Valeur pronostique de la qualité de vie en cancérologie

The added prognostic value of health-related quality of life in oncology

• Auteur / Autrice : Momar Diouf
• Direction : Franck Bonnetain, Thomas Filleron
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de la vie et de la santé. Épidémiologie
• Date : Soutenance le 17/12/2014
• Etablissement(s) : Besançon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Environnements, Santé (Dijon ; Besançon ; 2012-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Carcinogénèse épithéliale : facteurs prédictifs et pronostiques (Besançon)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Carcinogénèse épithéliale : facteurs prédictifs et pronostiques (Besançon)
• Jury : Président / Présidente : Véronique Sébille-Rivain
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Franck Bonnetain, Thomas Filleron, Véronique Sébille-Rivain, Joël Coste, Pascal Auquier, Stefan Michiels, Christophe Mariette, Corneel Coens
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Véronique Sébille-Rivain, Joël Coste

Mots clés

Mots clés contrôlés

Soins palliatifs

Métastases

Adénocarcinome

Pancréas

Cancer colorectal

Carcinome hépatocellulaire

Cancer digestif

Pronostic (médecine)

Cancer

Évaluation

Patients -- Satisfaction

Mots clés libres

Qualité de vie

Cancer

Pronostic

Valeur seuil

Cancer colorectal

Adénocarcinome du pancréas

Carcinome hépatocellulaire

Quality of life

Cancer

Prognosis

Threshold value

Colorectal cancer

Adenocarcinoma of the pancreas

Hepatocellular Carcinoma

Résumé

L'objectif principal de cette thèse est d'étudier la valeur pronostique de la qualité de vie (QdV) en cancérologie etd'explorer son utilité tant pour la pratique clinique que pour la planification des essais.Pour ce faire, nous évaluerons la significativité statistique et clinique de rapport d'un modèle de prédiction composé defacteurs cliniques et de la Qdv par rapport à un modèle de prédiction composé uniquement de facteurs cliniques.La validation statistique et clinique de cette plus-value de la Qdv en oncologie, permettrait de construire des index plusprécis en termes de pronostic vital, et mieux adapter les traitements. En fonction de sa valeur pronostic, la Qdv pourraitservir de critère de stratification dans les essais randomisés en oncologie.Pour les différentes localisations et le stade concernés, la recherche des facteurs pronostics sera réalisée selon lesrecommandations publiées dans la littérature. La procédure suivante sera utilisée :> Sélection des facteurs pronostics par un modèle univarié.> Construction d'un modèle multivarié par sélection « forward », « backward » ou « stepwise » en respectant aumieux la « règle de 10 événements par variable ».> Si existence de scores pronostics étudier l'apport de la Qdv à ces scores.> Vérifications à posteriori des hypothèses du modèle.> Mesure de la concordance entre les valeurs prédites et les valeurs observées à l'aided'indicateurs comme le C-index d'Harell, la statistique de Schemper, le NR1 (Net Reclassification Improvement) et l'IDI (Integrated Discrimation Improvement) de d'Agostino. Analyse de sensibilité par rapport aux données manquantes dans les différentes dimensions de la qualité de vie.Validation interne et/ou externe du modèle. Recherche de valeurs seuil pour les différents scores de qualité de vie dans le but d'une meilleure applicationclinique.Trois localisations seront étudiées : Carcinome hépatocellulaire en situation palliative. Cancer du pancréas métastatique. Cancer colorectal métastatique

The primary objective of this thesis is to evaluate the added prognostic value of health-related quality of life (QoL) inoncology and to explore ils utility for routine clinical practice as well as for design of clinical trials.In a methodological point of view, we will fïrst compare statistical and clinical performances of a model based onclinico-biological variables and a model based on clinico-biological variables and QoL scores.After validation of ils prognostic value, optimal cut-off points for QoL scores will be explored and revised prognosticclassifications including QoL measures will be built. QoL could then be used to guide treatment assignment and asinclusion/exclusion criteria or as stratification criteria in randomized clinical trials.For the different types of cancer, the validation of the prognostic value of QoL for advanced cancer patients will beperformed according to standard recommendations. The following steps will be performed:> Selection of prognostic factors based on univariable Cox models.> Multivariable Cox models using stepwise procedure. The number of variables entering the multivariable modelwill be selected in such a way that the thumb rule (10 events per variable) will be respected.> If a prognostic System exists, compare its performance alone with ils performance after addition of QoL factorsas well as other clinico-biological factors not included in the prognostic System.> Verify model hypotheses.> Assess model performance using HarreH''s C-index, Schempers V statistic, The NRI (Net ReclassificationImprovement) and the IDI (Integrated Discrimination Improvement). Perform sensitivity analysis after imputation of missing QoL data. Internai validation ofnew models. Find cut-off values for QoL scales to facilitate their use in daily practice.Three type of cancer will be studied: Advanced hepatocellular carcinoma. Metastatic pancreatic adenocarcinoma. Metastatic colorectal cancer.