Performances diagnostiques et pronostiques des indices de mobilité chez les patients agés atteints de cancer

Diagnotic and pronostic performanses of mobility indicesin older cancer patients

• Auteur / Autrice : Frédéric Pamoukdjian
• Direction : Florence Canouï-Poitrine, Elena Paillaud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Santé publique - recherche clinique
• Date : Soutenance le 09/07/2020
• Etablissement(s) : Paris Est
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé publique (Paris ; 2000-2015)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Clinical Epidemiology and Ageing : Geriatrie Soins Primaires et Santé Publique (CEPIA) - EA 7376 (Créteil)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Est Créteil Val de Marne. Faculté de santé
• Jury : Président / Présidente : Jacques Boddaert
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Florence Canouï-Poitrine, Elena Paillaud, Virginie Gardette, Laure Lemarcis-De Decker, Guilhem Bousquet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Virginie Gardette, Laure Lemarcis-De Decker

Mots clés

Mots clés contrôlés

mortalité

Chez la personne âgée

Cancer

Mots clés libres

Mobilité

Modèles pronostiques

Equations structurelles

Fragilité

Dépistage

Cancer

Structural equations

Mobility

Prognostic models

Screening

Frailty

Cancer

Résumé

Contexte et objectifs : Les indices de mobilité (VM, SPPB, force de préhension et appui monopodal) chez les personnes âgées pourraient capturer la dimension sarcopénique du vieillissement qui est un facteur physiopathologique central de la fragilité physique (i.e. phénotype de fragilité). Nos objectifs étaient chez les patients âgés atteints de cancer : 1) Evaluer la plausibilité de la mesure de la sarcopénie via les indices de mobilité et de mesurer les effets directs et indirects entre sarcopénie et les autres paramètres de fragilité pour expliquer le décès et la morbidité précoces dans les six mois suivant une EGA ; 2) Evaluer et comparer les performances pronostiques des indices de mobilité sur le risque de décès précoce ; et 3) Evaluer les performances diagnostiques de la vitesse de marche pour détecter les patients fragiles qui nécessitent une EGA avant décision thérapeutique en cancérologie gériatrique.Méthodes : Nous avons analysé les données de l’étude de cohorte prospective : the Physical Frailty in Elderly Cancer patients (PF-EC) débutée en Novembre 2013 jusqu’à Septembre 2017. Pour le premier objectif, nous avons utilisé une modélisation par équation structurelle (MES) pour expliquer le décès précoce (Modèle 1) et la morbidité précoce (Modèle 2). La sarcopénie et la cachexie étaient construites comme des variables latentes respectivement à l’aide des indices de mobilité et des paramètres de nutrition. La qualité des MES était estimée à l’aide de l’indice RMSEA et du CFI. Pour le deuxième objectif, nous avons utilisé une modélisation de Cox uni- et multivariée et 3 mesures de discrimination (indice C de Harrell, NRI et SNB). Pour le troisième objectif, les performances diagnostiques étaient évaluées à l’aide de la sensibilité et de la spécificité.Résultats : 603 patients âgés en moyenne de 81 ans et atteints de cancer de site et de stade variés ont été inclus. Le phénotype de fragilité concernait 58% des patients. Les taux de décès et de morbidité précoces étaient respectivement de 18% et de 64%. Le RMSEA était de 0,02 et le CFI de 0,99 pour les deux MES. Sarcopénie et cachexie étaient directement associés au décès (ßsarcopénie = 0,18 ; P = 0,01 ; ßcachexie = 0,52 ; P < 0,0001) et à la morbidité précoces (ßsarcopénie = 0,37 ; P < 0,0001 ; ßcachexie = 0,19 ; P < 0,02). L’épuisement influençaient significativement la relation entre sarcopénie et cachexie. Les indices de mobilité étaient des facteurs de risque indépendant de décès précoce. Les Hazard Ratio ajustés variaient entre 2,35 pour l’appui monopodal (indice C = 0,74) et 3,03 pour le SPPB (indice C = 0,77). L’ajout un à un des indices de mobilité aux modèles multivariés amélioraient significativement la prédiction du risque de décès précoce. Au seuil de 1 m/s, la VM avait une sensibilité de 79,4%, une spécificité de 64,7% et une aire sous la courbe ROC de 82% pour détecter au moins un domaine gériatrique anormal de l’EGA. Il n’y avait pas de différences significatives des performances diagnostiques entre la VM, l’index G8 et l’index G8 modifié pour détecter la fragilité.Conclusions : Chez les patients âgés atteints de cancer, 1) nous confirmons la plausibilité et la cohérence du modèle physiopathologique de la fragilité physique. Sarcopénie et cachexie ont des effets directs sur la morbidité et la mortalité précoces ; 2) parmi les indices de mobilité, le SPPB a la meilleure valeur discriminante pour prédire le décès précoce ; et 3) la VM < 1 m/s a des performances diagnostiques comparables aux index G8 et G8-modifié pour détecter la fragilité.

Background and aims: The mobility indices (gait speed, SPPB, grip strength and one-leg stance balance) in older adults could capture the sarcopenic dimension of aging which is a central pathophysiological factor of physical frailty (i.e. frailty phenotype). Our objectives were in older cancer patients: 1) Assess the plausibility of the measurement of sarcopenia via mobility indices and measure the direct and indirect effects between sarcopenia and other frailty parameters to explain early death and morbidity within six-month after CGA ; 2) Assess and compare the prognostic performance of mobility indices on the risk of early death; and 3) Assess the diagnostic performance of gait speed to detect frail patients who require CGA before therapeutic decision in geriatric oncology.Methods: We analyzed the data from the prospective cohort study: the Physical Frailty in Elderly Cancer patients (PF-EC) started in November 2013 until September 2017. For the first objective, we used a Structural Equation Modeling (SEM) to explain early death (Model 1) and early morbidity (Model 2). Sarcopenia and cachexia were constructed as latent variables using mobility indices and nutrition parameters, respectively. The quality of the SEM was estimated using the RMSEA and the CFI indices. For the second objective, we used a uni- and multivariate Cox modeling and 3 discrimination measures (Harrell’s C index, NRI and SNB). For the third objective, diagnostic performances were assessed using sensitivity and specificity, and the area under the ROC.Résults: 603 patients, mean age of 81 years, with cancer of various sites and stages were included. The frailty phenotype concerned 58% of the patients. The rates of early death and morbidity were 18% and 64% respectively. The RMSEA was 0.02 and the CFI was 0.99 for both SEM. Sarcopenia and cachexia were directly associated with death (ßsarcopenia = 0.18, P = 0.01; ßcachexia = 0.52, P < 0.0001) and morbidity (ßsarcopenia = 0.37, P < 0.0001; ßcachexia = 0.19, P < 0.02). Exhaustion significantly influenced the relationship between sarcopenia and cachexia. Mobility indices were independent risk factors for early death. The adjusted Hazard Ratio ranged from 2.35 for one-leg stance balance (C = 0.74) to 3.03 for SPPB (C = 0.77). Adding mobility indices to multivariate models one by one significantly improved the prediction of the risk of early death. At the threshold of 1 m / s, gait speed had a sensitivity of 79.4%, a specificity of 64.7% and an area under the ROC of 82% to detect at least one abnormal geriatric domain of the CGA. There were no significant differences in diagnostic performance to detect frailty between the gait speed, the G8 index, and the G8-modified index.Conclusions: In older cancer patients, 1) we confirm the plausibility and consistency of the pathophysiological model of physical frailty. Sarcopenia and cachexia have direct effects on early death and morbidity; 2) among the mobility indices, the SPPB has the best discriminating value for predicting early death; and 3) the gait speed <1 m / s had diagnostic performance comparable to the G8 and G8-modified indices to detect frailty.