Quel est l’objectif de cette revue ?
Il existe de nombreux types de cancers du sang appelés leucémies. La leucémie lymphoïde chronique (LLC) est le type le plus courant. Vingt-cinq pour cent des personnes ayant une leucémie sont atteintes de LLC. Il est naturel que les personnes atteintes de LLC récemment diagnostiquée et leur famille souhaitent savoir ce qu'il adviendra de leur santé à l'avenir. Elles pourraient se demander s'ils auront besoin d'un traitement ou quand elles en auront besoin, si leur maladie va empirer ou quand elle va s'aggraver, ou combien de temps les personnes vivent avec la LLC.
Les chercheurs ont identifié plusieurs caractéristiques qui sont associées à ces critères de jugement. À partir de ces caractéristiques, ils ont essayé de concevoir des outils aidant à prédire ce qui pourrait arriver à des groupes de personnes atteintes de LLC nouvellement diagnostiquée.
L'objectif de cette revue Cochrane est d'évaluer et de résumer les outils et les études testant ces outils avec d'autres données sur les patients.
Quels sont les principaux messages de cette revue ?
Les auteurs de la revue ont constaté qu'il n'existe aucun moyen fiable de prédire ce qui pourrait arriver au fil du temps aux personnes atteintes de LLC (non traitée). Une raison est que les outils de prédiction n'ont pas été testés assez de fois sur un nombre suffisant de personnes différentes pour savoir s'ils fonctionnent véritablement bien.
Une autre raison est que les chercheurs continuent à développer des options de traitement de la LLC plus efficaces, donnant de meilleurs résultats, et que les outils de prédiction n'ont pas tenu compte des progrès en matière de traitement.
Quels sont les principaux résultats de la revue ?
Nous avons identifié 52 outils conçus pour prédire ce qui pourrait arriver aux personnes atteintes d’une LLC nouvellement diagnostiquée. Pour trouver les meilleurs outils, nous avons dû sélectionner les études avec soin. Pour appliquer ces outils dans la pratique clinique :
- un outil doit être testé par différents chercheurs pour prédire ce qui pourrait arriver à des individus atteints de LLC dans différentes zones géographiques en utilisant différents groupes de personnes (c'est-à-dire âge, sexe, stade) atteintes de LLC. En d'autres termes, nous n'inclurions pas un outil s'il n'était testé que sur les personnes qui ont fourni leurs données pour le créer ;
- les résultats de l'outil doivent être cohérents pour prouver qu'il fonctionne ;
- les tests de l'outil doivent fournir suffisamment d'informations pour montrer son bon fonctionnement. Par exemple, les essais doivent porter sur de vastes groupes de personnes et comporter suffisamment d'informations sur le type de LLC qu’ils présentent.
Nous avons trouvé trois outils qui répondaient à ces exigences : l'index pronostique international pour la LLC (IPI-LLC), le score Barcelona-Brno et le score sur l'indice MDACC 2007.
L’IPI-LLC a le mieux contribué à identifier les personnes qui pourraient survivre plus longtemps avec la LLC et les personnes qui pourraient survivre moins longtemps. Toutefois, nous avons estimé que la qualité des études IPI-LLC était faible car ils n’ont pas fourni toutes les informations nécessaires pour déterminer le degré de précision de l'outil. Le score Barcelona - Brno et le score sur l'indice MDACC 2007, testés sur un nombre global plus restreint de patients, ont montré un pouvoir discriminatif plus faible chez les personnes ayant un bon pronostic par rapport à un mauvais pronostic, et ont montré une qualité tout aussi faible des études.
Conclusion
Plus de recherches et de meilleure qualité sont nécessaires pour développer et tester les outils pour aider à prédire le comportement de la LLC chez différents groupes de personnes au fil du temps. Les outils doivent également s'adapter pour prédire avec précision les performances des nouveaux traitements.
Malgré le grand nombre d'études publiées sur les modèles de pronostic de la survie globale, de la survie sans progression (SSP) ou la survie sans traitement (SST) pour les adultes atteints de leucémie lymphoïde chronique (LLC), nouvellement diagnostiqués et non traités, seule une minorité d'entre elles (N = 12) ont été objet d’une validation externe pour ce qui concerne leurs respectifs critères de jugement primaires. Trois modèles ont fait l'objet d'une validation externe suffisante pour permettre une méta-analyse de la capacité du modèle de prédire le critères de jugement sur la survie. L’absence de rapports nous a empêché de résumer la calibration comme il est recommandé. Des trois modèles, l'index pronostique international pour la LLC (IPI-LLC) est celui qui présente la meilleure discrimination, malgré une surestimation. Toutefois, les performances des modèles pourraient changer chez les personnes atteintes de LLC qui reçoivent des options de traitement améliorées, car les modèles inclus dans cette revue ont été testés principalement sur des cohortes rétrospectives recevant un régime de traitement traditionnel. En conclusion, cette revue montre qu'il est clairement nécessaire d'améliorer la réalisation et le rapport soit des études de développement de modèles pronostiques soit des études de validation externe. Pour que les modèles pronostiques puissent être utilisés comme outils dans la pratique clinique, le développement des modèles (et leurs études de validation ultérieures) doit s'adapter pour inclure les dernières options thérapeutiques, afin de prédire avec précision la performance. Les adaptations devraient être faites en temps utile.
La leucémie lymphoïde chronique (LLC) est le cancer du système lymphatique le plus fréquent dans les pays occidentaux. Plusieurs facteurs cliniques et biologiques de la LLC ont été identifiés. Toutefois, il reste à savoir quels modèles pronostiques combinant ces facteurs peuvent être utilisés dans la pratique clinique pour prédire les résultats à long terme chez les personnes atteintes de LLC nouvellement diagnostiquée.
Identifier, décrire et évaluer tous les modèles pronostiques développés pour prédire la survie globale (SG), la survie sans progression (SSP) ou la survie sans traitement (SST) chez les adultes atteints de LLC nouvellement diagnostiqués (non traités auparavant), et méta-analyser leurs capacités prédictives.
Nous avons consulté MEDLINE (de janvier 1950 à juin 2019 via Ovid), Embase (de 1974 à juin 2019) et les registres des essais en cours (jusqu'au 5 mars 2020) pour trouver des études de développement et de validation de modèles pronostiques pour les adultes atteints de LLC non traités. En outre, nous avons examiné les listes de référence et les indices de citation des études incluses.
Nous avons inclus tous les modèles pronostiques développés pour la LLC en mesure de prédire la SG, la SSP ou la STT, et ayant combiné les facteurs pronostiques connus avant le début du traitement, et toutes les études ayant testé les résultats de ces modèles chez d’autres individus, qui n’avaient pas servi à construire le modèle (c'est-à-dire les « études de validation de modèle externe »). Nous avons inclus les études sur des adultes atteints de LLC à cellules B confirmée qui n'avaient pas reçu de traitement avant le début de l'étude. Nous n'avons pas limité la recherche en fonction de la conception de l'étude.
Nous avons développé un formulaire d'extraction de données pour recueillir des informations conformément à la Liste de contrôle pour l’évaluation critique et l’extraction de données pour les revues systématiques des études de modélisation prédictive (en anglais: Checklist for Critical Appraisal and Data Extraction for Systematic Reviews of Prediction Modelling Studies, CHARMS). Des binômes d’auteurs de la revue ont sélectionné indépendamment les références, extrait les données et évalué le risque de biais selon l’outil de risque de biais Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool (PROBAST). Pour les modèles ayant fait l'objet d'une validation externe au moins trois fois, nous avons cherché à effectuer une méta-analyse quantitative de leur capacité prédictive, notamment leur calibration (proportion de patients chez qui le critère de jugement est prévue et qui le présentent) et leur discrimination (capacité de différencier les personnes avec et sans l'événement) en utilisant un modèle à effets aléatoires. Lorsqu'un modèle classait les individus en catégories de risque, nous avons regroupé les fréquences des résultats par groupe de risque (faible, modéré, élevé et très élevé). Nous n'avons pas appliqué GRADE, car il n'existe pas encore d’indications concernant les revues sur les modèles pronostiques.
Parmi les 52 études éligibles, nous avons identifié 12 modèles ayant fait l’objet d’une validation externe: six ont été développés pour la SG, un pour la SSP et cinq pour la STT. En général, les rapports sur les études étaient médiocres, en particulier les mesures de capacité prédictive pour la calibration et la discrimination ; mais il manquait aussi souvent des informations de base, comme les critères d'éligibilité et la période de recrutement des participants. Nous avons évalué la quasi-totalité des études comme présentant un risque élevé ou incertain de biais selon PROBAST. Dans l'ensemble, l'applicabilité des modèles et de leurs études de validation a été évaluée comme faible ou peu claire; les raisons les plus courantes étaient le traitement inapproprié des données manquantes et de graves lacunes dans la présentation des rapports sur les critères d'éligibilité, la période de recrutement, le temps d'observation et les mesures de capacité prédictive.
Nous présentons les résultats de trois modèles prédisant la SG, qui disposaient de données provenant de plus de trois études de validation externe :
Index pronostique international pour la LLC (IPI-LLC)
Ce score comprend cinq facteurs pronostiques: l'âge, le stade clinique, le statut mutationnel IgVH, la microglobuline B2 et le statut TP53. Calibration : pour les groupes à risque faible, modéré et élevé, la survie à cinq ans regroupée par groupe de risque résultant des études de validation correspondait aux fréquences observées dans l'étude de développement du modèle. Dans le groupe à risque élevé, la survie estimée par le IPI-LCC était inférieure à celle observée dans les études de validation externe. Discrimination : la statistique C regroupée de sept études de validation externes (3307 participants, 917 événements) était de 0,72 (intervalle de confiance (IC) à 95% de 0,67 à 0,77). L'intervalle de prédiction (IP) à 95% de ce modèle pour la statistique C, qui décrit l'intervalle attendu pour la capacité de discrimination du modèle dans une nouvelle étude de validation externe, allait de 0,59 à 0,83.
Le score Barcelona - Brno
Destiné à simplifier le IPI-LLC, ce score comprend trois facteurs pronostiques : Statut mutationnel IgVH, del(17p) et del(11q). Calibration : pour le groupe à risque faible et modéré, la survie regroupée par groupe à risque correspondait aux fréquences observées dans l'étude de développement du modèle, bien que le score semble surestimer la survie du groupe à risque élevé. Discrimination : la statistique C regroupée de quatre études de validation externes (1755 participants, 416 événements) était de 0,64 (IC à 95 % : de 0,60 à 0,67) ; IP à 95 % : de 0,59 à 0,68.
Score de l'indice MDACC 2007
Les auteurs ont présenté deux versions de ce modèle comprenant six facteurs pronostiques pour prédire la SG : l'âge, la microglobuline B2, le nombre absolu de lymphocytes, le sexe, le stade clinique et le nombre de groupes de nœuds. Une seule étude de validation était disponible pour la version plus complète du modèle, une formule avec un nomogramme, tandis que sept études (5127 participants, 994 événements) ont validé la version simplifiée du modèle, le score d'indice. Calibration : pour les groupes à risque faible et modéré, la survie regroupée par groupe à risque correspondait aux fréquences observées dans l'étude de développement du modèle, bien que le score semble surestimer la survie du groupe à risque élevé. Discrimination : la statistique C regroupée des sept études de validation externe pour le score d'indice était de 0,65 (IC à 95 % : de 0,60 à 0,70) ; IP à 95 % : de 0,51 à 0,77.
Post-édition effectuée par Eliane Denise Bahbouth et Cochrane France. Une erreur de traduction ou dans le texte d'origine ? Merci d'adresser vos commentaires à : traduction@cochrane.fr