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Comparaison de trois modèles prédictifs d’envahissement des ganglions non sentinelles en cas de métastases des ganglions sentinelles dans le cancer du sein : une étude rétrospective sur 77 patientes - 25/04/12

Doi : 10.1016/j.jgyn.2012.02.006 
C. Terrier a, , O. Tariel a, C. Coutant b, c, P. De Saint Hilaire a, M. Devouassoux d, R.-C. Rudigoz a, G. Dubernard a
a Service de gynécologie-obstétrique, université Lyon-1, hôpital de la Croix-Rousse, 103, grande rue de la Croix-Rousse, 69317 Lyon cedex 04, France 
b Service de gynécologie-obstétrique et médecine de la reproduction, université Pierre-et-Marie-Curie-Paris-6, hôpital Tenon, AP–HP, 4, rue de la Chine, 75020 Paris, France 
c Département d’oncologie chirurgicale, centre de lutte contre le cancer Georges-François-Leclerc, 1, rue Pr-Marion, 21079 Dijon cedex, France 
d Service d’anatomo-pathologie, université Lyon-1, hôpital de la Croix-Rousse, 103, grande rue de la Croix-Rousse, 69317 Lyon cedex 04, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Plusieurs modèles prédictifs ont été développés pour prédire le statut des ganglions non sentinelles (GNS) chez les patientes atteintes de cancer du sein invasif avec ganglion sentinelle (GS) métastatique. L’objectif de notre étude était d’évaluer la validité de trois d’entre eux : le nomogramme du Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC), le score de Tenon et le score du M.D Anderson (MDA) dans la population des patientes de l’hôpital de la Croix-Rousse à Lyon.

Objectif

En cas de GS métastatique, l’application des modèles prédictifs pourrait permettre d’éviter un curage axillaire, notamment en cas de micrométastases et a fortiori de cellules tumorales isolées. Parmi les différents modèles existant, nous avons évalué sur notre population les trois modèles les plus couramment utilisés afin de déterminer lequel était le plus adapté à notre pratique clinique.

Méthode

Notre série analyse rétrospectivement 77 patientes atteintes d’un cancer du sein avec curage axillaire pour GS métastatique. Sur les neuf modèles déjà publiés, l’étude s’est focalisée sur trois d’entre eux en raison de leur facilité d’utilisation ainsi que leurs bons résultats préliminaires : le nomogramme du MSKCC, le score de Tenon et le score du MDA. Les critères, permettant le calcul du risque d’atteinte des GNS, même s’ils diffèrent d’un modèle à l’autre, tiennent compte : de la taille de la tumeur, de la multifocalité, du type histologique, de la présence d’emboles vasculaires, des récepteurs hormonaux, du nombre de GS prélevés, du nombre de GS métastasiques, du ratio entre le nombre de GS métastatiques et le nombre de GS prélevés, du type de métastase dans le GS (i.e. macrométastases, micrométastases, cellules tumorales isolées) et de la méthode de détection histologique de la métastase dans le GS. Les critères de validation de ces modèles reposent sur la discrimination et la notion d’intérêt clinique qui comporte le taux de faux négatifs (FN) ainsi que la proportion de patientes sélectionnées par le modèle comme ayant un faible risque d’envahissement des GNS. Pour les nomogrammes (i.e. MSKCC), un critère majeur est la calibration qui compare les probabilités prédites par le modèle et les fréquences réellement observées.

Résultats

Le taux d’envahissement des GNS était de 37,6 %. La discrimination des trois modèles était bonne avec une aire sous la courbe (AUC) de 0,74 pour le nomogramme MSKCC et le score de Tenon et de 0,72 pour le score MDA. Le nomogramme du MSKCC était parfaitement calibré (p=0,23). Le taux de FN était de 0 (intervalle de confiance [IC] à 95 % : 0–18,1 %) pour le nomogramme du MSKCC, alors qu’il était de 16,7 % (IC à 95 % : 8,6 %–27,8 %) et 16 % (IC à 95 % : 6,8–31 %) pour les scores de Tenon et du MDA, respectivement. La proportion de patientes sélectionnées comme étant à faible risque d’invasion du GNS par le modèle était de 20,5 %, 34,7 % et 47,4 % pour le nomogramme MSKCC et les scores du MDA et de Tenon, respectivement.

Conclusion

Le nomogramme du MSKCC semble être le modèle le plus adapté à notre population. Afin de pouvoir évaluer sur notre population les scores de Tenon et MDA, il nous aurait fallu un échantillon de patientes plus important.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Summary

Various statistic predictive models have been developed to predict the status of the non-sentinel lymph nodes (NSLN) when the sentinel one was invaded by tumor cells in the case of breast invasive carcinoma. The objective of this study was to compare the accuracy of three of these statistic models: the MSKCC nomogram, the Tenon score and the MDA score. The study was conducted at Croix Rousse Hospital, Lyon, France.

Objective

When sentinel lymph node is invaded by metastasis, complete lymph node dissection of the axilla can be avoided using statistic predictive models especially when talking about micrometastases and moreover about isolated tumor cells in the sentinel lymph node. Over the different existing models, we tested the three most used ones to determine the model that is most adapted to our everyday practice.

Method

The study population consisted of 77 women with an invasive breast cancer treated by complete axillary lymph node dissection for metastatic sentinel lymph node. Over the nine models already published, we focused on three of them due to their ease to use as well as their good preliminary results: the Memorial Sloan-Kettering Cancer Center nomogram (MSKCC), the Tenon score and the M.D Anderson score (MDA). Different criteria are used by these models, but all of them take in consideration: tumor size, multifocality, tumor type, lymphovascular invasion, hormonal receptors, number of sentinel lymph node resected, degree of sentinel lymph node invasion (i.e. macrometastasis, micrometastasis or isolated tumor cells) and histologic method used to diagnose sentinel lymph node invasion. These scores are validated depending on their false negative ratio as well as the proportion of patient selected as having a low risk of non-sentinel lymph node invasion. The major criterion for the MSKCC score is the calibration that compares the predicted likelihood of invasion and the histologically proved one.

Results

The rate of non-sentinel lymph node invasion was 37.6%. The discrimination of the three models was good with an AUC of 0.74 for both MSKCC nomogram and Tenon score and of 0.72% for MDA score. MSKCC nomogram was well calibrated (P=0.23). The false negative ratio was 0 (CI 95%: 0–18.1%) for MSKCC nomogram, 16.7% (CI 95%: 8.6%–27.8%) for Tenon score and 16% (CI 95%: 6.8–31%) for MDA score. The percentage of patients considered as having a low risk of invasion of the non-sentinel lymph node was 20.5% for MSKCC nomogram, 34.7% for MDA score and 47.4% for Tenon score.

Conclusion

MSKCC nomogram seems to be the statistic model that is most adapted to the population we studied. To valide the Tenon and MDA score, we should have a most important population.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Cancer du sein, Modèles mathématiques, Ganglion sentinelle, Ganglion non sentinelle, Prédiction

Keywords : Invasive breast cancer, Mathematic models, Sentinel lymph node, Non-sentinel lymph node, Prediction


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