Vers une nouvelle sélection des patients éligibles à une chimiothérapie adjuvante dans le cancer du sein localisé du sujet âgé à l'aide des outils PREDICT tool et CRASH test - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2019

Vers une nouvelle sélection des patients éligibles à une chimiothérapie adjuvante dans le cancer du sein localisé du sujet âgé à l'aide des outils PREDICT tool et CRASH test

Abstract

The purpose of this study was to develop an algorithm to assist oncologists validate chemotherapy for early-stage breast cancer in elderly patients. Patients over 70 with early-stage breast cancer and a standardised Comprehensive Geriatric Assessment (CGA) made at baseline were screened. We assessed the benefit/risk balance of a therapeutic strategy escalation with simulated efficacy (PREDICT tool) and tolerability data (CRASH test). We defined 3 new study cohorts based on simulated survival benefit. In conclusion, we presented a decision algorithm with therapeutic escalation or de-escalation strategy (EEBC algorithm).
Even though 74% of the patients had been initially assigned to chemotherapy, only 34% had finally received this treatment. Significant geriatric differences were found between patients given an initial decision to receive chemotherapy, or not, but these differences were almost absent in patients with completed surgery. Treatment without chemotherapy was expected to result in a 5-year OS loss of 3.2%-4.0%. No additional chemo-induced toxicities were expected. In simulated cohorts, considering the potential gain in overall survival, patients with the highest expected gain after 5 years (16.7%) and the highest expected benefit from chemotherapy (9.5%) had the lowest proposed chemotherapy rate (73.1%) despite the absence of the expected additional simulated chemo-induced toxicities. Finally, the EEBC algorithm proposed 62% de-escalation and 38% escalation approaches. Results should be confirmed in a validation cohort and the algorithm should be tested in a randomised study comparing usual practice versus EEBC-guided practice.
Le but de cette étude était de développer un algorithme décisionnel de chimiothérapie dans le cancer du sein localisé chez le sujet âgé. Les patients de plus de 70 ans atteints d'un cancer du sein localisé et ayant bénéficié d'une évaluation gériatrique complète standardisée ont été sélectionnées. Nous avons évalué le rapport bénéfice/risque d'une stratégie d'escalade thérapeutique avec des données simulées d'efficacité (outil PREDICT) et de tolérance (test CRASH). Nous avons défini 3 nouvelles cohortes sur la base d’un bénéfice de survie simulé. En conclusion, nous avons présenté un algorithme décisionnel (algorithme EEBC).
Bien que 74% des patients avaient une indication de chimiothérapie, seulement 34% ont finalement reçu ce traitement. Des différences gériatriques significatives ont été observées entre les patients avec décision de chimiothérapie, ou non, mais elles disparaissaient en ne considérant que les patientes opérées. Le traitement sans chimiothérapie entraînait une perte de SG de 5,2% à 4,0% sur 5 ans sans aucune toxicité supplémentaire induite attendue. Dans les cohortes simulées, les patients présentant le gain attendu le plus élevé après 5 ans (16,7%) et le bénéfice attendu le plus élevé de la chimiothérapie (9,5%) avaient le plus faible taux de chimiothérapie proposée (73,1%), malgré l’absence de toxicités simulées supplémentaires. Enfin, l'algorithme EEBC proposait des approches de désescalade et d'escalade thérapeutique pour 62% et 38% des patients respectivement. Ces résultats doivent être confirmés dans une cohorte de validation et l'algorithme doit être testé dans une étude randomisée comparant la pratique habituelle à la pratique guidée par l'EEBC.
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dumas-02987800 , version 1 (04-11-2020)

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  • HAL Id : dumas-02987800 , version 1

Cite

Caroline Bailleux. Vers une nouvelle sélection des patients éligibles à une chimiothérapie adjuvante dans le cancer du sein localisé du sujet âgé à l'aide des outils PREDICT tool et CRASH test. Médecine humaine et pathologie. 2019. ⟨dumas-02987800⟩
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