ESMO Asia 2016 Press Release : Routine Blood Test Predicts How Long Cancer Patients Will Survive

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  • Un test sanguin de routine prédit la durée de survie des patients atteints d’un cancer | Santé Magazine
    http://www.santemagazine.fr/actualite-un-test-sanguin-de-routine-predit-la-duree-de-survie-des-pat

    Les chercheurs ont développé six modèles de pronostic en travaillant avec 5 000 patients cancéreux recevant une chimiothérapie à l’hôpital universitaire de Kyoto au Japon. Ils ont pour cela mesuré trois composés dans leur sang : l’albumine (protéine la plus importante dans le sang), les neutrophiles (un type de globules blancs), et la lactate déshydrogénase (enzyme importante dans le métabolisme des sucres).

    Ces six modèles peuvent être utilisés à n’importe quel moment après l’initiation du traitement, une caractéristique importante puisque l’état du patient peut changer. Ils permettent donc aux médecins de réévaluer le pronostic à n’importe quel moment. Les chercheurs ont testé la valeur prédictive de leur test sanguin chez 1.015 patients : 385 patients en service de soins palliatifs à l’hôpital, 464 en unités de soins palliatifs et 166 en soins palliatifs à domicile.

    « Nous avons constaté que les modèles avaient une bonne capacité à prédire qu’un patient décéderait dans un à trois mois. La prédiction était exacte dans 75 à 80% des cas, explique le Dr Uneno, avant de conclure : ce test pourrait être une aide à la décision pour les professionnels de santé et les patients. Une prédiction précise du taux de survie permet à ces derniers suffisamment de temps pour se préparer à une mort imminente et est vitale pour planifier des soins palliatifs efficaces ».

    • L’annonce de la communication au congrès

      ESMO Asia 2016 Press Release : Routine Blood Test Predicts How Long Cancer Patients Will Survive | ESMO
      http://www.esmo.org/Conferences/ESMO-Asia-2016-Congress/News/Routine-Blood-Test-Predicts-How-Long-Cancer-Patients-Will-Survive

      This sub-analysis included 1,015 patients, of whom 385 were based with palliative care teams in hospital, 464 were in palliative care units, and 166 were receiving palliative care services at home. The investigators performed receiver operating characteristic (ROC) analysis to calculate the ability of the SAP models to predict death in cancer patients in the palliative care setting. The area under the curve (AUC) for predicting death within 1–3 months ranged from 0.75 to 0.80.

      Dr Uneno said: “We found that the SAP models had a good ability to predict that a patient would die in one to three months. The prediction was accurate in 75–80% of cases. The SAP models could be a promising decision aid for healthcare professionals and patients. Accurate prediction of survival allows patients adequate time to prepare for their impending death5 and is vital for planning effective palliative care.

    • Si le texte de l’article français est bien une traduction du texte anglais, on notera que une « surface sous la courbe » de la « courbe d’efficacité » du test (l’AUC du ROC) a une signification un peu plus compliquée que 75% à 80% de précision…

      Dans le meilleur des cas (allez, je garde juste le 80%) il y a donc 1 chance sur 5 que le test prévoie la survie pour un patient qui va décéder ainsi que 1 chance sur 5 pour qu’il prévoie le décès d’un patient qui ne décédera pas.

      Et avec 75%, on passe à 1 chance sur 4…