Thèse soutenue

Optimiser la prise en charge des patients âgés atteints de cancer : élements d'identification de la fragilité
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Auteur / Autrice : Emilie Ferrat
Direction : Sylvie Bastuji-Garin
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Santé publique - recherche clinique
Date : Soutenance le 10/11/2016
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé Publique (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne ; 2015-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Clinical Epidemiology and Ageing : Geriatrie Soins Primaires et Santé Publique (CEPIA) - EA 7376 (Créteil) - Université Paris-Sud (1970-2019)
Jury : Président / Présidente : Joël Ankri
Examinateurs / Examinatrices : Sylvie Bastuji-Garin, Joël Ankri, Simone Mathoulin-Pelissier, Moustapha Dramé, Stéphane Herbaud, Christos Chouaïd
Rapporteurs / Rapporteuses : Simone Mathoulin-Pelissier, Moustapha Dramé

Résumé

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INTRODUCTION : La majorité des cancers survient chez la personne âgée. Cette population est hétérogène du fait de la prévalence de comorbidités, d’incapacités et de syndromes gériatriques contribuant à la fragilité. Ces éléments rendent complexe le choix de la stratégie thérapeutique à adopter. L’évaluation gériatrique approfondie (EGA) est recommandée pour évaluer la fragilité de ces patients. L’objectif général était d’identifier parmi les patients âgés de 70 ans et plus atteints de cancer, ceux qui présentaient un haut risque de morbi-mortalité afin de limiter les thérapeutiques agressives et proposer une prise en charge adaptée. Les objectifs spécifiques étaient : 1/d’identifier les facteurs oncologiques et paramètres de l’EGA conjointement associés au décès à 1 an, 2/d’identifier des profils de santé et de les valider sur la morbi-mortalité, 3/ d’évaluer la concordance entre 4 classifications de fragilité et de comparer leurs performances pronostiques. METHODES : ces travaux ont été réalisés à partir de la cohorte dynamique prospective ELCAPA (Elderly CAncer PAtient) qui inclut consécutivement tous les patients âgés de 70 ans et plus, avec un diagnostic de cancer solide ou hématologique et adressés en consultation d’oncogériatrie, dans 2 centres hospitalo-universitaires parisiens. Entre 2007 et 2012, 1 021 patients ont été inclus. Les critères de jugements étaient la mortalité globale à 1 an, les hospitalisations non programmées à 6 mois et la décision finale de traitement (curative, palliative). Nous avons analysé les facteurs associés au décès à 1 an de 993 patients à l’aide de modèles de Cox. Nous avons ensuite réalisé une analyse en classes latentes (ACL) sur cas-complets (n=821), avec analyses de sensibilité incluant les données manquantes (n= 1 021), puis selon le statut métastatique et validé cette typologie sur 375 nouveaux patients inclus dans la cohorte. La dernière étude a été réalisée sur 763 patients avec données complètes pour 4 classifications étudiées à l’aide de modèles de Cox (décès) et régression logistique (hospitalisations).RESULTATS: L’âge moyen était de 80,2 ans, 51,2% étaient des hommes, 21,4% avaient un cancer colorectal et 45% des métastases. Le nombre de comorbidités sévères (P≤0,05), la dénutrition (P<0,001), l’âge >80 ans (P≤0,05), le site tumoral et statut métastatique (P<0,001) étaient associés au décès à 1 an indépendamment de la perte d’autonomie (ADL ou PS) et de l’altération de la mobilité (GUG) (P<0,001). L’ACL nous a permis d’identifier 4 profils: ceux relativement en bonne santé [LC1, 28,3%], dénutris [LC2, 35,8%], avec troubles cognitifs et humeur [LC3, 15,1%] et globalement altérés [LC4, 20,8%]. Les comparaisons 2 à 2 ajustées montraient que les patients LC2, LC3 et LC4 avaient un risque de décès, d’hospitalisations et de décision palliative plus élevé que les LC1. Les patients LC4 avaient un risque de décès et de décision de traitement palliatif plus élevé que les patients LC2 et LC3. Aucune différence entre les LC2, LC3 et LC4 n’était observée pour les hospitalisations. La distribution des patients variait selon les 4 classifications, i.e., la typologie en classes latentes, la classification de Balducci, et les classifications SIOG 1 et 2 (P<0,001). La concordance entre ces 4 classifications était globalement faible à modérée. Pour le décès, la discrimination était bonne pour les 4 modèles (C≥0,70) avec des performances légèrement supérieures pour la classification SIOG 1. Pour les hospitalisations, les performances de ces 4 classifications étaient bonnes et similaires (C≥0,70). Aucune classification n’a montré de meilleures performances pour l’ensemble des cancers les plus fréquents. CONCLUSIONS : Nous avons montré l’utilité de l’EGA notamment de certains paramètres pour identifier parmi les patients âgés atteints de cancer, ceux qui sont « fragiles ». Des études sont nécessaires pour évaluer l’impact de l’EGA sur la morbi-mortalité et la qualité de vie de ces patients.