Principaux messages
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Nous avons identifié quatre modèles de prédiction du risque de cancer du sein qui avaient été testés suffisamment de fois pour pouvoir être évalués en détail. Il s’agissait des modèles Gail, Tyrer-Cuzick, BOADICEA et BRCAPRO.
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Le modèle BOADICEA figurait parmi les outils les plus fiables pour estimer le risque futur de cancer du sein chez les femmes ayant des antécédents familiaux de cette maladie, ce qui signifie qu'il peut les aider ainsi que leurs médecins à choisir un traitement.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour améliorer la précision des modèles de prédiction existants afin de distinguer les femmes ayant des antécédents familiaux de cancer du sein qui développeront la maladie de celles qui ne la développeront pas.
Pourquoi est-il utile de pouvoir évaluer le risque de cancer du sein chez une femme ?
Les femmes dont la famille compte des antécédents de cancer du sein ont un risque plus élevé de développer elles-mêmes un cancer du sein au cours de leur vie. Dans les cabinets médicaux, le risque qu'une femme développe un cancer du sein au cours d'une période donnée est souvent estimé à l'aide d'outils statistiques appelés « modèles de prédiction du risque de cancer du sein ».
Le fait de pouvoir évaluer avec précision le risque de développer un cancer du sein chez une femme ayant des antécédents familiaux de cette maladie aide les médecins et la patiente à déterminer comment gérer ou réduire ce risque. La prise en charge peut comprendre :
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un dépistage régulier par mammographie ou par imagerie par résonance magnétique (IRM ; un examen permettant d’obtenir des images détaillées du tissu mammaire) afin de détecter le cancer du sein à un stade précoce ;
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la prise de médicaments visant à réduire le risque de développer un cancer du sein ;
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dans certains cas, l’ablation chirurgicale des deux seins afin de prévenir le développement d’un cancer du sein.
À l'heure actuelle, on ne sait pas encore clairement lequel des modèles de prédiction du risque de cancer du sein existants est le plus efficace chez les femmes ayant des antécédents familiaux de cancer du sein.
Que voulions-nous savoir ?
Nous voulions :
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identifier les modèles de prédiction du risque de cancer du sein qui ont été développés ou testés (ou les deux) chez les femmes ayant des antécédents familiaux de cancer du sein ; et
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évaluer dans quelle mesure ils permettent de prédire avec précision le risque futur de développer un cancer du sein chez ces femmes.
Comment avons-nous procédé ?
Nous avons recherché des études qui ont développé ou testé ces modèles. Nous avons examiné la précision avec laquelle les modèles prédisaient le risque de cancer du sein en nous concentrant sur :
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si le nombre prévu de cas de cancer du sein correspondait au nombre de cas réellement observés (calibration) ; et
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si le modèle était capable de distinguer les femmes qui ont développé un cancer du sein de celles qui ne l’ont pas développé (discrimination).
Lorsque suffisamment d’études évaluaient le même modèle, nous avons combiné leurs résultats au moyen d’une analyse statistique.
Qu’avons-nous trouvé ?
Nous avons recensé 12 modèles permettant d'estimer le risque futur de cancer du sein qui avaient été testés dans le cadre d'études où toutes les femmes, ou la plupart d'entre elles, avaient des antécédents familiaux de cancer du sein. Les modèles ont été testés à partir de données portant sur un nombre de femmes allant de 134 à 130 058. La plupart des femmes vivaient en Amérique du Nord, en Europe ou en Australie, et seules quelques-unes venaient d'Asie.
Ces études ont été financées par des pouvoirs publics (25 études), des universités (24), des organisations à but non lucratif (21) et du secteur industriel (3). Six études n'ont pas indiqué leurs sources de financement, et certaines ont bénéficié d'un financement provenant de plusieurs sources.
Nous avons pu regrouper les résultats de plusieurs études pour quatre modèles : les modèles Gail, Tyrer-Cuzick, BOADICEA et BRCAPRO.
Calibration : le nombre prévu de cas de cancer du sein était-il similaire au nombre réel ?
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Les modèles Gail et BOADICEA ont permis d'estimer avec précision le nombre de femmes participant aux études incluses qui développeraient un cancer du sein au cours d'une période donnée :
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Pour chaque tranche de 100 cancers du sein que le modèle de Gail prévoyait, environ 106 sont effectivement survenus dans la réalité.
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Pour 100 cas de cancer du sein prédits par le modèle BOADICEA, environ 98 cas ont effectivement été observés.
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Le modèle Tyrer-Cuzick a estimé qu’un plus grand nombre de femmes développeraient un cancer du sein que ce qui a été observé en réalité. Pour 100 cas de cancer du sein prédits par le modèle, seulement environ 86 sont effectivement survenus.
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Selon les estimations du modèle BRCAPRO, le nombre de femmes développant un cancer du sein dans le cadre de ces études aurait dû être inférieur à celui observé dans la réalité. Pour 100 cas de cancer du sein prédits par le modèle, environ 144 cas sont effectivement survenus.
Discrimination : dans quelle mesure les modèles ont-ils permis de distinguer les femmes qui développent un cancer du sein de celles qui n'en développent pas ?
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Les quatre modèles se sont révélés moyennement efficaces pour distinguer les femmes susceptibles de développer un cancer du sein de celles qui ne le développeraient pas au cours d'une période donnée, mais aucun n'a donné de résultats exceptionnels.
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Les modèles Tyrer-Cuzick (version 8), BOADICEA et BRCAPRO ont permis de distinguer correctement les femmes susceptibles de développer un cancer du sein de celles qui ne le développeraient pas dans environ 64 à 65 % des cas.
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Le modèle Gail s'est révélé légèrement moins performant, puisqu'il a correctement identifié les femmes susceptibles de développer un cancer du sein dans 61 % des cas.
Quelles sont les limites des données probantes ?
Nous avons jugé que la qualité de la plupart des études incluses dans notre revue était faible ou incertaine, ce qui signifie que nous ne pouvons pas être certains de la fiabilité de ces résultats. Notre niveau de confiance a été réduit pour plusieurs raisons, notamment :
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dans certaines études, un nombre insuffisant de femmes ont développé un cancer du sein, ce qui rendait plus difficile l’évaluation de la précision des modèles de prédiction ;
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toutes les études n'ont pas fourni les informations sur les performances du modèle que nous recherchions ;
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certaines études présentaient des données manquantes ou n'expliquaient pas comment elles avaient traité ces données manquantes.
Ces données probantes sont-elles à jour ?
Cette revue inclut les études publiées jusqu’en décembre 2024.
Lire le résumé complet
Les femmes ayant des antécédents familiaux de cancer du sein présentent un risque accru de développer cette maladie. Dans la pratique clinique, la probabilité de développer un cancer du sein au cours d’une période donnée est souvent estimée à l’aide de modèles de prédiction du risque de cancer du sein. Nous ne savons pas encore lequel des modèles disponibles offre les meilleures performances chez les femmes ayant des antécédents familiaux de cancer du sein.
Objectifs
Identifier, décrire et évaluer les modèles de prédiction du risque de cancer du sein développés ou validés chez les femmes ayant des antécédents familiaux de cancer du sein et réaliser une méta-analyse des performances dans la prédiction de la survenue d’un cancer du sein.
Stratégie de recherche documentaire
Nous avons effectué une recherche dans les bases de données MEDLINE, Embase, le Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (Index cumulé de la littérature en soins infirmiers et apparentés) et l’Institute of Scientific Information Web of Science jusqu’en février 2022. Une recherche complémentaire ciblée dans MEDLINE a ensuite été réalisée jusqu’au 19 décembre 2024 afin de recenser des études de validation supplémentaires portant sur les modèles inclus. Nous avons également passé en revue les références bibliographiques des études retenues.
Critères de sélection
Nous avons inclus les études qui ont mis au point ou validé un ou plusieurs modèles de prédiction du risque de cancer du sein chez les femmes ayant des antécédents familiaux de cancer du sein à condition que ces modèles intègrent les antécédents familiaux de cancer du sein parmi leurs facteurs prédictifs.
Recueil et analyse des données
Nous avons élaboré notre formulaire d'extraction de données en nous inspirant de la liste de contrôle CHARMS. Deux auteurs ont, de manière indépendante, procédé à la sélection des références, à l’extraction des données et à l’évaluation du risque de biais à l’aide de l’outil Prediction Model Risk Of Bias Assessment Tool (PROBAST). Nous avons passé en revue les modèles de prédiction des risques développés ou validés au sein de la population d'étude. Lorsque les statistiques de performance étaient rapportées par au moins quatre études, nous avons regroupé les mesures de performance des modèles à l'aide de méta-analyses à effets aléatoires. Nous avons évalué les performances du modèle en nous appuyant sur deux critères : la calibration (concordance entre les risques prédits et les cas de cancer du sein observés) et la discrimination (capacité à distinguer les femmes ayant développé un cancer du sein de celles qui n'en ont pas développé). Nous n'avons pas appliqué l’approche GRADE, car il n'existe pas encore de recommandations spécifiques pour les revues de modèles pronostiques.
Résultats principaux
Nous avons retenu 45 études et en avons listé 17 dans la catégorie « en attente de classification ». Nous avons identifié 12 modèles validés en externe au sein de la population d'étude. Nous avons procédé à une méta-analyse de quatre modèles pour lesquels il existait au moins quatre études de validation externes.
La qualité et la précision des études étaient variables. Plusieurs études ne rapportaient pas de manière adéquate la durée du suivi ou la gestion des données manquantes. La plupart des études de validation ont fait état d'au moins un indicateur de performance (calibration ou discrimination), même si certaines ne rapportaient pas conjointement des deux. Des informations de base, telles que les versions validées des modèles, faisaient souvent défaut.
La plupart des études présentaient un risque de biais élevé ou incertain selon les évaluations PROBAST, même si les préoccupations concernant leur applicabilité étaient généralement faibles.
Nous présentons les résultats de quatre modèles pour lesquels des données issues d'au moins quatre études de validation externes étaient disponibles dans la population d'étude.
Modèle de Gail ou Outil d’évaluation du risque de cancer du sein (Breast Cancer Risk Assessment Tool, BCRAT)
Calibration : le rapport observé (O)/attendu (A) combiné du modèle de Gail (toutes versions confondues) dans la population cible était de 1,06 (intervalle de confiance à 95 % [IC] : 0,91 à 1,25), ce qui indique que le modèle est bien calibré pour cette population. L’intervalle de prédiction (IP) à 95 % variait de 0,65 à 1,74.
Discrimination : l'estimation groupée de la statistique C du modèle de Gail (versions combinées) dans la population d'étude était de 0,61 (IC à 95 % : 0,57 à 0,66). L’intervalle de prédiction à 95 % (IP) était compris entre 0,47 et 0,74.
Modèle Tyrer-Cuzick ou Étude internationale sur l'intervention contre le cancer du sein (IBIS, International Breast Cancer Intervention Study)
Calibration : l'estimation combinée du rapport O/A du modèle de Tyrer-Cuzick dans la population d'étude était de 0,86 (IC à 95 % : 0,74 à 0,98) (versions combinées) et de 0,90 (IC à 95 % : 0,76 à 1,06) (version 8), ce qui indique que le modèle surestime le risque de cancer du sein dans la population d'étude. L’intervalle de prédiction à 95 % (IP) était de 0,56 à 1,33 pour l’ensemble des versions combinées et de 0,55 à 1,47 pour la version 8.
Discrimination : l'estimation combinée de la statistique C du modèle de Tyrer-Cuzick (versions combinées) dans la population d'étude était de 0,62 (IC à 95 % : 0,58 à 0,66). L’intervalle de prédiction à 95 % (IP) était compris entre 0,49 et 0,74. La statistique C combinée pour la version 8 du modèle de Tyrer-Cuzick était de 0,64 (IC à 95 % : 0,58 à 0,71). L’intervalle de prédiction à 95 % (IP) était compris entre 0,46 et 0,79.
Algorithme d'analyse de l'incidence des maladies du sein et des ovaires et d'estimation du nombre de porteurs (BOADICEA, Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm)
Calibration : l'estimation globalisée du rapport O/A du modèle BOADICEA (versions combinées) dans la population d'étude était de 0,98 (IC à 95 % : 0,90 à 1,17), ce qui indique que le modèle est bien calibré dans cette population. L’intervalle de prédiction à 95 % (IP) était compris entre 0,89 et 1,09.
Discrimination : l’estimation combinée de la statistique C du modèle BOADICEA (toutes versions confondues) dans la population cible était de 0,65 (IC à 95 % : 0,58 à 0,71). L’intervalle de prédiction à 95 % (IP) était compris entre 0,44 et 0,81.
BRCAPRO
Calibration : l'estimation combinée du rapport O/A du modèle BRCAPRO (versions combinées) dans la population d'étude était de 1,44 (IC à 95 % : 1,25 à 1,62), ce qui indique que le modèle sous-estime le risque de cancer du sein dans cette population. L’intervalle de prédiction à 95 % (IP) était compris entre 1,02 et 2,04.
Discrimination : L’estimation combinée de la statistique C du modèle BRCAPRO (toutes versions confondues) dans la population cible était de 0,64 (IC à 95 % : 0,54 à 0,73). L’intervalle de prédiction à 95 % (IP) était compris entre 0,37 et 0,84.
Conclusions des auteurs
Nos méta-analyses ont montré que les modèles Gail (BCRAT) et BOADICEA sont bien calibrés chez les femmes ayant des antécédents familiaux de cancer du sein. Le modèle Tyrer-Cuzick (IBIS) surestime le risque, tandis que le modèle BRCAPRO sous-estime le risque dans cette population.
En ce qui concerne la justesse de la discrimination dans la population cible, aucun modèle ne s’est clairement révélé supérieur aux autres. Dans nos méta-analyses, les modèles Tyrer-Cuzick version 8, BOADICEA et BRCAPRO ont montré une capacité de discrimination modérée similaire, légèrement supérieure à celle du modèle de Gail.
En tenant compte à la fois de la calibration et de la discrimination, nos résultats suggèrent que le modèle BOADICEA est bien calibré dans cette population et présente une capacité discriminante similaire (mais modeste) à celle des modèles Tyrer-Cuzick (version 8) et BRCAPRO. Ces résultats indiquent qu’il pourrait constituer un outil utile pour la prise en charge des patientes dans le contexte du risque familial de cancer du sein. Toutefois, cela ne saurait être considéré comme concluant : nous avons estimé que la plupart des études incluses présentaient un risque de biais élevé ou incertain ; le nombre d'études de validation incluses dans les méta-analyses était faible (≤ 10 pour chaque modèle) ; et les études retenues étaient hétérogènes en termes d'horizon de prévision et de répartition des cas.
Il reste encore des progrès à faire en ce qui concerne la capacité de discrimination des modèles existants de prédiction du risque de cancer du sein chez les femmes ayant des antécédents familiaux de cette maladie. La qualité et la précision des études portant sur les modèles pronostiques est actuellement sous optimale.
Financement
Financé en partie par une bourse de formation Cochrane du Health Research Board.
Enregistrement
Protocole (2018) DOI : 10.1002/14651858.CD013185
Traduction et Post-édition réalisées par Cochrane France avec le soutien de Madison Beltran, André Morvan (bénévoles chez Cochrane France) et grâce au financement du Ministère de la Santé. Une erreur de traduction ou dans le texte original ? Merci d’adresser vos commentaires à : traduction@cochrane.fr
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