- Patients âgés ≥ 70 ans - atteints de cancer Plan de traitement initial ( oncologue / spécialiste d’organe)

Consultation gériatrique

EGA (Evaluation Gériatrique Approfondie)

NON- OPPOSITION

orale

Plan de Traitement

Final

Survie

Progression

Réalisation incomplète /modification du traitement

Perte d’autonomie

Toxicités

Hospitalisations

Suivi tous les 6 mois, pendant

5 ans

Inclusion

Centres ouverts n=12

1868 inclus (25/02/2015)

Chic

Bretonneau

Curie/Huguenin Curie

Cohorte ELCAPA

7

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)

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)

10

Van Walraven, Med Care, 2009 (/89) Gagne, J Clin Epidemiol, 2011 (/26)

11

Résultats

12

Résultats (1)

0

.25

.5.7

5

10 100 200 300 400

analysis time

465 361 324 293 0 Number at risk

95% CI Survivor function

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)

Métastatique, n (%) 212 (48,0)

Taux de survie = 58,4 (54,3-62,2)

13

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)

14

Résultats (3)

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

1.08 (1.00;1.16) 0.68 0.86 (0.83;0.90)

+ Charlson-Quan

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)

Modèle de base: âge, sexe, métastase*site tumoral, ADL Calibration p=0.52 ; AUC = 0.86 (0.82;0.89)

15

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

16

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

• Extrapolabilité: patients adressés pour une EGA

• Mesures rétrospective scores comorbidités

• Autres indices non testés: NCI, Kaplan-Feinstein, ACE27, ICED

Faiblesses

17

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.