Schémas de surveillance après cancer du sein non métastatique : personnalisation et impact sur le pronostic
Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique
Finalité de l'étude
Objectifs poursuivis
Domaines médicaux investigués
Bénéfices attendus
Le projet SUCCESS (SUivi après CanCEr du Sein non métaStatique) répond à un enjeu majeur de santé publique : améliorer la prise en charge et la qualité de vie des femmes survivantes d’un cancer du sein non métastatique. Avec plus de 2,3 millions de nouveaux cas dans le monde en 2022, le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez la femme. Grâce aux progrès du dépistage et des traitements, la survie à dix ans dépasse désormais 70 %, mais les survivantes restent exposées à un risque de récidive tout au long de leur vie. Cependant, les recommandations actuelles de suivi post-traitement reposent sur des consensus d’experts et non sur des données probantes récentes, notamment en ce qui concerne la fréquence et la coordination des examens de suivi entre l’hôpital et la ville.
Ce projet vise à personnaliser les schémas de surveillance en fonction des caractéristiques des patientes et des tumeurs, et à intégrer les données de soins ambulatoires pour détecter précocement les récidives métastatiques. Il s’inscrit dans la stratégie décennale de lutte contre les cancers 2021-2030, en particulier pour limiter les séquelles et améliorer la qualité de vie après un cancer.
Objectifs poursuivis
Améliorer la détection précoce des récidives (loco-régionales, controlatérales et à distance) en concevant des calendriers de suivi optimaux et personnalisés.
Étudier l’intégration des données de soins ambulatoires pour détecter précocement les récidives métastatiques, souvent associées à des symptômes non spécifiques traités en ville.
Évaluer l’impact des stratégies de suivi sur la survie globale, la survie spécifique et la survie sans récidive, ainsi que leur ratio coût-efficacité.
Fournir des recommandations fondées sur des données de vie réelle, applicables et économiquement viables, pour les directives cliniques.
Éléments de méthode
Design de l’étude
Étude de cohorte rétrospective basée sur les données du Système National des Données de Santé (SNDS).
Méthodologies d’inférence causale pour estimer l’effet des interventions liées aux schémas de surveillance sur la survie et la récidive.
Émulation d’essais cliniques cibles pour comparer différentes stratégies de suivi.
Analyses coût-efficacité pour évaluer le rapport entre les coûts des stratégies et leur efficacité (années de vie gagnées).
Développement d’un algorithme d’apprentissage profond (réseau de neurones récurrents) pour prédire le risque de récidive métastatique à partir des parcours de soins.
Variables étudiées
Caractéristiques des patientes (âge, département, indice de déprivation, comorbidités).
Traitements reçus (chirurgie, chimiothérapie, radiothérapie, thérapies ciblées, hormonothérapie).
Examens et consultations de surveillance.
Récidives (date, type) et décès.
Population d’étude
Femmes diagnostiquées pour un cancer du sein incident non métastatique entre le 01/01/2011 et le 31/12/2024, traitées au minimum par chirurgie, âgées de 18 ans ou plus au moment du diagnostic.
Exclusions : hommes, patientes traitées pour un cancer du sein avant 2011, ou ayant un cancer concomitant d’une autre localisation (sauf mélanomes de la peau et cancers in situ du col).
Taille de la cohorte : environ 50 000 patientes par an, avec un suivi maximal de 14 ans.
Synthèse
Le projet SUCCESS vise à transformer la prise en charge post-cancer du sein en proposant des schémas de suivi personnalisés, fondés sur des données de vie réelle et des méthodes innovantes d’analyse. Il a le potentiel de réduire la mortalité liée aux récidives, d’optimiser les coûts pour le système de santé, et d’améliorer la coordination entre les soins hospitaliers et ambulatoires, tout en respectant les principes éthiques et de protection des données.
Données utilisées
Catégories de données utilisées
Composante(s) de la base principale du SNDS mobilisée(s)
Variables sensibles utilisées
Justification du recours à cette(ces) variable(s) sensible(s)
• Mois, année de naissance : Cette information permet de définir l’âge au moment de la consommation des soins • Date de soins : Cette information permet de définir les délais entre les différents soins, et la survie • Mois, année de décès : cette information permet d’identifier la censure d’une personne (délai de suivi), d’identifier les consommations de soins qui sont proches du décès et les délais entre les soins et le décès, et de définir l’âge au décès. • Commune de résidence : Cette information permet d’attribuer un indice de défavorisation (FDep) aux personnes.
Recours au numéro d'identification des professionnels de santé
Acteurs finançant et participant à l'étude
Responsable(s) de traitement
Type de responsable de traitement 1
Responsable de traitement 1
Représentant du responsable de traitement 1
Le responsable de traitement est également responsable de mise en oeuvre
Responsable(s) de mise en oeuvre non cités comme responsable de traitement
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 1
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 2
Calendrier du projet
Base légale pour accéder aux données
Encadrement réglementaire
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
1
Existence d'une prise de décision automatisée
Fondement juridique
Article 6 du RGPD (Licéité du traitement)
Article 9 du RGPD (Exception permettant de traiter des données de santé)
Transfert de données personnelles vers un pays hors UE
Convention de partenariat entre Institut Curie et Institut d’épidémiologie, de biostatistiques et de prévention (EBPI) Université de Zurich (UZH), Hirschengraben 84, 8001 Zürich, Suisse - Représentant juridique : Prof Milo Puhan – directeur de l’institut d’épidémiologie, de biostatistiques et de prévention (EBPI) - Responsable scientifique : Dr Elise Dumas – chercheur associé à EBPI (financement Ambizione)
Délégué à la protection des données : University of Zurich, Legal Services and Data Protection. Künstlergasse 15, CH-8001 Zurich, privacy@rud.uzh.ch
En vue d'une sous traitance par le Dr Elise Dumas chercheur associé à EBPI