La ligne de thérapie est utilisée pour décrire les régimes de chimiothérapie qu’un patient reçoit pour traiter son cancer. Un changement de ligne de thérapie est généralement initié lorsque le traitement ne parvient plus à contrôler la maladie, qu’il n’est plus toléré par le patient ou lorsque le patient est en rechute. Ces changements de lignes de traitement ne sont pas collectés de façon uniforme, facilement identifiables et extractibles dans les bases de données de vie réelle rétrospectives comme les registres. Par ailleurs, la gestion des patients atteints de cancer est souvent complexe, individualisée par patient, et un traitement peut être modifié pour améliorer la tolérance, même lorsque celui-ci est efficace.

L’objectif de ce travail est de présenter la méthode mise en œuvre et les algorithmes développés pour identifier les lignes de traitements de patientes atteints de cancer ovarien à partir d’une base de données composée de données médico-administratives.

La plateforme utilisée a pour objectif de décrire au cours du temps l’évolution de la prise en charge des patients et des stratégies thérapeutiques, dans une approche médico-économique à grande échelle. Cette base de données dans les cancers de l’ovaire est alimentée depuis 2012 à partir de trois sources d’information :

– la base “patient”, centralisant les données disponibles dans les dossiers patient informatisés (DPI) ;

– la base “traitement”, centralisant les données relatives aux dispensations réalisées par la pharmacie ;

– la base “séjour”, centralisant les données décrivant les séjours hospitaliers.

Les données des patientes issues de ce registre ont été utilisées dans le cadre d’études visant à décrire les caractéristiques cliniques et le mode de traitement. En particulier une étude a été réalisée chez des femmes présentant un cancer de l’ovaire épithéliale séreux ou endométrioïde de haut grade avancé de novo. Ces résultats observés en vie réelle ont permis de conforter les résultats obtenus dans essais cliniques récents Le développement d’un algorithme de tri des traitements anti-cancéreux par ligne au cours du temps a nécessité plusieurs étapes :

– prise en compte des avis d’experts pour définir les différentes bornes à prendre en compte pour les dates de chirurgie et les dates des traitements afin de bien qualifier les populations de l’étude ;

– modélisation par les data managers et statisticiens des lignes types attendues en prenant en compte les informations relatives aux progressions, aux chirurgie et aux dates de début et fin des différents traitements (chimiothérapie et thérapie ciblées) et en se basant sur des informations issues des différents guidelines de prise en charges du cancer de l’ovaire applicables à la date de traitement des patientes incluses (prise en compte d’un effet de temporalité lié à l’évolution des pratiques sur la période définie) ;

– programmation de l’algorithme, revue des incohérences et ajustement selon les avis des experts médicaux ;

– analyse d’impact suite aux modifications apportées notamment sur les tailles des populations d’analyses ;

– implémentation des modifications dans la programmation puis revalidation des cas pouvant poser problème.

Partant des données de 8021 femmes souffrant d’un cancer ovarien présentes dans le registre, un sous-groupe de 267 patientes correspondant à la population cible de l’étude a pu être identifié, sélectionné et analysé. Ce sous-groupe correspondait aux femmes adultes au moment du diagnostic primaire de cancer de l’ovaire, avec un cancer de l’ovaire épithéliale séreux ou endométrioïde de haut grade avancé de novo (FIGO III-IV), ayant reçu une chimiothérapie de première ligne à base de platine entre le 01/01/2011 et le 31/12/2016, sans aucune rechute dans les huit semaines ayant suivi la fin de cette chimiothérapie et avec une mutation nocive de la BRCA. Il a pu être mis en évidence que sur ces 267 femmes, 36 % avaient eu une seule ligne de traitement, 27 % avaient eu deux lignes de traitement, 16 % trois lignes de traitement et 21 % quatre lignes ou plus de quatre lignes.

Le développement de l’algorithme d’identification et de tri des lignes de traitement a permis la production d’une population homogène consolidée sur un large échantillon de données qu’il aurait été impossible de produire facilement par une méthode non automatisée. Plus que l’algorithme en lui-même, l’intérêt de la méthodologie développée repose sur la définition d’une approche systématique prenant en compte la temporalité des recommandations de traitement issues des guidelines et l’enrichissement de l’algorithme par les avis d’experts pour réduire le nombre d’incohérences à chaque analyse.