Améliorer le dépistage précoce du cancer du pancréas au Royaume-Uni
Une étude vise à améliorer le diagnostic précoce du cancer du pancréas en utilisant le modèle ENDPAC.
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Table des matières
Le cancer du pancréas, c'est une maladie grave et c'est l'une des principales causes de décès par cancer dans le monde. Malheureusement, beaucoup de gens ne découvrent pas qu'ils en ont jusqu'à ce qu'il soit trop tard pour un traitement efficace. Seulement un petit pourcentage de patients, environ 10 à 20 %, sont diagnostiqués assez tôt pour recevoir des traitements qui pourraient potentiellement les guérir. Quand le cancer du pancréas est détecté à un stade précoce, les patients ont beaucoup plus de chances de survivre. Par exemple, les chances de vivre cinq ans après le diagnostic sont d'environ 37 % si on le découvre tôt, contre seulement 3 % s'il est trouvé plus tard, quand la maladie s'est répandue.
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles il est difficile de diagnostiquer le cancer du pancréas tôt. Aux premiers stades, les symptômes sont souvent vagues et pas spécifiques au cancer, ce qui rend difficile pour les médecins de savoir ce qui ne va pas. En plus, il n'y a pas beaucoup de tests ou de marqueurs fiables pour aider à identifier la maladie à ce stade, même s'il y a eu quelques améliorations dans ce domaine.
Pour aider au diagnostic précoce, les chercheurs développent des modèles statistiques et d'apprentissage automatique qui peuvent prédire le risque de cancer du pancréas. Ces outils visent à aider les médecins à identifier les patients qui pourraient être à risque de cancer du pancréas, surtout le type le plus courant, appelé adénocarcinome canalaire du pancréas. Certains de ces modèles de prédiction sont très simples et nécessitent juste quelques informations, ce qui les rend faciles à utiliser par les médecins lors des contrôles réguliers.
Soins primaires au Royaume-Uni
Rôle desAu Royaume-Uni, les soins primaires sont une partie cruciale du système de santé. La plupart des gens ont leur premier contact avec les soins de santé par le biais des prestataires de soins primaires, comme les médecins généralistes (GP). Les GP ont un rôle important dans l'évaluation du risque de cancer chez leurs patients. Cependant, diagnostiquer le cancer du pancréas peut être assez rare pour les GP, car ils ne voient qu'un nouveau cas tous les cinq ans en moyenne. Cette infreqeunté, combinée avec les symptômes vagues de la maladie, rend la détection très difficile. Donc, avoir des modèles faciles à utiliser pour prédire le risque de cancer est super bénéfique pour les GP, qui ont déjà des emplois du temps chargés.
Modèle ENDPAC
Le modèle ENDPAC est un système simple conçu pour aider les médecins à identifier les patients qui pourraient être à risque de cancer du pancréas, surtout ceux qui ont récemment développé un Diabète. Le modèle nécessite juste quelques informations, comme l’âge du patient, les changements de poids et les niveaux de sucre dans le sang, que les médecins vérifient généralement lors des visites régulières. Le modèle prend en compte le lien connu entre le cancer du pancréas et les personnes plus âgées, ainsi que les cas inhabituels de diabète qui peuvent se produire avec une perte de poids.
Contrairement aux tests classiques de diabète, qui peuvent prendre du temps pour confirmer la présence de diabète, le modèle ENDPAC utilise des niveaux de sucre dans le sang qui indiquent le diabète. Du coup, ça peut aider à identifier plus tôt les cas potentiels de cancer du pancréas. Des recherches ont montré que le modèle ENDPAC peut distinguer efficacement entre le diabète normal et les cas susceptibles de mener au cancer du pancréas.
Calcul des scores ENDPAC
Le modèle ENDPAC génère des scores de risque basés sur les informations du patient pour vérifier le risque de cancer du pancréas. Un score bas signifie un faible risque de cancer, tandis qu'un score plus élevé suggère que le patient pourrait avoir besoin de vérifications supplémentaires pour le cancer du pancréas. Par exemple, un score de 0 ou moins indique que le patient est peu susceptible d'avoir un cancer du pancréas et ne peut être traité que pour un diabète standard. En revanche, un score de 3 ou plus suggère que le patient devrait passer plus de tests pour le cancer du pancréas.
Des recherches ont montré que les patients avec des scores plus élevés ont un risque important de développer un cancer du pancréas dans les trois ans. Bien que les performances puissent varier selon les populations, des efforts sont en cours pour améliorer l'exactitude de ces prédictions.
Logiciel d'extraction de données
Pour utiliser le modèle ENDPAC de manière efficace dans les soins primaires, il est nécessaire de rassembler des informations de santé spécifiques, comme les niveaux de sucre dans le sang et les changements de poids au fil du temps, à partir des dossiers des patients. Chercher manuellement dans ces dossiers peut prendre beaucoup de temps et peut entraîner des mélanges ou des erreurs. Donc, un nouveau logiciel est en cours de développement pour aider les médecins à extraire et analyser ces données facilement. Le logiciel sera compatible avec les systèmes d'enregistrement des patients les plus courants utilisés par les médecins au Royaume-Uni, garantissant une collecte rapide et précise des informations nécessaires.
Le logiciel collectera automatiquement les données requises à partir des dossiers des patients, minimisant la charge de travail pour le personnel des cabinets tout en améliorant l'exactitude des données. En rendant ce processus plus fluide, les médecins peuvent se concentrer davantage sur leurs patients et moins sur la paperasse.
Pourquoi cette étude est importante
Même si le modèle ENDPAC a montré des promesses aux États-Unis, il y a eu peu de tests pour voir s'il fonctionne bien au Royaume-Uni. Les méthodes de collecte de données peuvent varier d'un pays à l'autre, et même dans différentes régions du Royaume-Uni. Cette étude vise à évaluer si les scores ENDPAC peuvent être calculés avec précision à partir des données des patients dans les pratiques de soins primaires au Royaume-Uni.
Déterminer la faisabilité d'utiliser les scores ENDPAC au Royaume-Uni est essentiel pour comprendre si cet outil peut mener à un diagnostic précoce du cancer du pancréas. Si cela réussit, ça pourrait aider à réduire le nombre de diagnostics à un stade avancé, ce qui sauvera finalement des vies.
Objectifs de l'étude
Le principal objectif de cette étude est de tester si les scores ENDPAC peuvent être calculés pour les patients nouvellement diagnostiqués avec un diabète dans les pratiques de soins primaires au Royaume-Uni. Les objectifs spécifiques incluent :
- Développer le logiciel d'extraction de données pour les milieux de soins primaires.
- Collecter des données de 20 pratiques de soins primaires et évaluer la qualité et la disponibilité de ces données.
- Créer un logiciel pour calculer les scores ENDPAC et analyser les données pour découvrir combien de patients pourraient avoir besoin de tests supplémentaires pour le cancer du pancréas.
Design de l'étude
Cette étude impliquera plusieurs pratiques de soins primaires à travers le Royaume-Uni. Les chercheurs recueilleront des données anonymes à partir des dossiers des patients qui ont été diagnostiqués avec un diabète nouvellement apparu au cours des trois dernières années.
Pour recruter des pratiques de soins primaires participantes, plusieurs stratégies seront mises en œuvre, comme assister à des conférences, envoyer des bulletins d'information et utiliser les réseaux sociaux. Les pratiques qui rejoindront l'étude signeront un accord concernant le partage des données et seront compensées pour le temps consacré à l'extraction des données.
Les participants éligibles seront ceux âgés de 50 ans ou plus avec un diabète nouvellement apparu, défini par des résultats spécifiques de tests de glycémie. Le logiciel d'extraction de données sera développé en collaboration avec des développeurs de logiciels spécialisés dans les données médicales. L'objectif est de s'assurer que la collecte de données est efficace et peut être effectuée avec précision et de manière cohérente à travers les pratiques.
Analyse des données
Une fois les données requises collectées, les chercheurs les analyseront pour évaluer combien de patients répondent aux critères pour les scores ENDPAC. Ils calculeront combien de patients tombent dans diverses catégories de risque pour le cancer du pancréas et exploreront les détails démographiques de ces individus.
En comprenant les données, les chercheurs pourront également fournir des informations sur combien de patients pourraient avoir besoin de tests supplémentaires pour le cancer du pancréas, aidant ainsi à évaluer l'impact potentiel sur le système de santé.
Gouvernance et implication des patients
Un groupe de médecins généralistes supervisera l'étude, se réunissant régulièrement pour suivre les progrès et discuter des défis. Des retours et des conseils seront également demandés à des organisations axées sur la sensibilisation au cancer.
De plus, l'implication de survivants du cancer du pancréas et de charités pertinentes sera intégrée dans la conception et la mise en œuvre de l'étude. Cela garantit que les perspectives des personnes touchées par la maladie sont prises en compte, rendant la recherche plus alignée sur les besoins des patients.
Conclusion
Cette étude représente la première tentative de déterminer si les scores ENDPAC peuvent être utilisés efficacement dans les soins primaires au Royaume-Uni. En développant un logiciel convivial pour extraire et analyser les données nécessaires, la recherche vise à améliorer la détection précoce du cancer du pancréas. En améliorant la capacité à identifier les patients à risque, l'espoir est de réduire les diagnostics à un stade avancé et finalement d'améliorer les résultats pour ceux touchés par cette maladie difficile.
Titre: Determining the feasibility of calculating pancreatic cancer risk scores for people with new-onset diabetes in primary care (DEFEND PRIME): study protocol
Résumé: IntroductionWorldwide, pancreatic cancer has a poor prognosis. Early diagnosis may improve survival by enabling curative treatment. Statistical and machine learning diagnostic prediction models using risk factors such as patient demographics and blood tests are being developed for clinical use to improve early diagnosis. One example is the Enriching New-onset Diabetes for Pancreatic Cancer (ENDPAC) model, which employs patients age, blood glucose and weight changes to provide pancreatic cancer risk scores. These values are routinely collected in primary care in the United Kingdom (UK). Primary cares central role in cancer diagnosis makes it an ideal setting to implement ENDPAC but it has yet to be used in clinical settings. This study aims to determine the feasibility of applying ENDPAC to data held by UK primary care practices. Methods and analysisThis will be a multi-centre observational study with a cohort design, determining the feasibility of applying ENDPAC in UK primary care. We will develop software to search, extract and process anonymised data from 20 primary care providers electronic patient record management systems on participants aged 50+ years, with a glycated haemoglobin (HbA1c) test result of [≥] 48 mmol/mol (6.5 %) and no previous abnormal HbA1c results. Software to calculate ENDPAC scores will be developed, and descriptive statistics used to summarise the cohorts demographics and assess data quality. Findings will inform the development of a future UK clinical trial to test ENDPACs effectiveness for the early detection of pancreatic cancer. Ethics and disseminationThis project has been reviewed by the University of Surrey University Ethics Committee and received a favourable ethical opinion (FHMS 22-23 151 EGA). Study findings will be presented at scientific meetings and published in international peer-reviewed journals. Participating primary care practices, clinical leads and policy makers will be provided with summaries of the findings. Strengths and limitations of this studys methodsO_LIEarly computerisation of UK primary care, incorporating linkage to pathology systems combined with pay-for-performance for chronic disease management including diabetes, helps to ensure population-wide data. C_LIO_LIThe extraction software will permit validation of the extracted data by primary care staff prior to transfer to the research team. C_LIO_LIUsing HbA1c results only to define new-onset diabetes means this study is not impacted by the quality of diabetes diagnosis coding in primary care. C_LIO_LIThis study will raise awareness of new-onset diabetes association with pancreatic cancer within the primary care community. C_LIO_LIThe study period includes the COVID-19 pandemic, thus the data within this period may not reflect data obtained before or after the pandemic. C_LI
Auteurs: Hugh Claridge, C. A. Price, R. Ali, E. A. Cooke, S. de Lusignan, A. Harvey-Sullivan, C. Hodges, N. Khalaf, D. O'Callaghan, A. Stunt, S. A. Thomas, J. Thomson, A. Lemanska
Dernière mise à jour: 2024-01-05 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.12.23295372
Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.12.23295372.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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