Prognostication of Breast Cancer Patients Using the Nottingham Prognostic Index in Kenyatta National Hospital

Le cancer du sein est une maladie où les cellules du sein se développent de manière incontrôlée, et la capacité de récupération d'une patiente dépend souvent des caractéristiques spécifiques de la tumeur lors de sa détection initiale. Les médecins utilisent depuis longtemps des outils pour prédire l'avenir d'une patiente, en estimant la probabilité de survie en fonction de facteurs tels que la taille de la tumeur, la rapidité de division des cellules et la présence ou non d'une propagation du cancer aux ganglions lymphatiques voisins. L'un de ces outils, connu sous le nom d'indice pronostique de Nottingham, a été développé en Occident pour classer les patientes en groupes ayant un pronostic favorable, modéré ou défavorable. Il fonctionne en combinant ces mesures physiques en un score unique qui suggère combien de temps une personne pourrait vivre après le diagnostic. Cependant, ces outils ont été créés à partir de données de populations occidentales, et il n'est pas toujours clair s'ils fonctionnent de la même manière pour les populations d'autres parties du monde, où la génétique, l'environnement et l'accès aux traitements peuvent différer considérablement.

Au Kenya, le cancer du sein est le cancer le plus fréquent touchant les femmes, pourtant de nombreuses patientes arrivent à l'hôpital avec la maladie déjà à un stade avancé. À l'hôpital national de Kenyatta, une équipe de chercheurs a décidé de tester si l'outil de prédiction occidental standard pouvait prédire avec précision l'avenir de leurs patientes locales. Ils ont examiné les dossiers médicaux de 258 femmes diagnostiquées avec un cancer du sein entre 2010 et 2016. L'équipe a recueilli des détails sur l'âge des femmes, la taille et le type de leurs tumeurs, la présence ou non d'une propagation aux ganglions lymphatiques, ainsi que les traitements reçus. En utilisant la formule standard, ils ont calculé un score pronostique pour chaque femme et l'ont classée dans l'une des trois catégories : celles ayant un bon pronostic, un pronostic modéré ou un mauvais pronostic. Ils ont ensuite comparé ce que l'outil prédisait par rapport à ce qui s'est réellement passé sur une période de cinq ans.

Les résultats ont révélé une différence frappante entre la prédiction et la réalité. Bien que l'outil ait correctement identifié que les tumeurs plus volumineuses, les grades plus élevés d'anomalie cellulaire et la propagation aux ganglions lymphatiques étaient liés à des résultats plus défavorables, les taux de survie réels étaient bien plus élevés que ce que l'outil avait suggéré. En fait, les femmes de l'étude ont vécu plus longtemps que l'indice ne le prédisait, et ce, dans chaque groupe. L'écart était particalement spectaculaire pour les femmes classées par l'outil comme ayant un mauvais pronostic ; alors que l'indice suggérait une probabilité de survie à cinq ans très faible (31,6 %), le taux de survie réel pour ce groupe était presque le triple de ce qui était attendu (94,5 %). Même pour celles ayant des pronostics modérés et bons, les femmes ont survécu plus longtemps que le modèle standard ne l'anticipait. Bien que les composantes individuelles de l'outil soient corrélées au pronostic, les scores finaux n'ont pas réussi à distinguer les résultats de survie entre les groupes ; l'analyse statistique n'a montré aucune différence significative entre les médianes de survie des groupes à pronostic bon, modéré ou mauvais. Cela suggère que si l'outil peut classer les patientes selon la biologie de la tumeur, il perd sa capacité à prédire les différences de survie réelle dans cette population spécifique.

Cette sous-estimation semble être due à l'efficacité des traitements modernes disponibles à l'hôpital. Presque toutes les femmes de l'étude ont reçu un traitement adjuvant, qui comprend des traitements tels que la chimiothérapie ou la radiothérapie administrés après la chirurgie pour détruire les cellules cancéreuses restantes. Les chercheurs suggèrent que l'outil de prédiction, qui a été développé il y a plusieurs décennies, ne tient pas pleinement compte de la puissance de ces traitements contemporains. L'outil a été construit sur des données d'une époque où de telles thérapies étaient moins courantes ou moins efficaces, ce qui le rend trop pessimiste pour les patientes d'aujourd'hui qui reçoivent des soins médicaux complets. De plus, l'étude a souligné que la plupart des patientes au Kenya présentent encore une maladie avancée, plus de la moitié arrivant au stade trois, ce qui reflète des programmes de dépistage limités et des barrières à la détection précoce.

L'étude conclut que, bien que les composantes de l'outil de prédiction soient utiles pour comprendre la biologie de la tumeur, le score final ne devrait pas être utilisé pour prendre des décisions cliniques de routine pour les patientes au Kenya sans tests supplémentaires. L'outil suggère un avenir sombre qui ne correspond pas à la réalité des patientes recevant des soins modernes. Les auteurs insistent sur le fait qu'avant que cet indice puisse être utilisé de manière fiable pour guider les plans de traitement dans cette région, il doit être validé spécifiquement pour la population kényane. D'ici là, les médecins devraient s'appuyer sur les facteurs individuels que l'outil mesure plutôt que sur le score final, en reconnaissant que le modèle occidental standard peut ne pas raconter toute l'histoire pour les femmes d'Afrique de l'Est.