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Thématique :
- Pancréas/voies bilaires
Originalité :
Intermédiaire
Solidité :
Intermédiaire
Doit faire évoluer notre pratique :
Pas encore
 
 
Nom du veilleur :
Docteur Marine CAMUS DUBOC
Coup de coeur :
 
 
Gastroenterology
  2017/03  
 
  2017 Mar;152(4):840-850.e3  
  doi: 10.1053/j.gastro.2016.11.046.  
 
  A Clinical Prediction Model to Assess Risk for Pancreatic Cancer Among Patients With New-Onset Diabetes.  
 
  Boursi B, Finkelman B, Giantonio BJ, Haynes K, Rustgi AK, Rhim AD, Mamtani R, Yang YX.  
  https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27923728  
 
 

Abstract

BACKGROUND & AIMS:

Approximately 50% of all patients with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA) develop diabetes mellitus before their cancer diagnosis. Screening individuals with new-onset diabetes might allow earlier diagnosis of PDA. We sought to develop and validate a PDA risk prediction model to identify high-risk individuals among those with new-onset diabetes.

METHODS:

We conducted a retrospective cohort study in a population representative database from the United Kingdom. Individuals with incident diabetes after the age of 35 years and 3 or more years of follow-up after diagnosis of diabetes were eligible for inclusion. Candidate predictors consisted of epidemiologic and clinical characteristics available at the time of diabetes diagnosis. Variables with P values <.25 in the univariable analyses were evaluated using backward stepwise approach. Model discrimination was assessed using receiver operating characteristic curve analysis. Calibration was evaluated using the Hosmer-Lemeshow test. Results were internally validated using a bootstrapping procedure.

RESULTS:

We analyzed data from 109,385 patients with new-onset diabetes. Among them, 390 (0.4%) were diagnosed with PDA within 3 years. The final model (area under the curve, 0.82; 95% confidence interval, 0.75-0.89) included age, body mass index, change in body mass index, smoking, use of proton pump inhibitors, and anti-diabetic medications, as well as levels of hemoglobin A1C, cholesterol, hemoglobin, creatinine, and alkaline phosphatase. Bootstrapping validation showed negligible optimism. If the predicted risk threshold for definitive PDA screening was set at 1% over 3 years, only 6.19% of the new-onset diabetes population would undergo definitive screening, which would identify patients with PDA with 44.7% sensitivity, 94.0% specificity, and a positive predictive value of 2.6%.

CONCLUSIONS:

We developed a risk model based on widely available clinical parameters to help identify patients with new-onset diabetes who might benefit from PDA screening.

 
Question posée
 
Environ 50% de tous les patients souffrant d'adénocarcinome canalaire pancréatique développent un diabète avant leur diagnostic de cancer. Le dépistage des personnes atteintes d’un diabète nouvellement diagnostiqué pourrait permettre un diagnostic plus précoce d'adénocarcinome canalaire pancréatique. Les auteurs ont cherché à développer et à valider un modèle de prédiction du risque d'adénocarcinome canalaire pancréatique, basé sur des critères cliniques et biologiques simples, pour identifier les personnes à haut risque chez les personnes atteintes de diabète nouvellement diagnostiqué.
 
Question posée
 
Sur une cohorte rétrospective de 109,385 nouveaux diabétiques suivis au moins 3 ans avec une incidence du cancer du pancréas de 0,4%, les auteurs ont développé un modèle de prédiction de l’adénocarcinome pancréatique basé sur les paramètres suivants: l'âge, l'indice de masse corporelle, l'évolution de l'indice de masse corporelle, le tabagisme, l'utilisation d'inhibiteurs de la pompe à protons ou de médicaments antidiabétiques, et les taux d'hémoglobine A1C, de cholestérol, d'hémoglobine, de créatinine et de phosphatases alcalines, avec une bonne performance diagnostique : aire sous la courbe à 0.82 avec un intervalle de confiance à 95% de 0.75 à 0.89.
 
Commentaires

Une validation externe prospective de cet algorithme est nécessaire car selon les projections de l’étude les performances de ce modèle sont moins satisfaisantes à mesure que l’incidence du cancer est élevée dans la population. Si l’incidence est d’environ 1%, la sensibilité du modèle de prédiction est seulement de 44%.
Les auteurs n’étaient pas en mesure d’évaluer le modèle selon le stade du cancer. Il aurait été intéressant de savoir si ce modèle permettait de diagnostiquer les patients à un stade précoce dans l’idée d’une amélioration de la survie par le biais de ce dépistage.  

 
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