Prédiction de l’espérance de vie des patients atteints de métastases épidurales spinales

Abstract

La prévalence des métastases épidurales spinales symptomatiques va augmenter en raison des progrès des options thérapeutiques. En cas de symptômes, la métastase peut avoir des conséquences dévastatrices pour le patient et sa famille. Par conséquent, il est essentiel de traiter efficacement cette affection pour améliorer ou maintenir la qualité de vie, et une approche multidisciplinaire est généralement privilégiée.1

Dans la plupart des cas, la radiothérapie est utilisée. Cependant, dans certains cas, la chirurgie peut aider à restaurer la stabilité et/ou à décompresser les structures nerveuses. Plusieurs facteurs peuvent déterminer si un patient est un bon candidat pour la chirurgie ; ces facteurs incluent les souhaits du patient, l’histologie de la métastase, la radiosensibilité, l’accessibilité chirurgicale et la durée du déficit neurologique. En outre, une espérance de vie estimée à ≥3 mois est un autre facteur utilisé pour déterminer si le patient est un bon candidat pour la chirurgie.1-3

Parce que l’espérance de vie n’a pas été estimée de manière fiable par les experts,1,4,5 de nombreux modèles de prédiction ont été développés.6-8 Un de ces modèles a été validé à la fois en interne9 et géographiquement.10 Le modèle est accessible sur Internet (www.nccn.nl/nccn-en/). Ici, nous avons tenté de valider temporellement ce modèle (c’est-à-dire en utilisant des données collectées prospectivement) en utilisant une validation de pointe.11 Ce processus de validation est unique parmi les modèles de prédiction de l’espérance de vie en ce qui concerne les métastases épidurales spinales.

Matériel et méthodes

Le protocole de recherche a été approuvé par les comités d’éthique respectifs des institutions. De septembre 2009 à janvier 2013, les données de tous les patients atteints de métastases épidurales spinales qui ont été admis au service de neurochirurgie du Radboud University Medical Center et de l’hôpital Canisius Wilhelmina ont été recueillies prospectivement (87 patients) ; en outre, les données de tous les patients atteints de métastases épidurales spinales qui ont été référés en 2012 au service de neurochirurgie du Haaglanden Medical Center à La Haye ont été recueillies prospectivement (23 patients).

Les patients dont les données étaient manquantes ont été exclus de l’étude. En plus des caractéristiques de base des patients, les caractéristiques suivantes ont été documentées : Le score de performance de Karnofsky (en cas d’apparition soudaine d’une lésion sévère de la moelle épinière , le score a été estimé juste avant la détérioration) ; l’intention curative de traiter la tumeur primaire ; la nature de la métastase ; et le niveau rachidien. Le modèle original n’incluait pas la thérapie instituée comme prédicteur ; cependant, ceci a été enregistré également. Les patients ont été traités soit par radiothérapie, soit par chirurgie (décompression des structures neurales et stabilisation de la colonne vertébrale) suivie d’une radiothérapie. Ces données ont été utilisées pour valider le modèle de prédiction publié en 2011.10 Les données ont été tronquées à 10 mois, car cela a contribué au maintien de l’hypothèse des risques proportionnels et a également été fait dans le modèle original.

Le modèle de Cox a été validé en utilisant la population test comme décrit par Royston et Altman.11 Tout d’abord, la capacité prédictive a été évaluée graphiquement en traçant la survie réelle sous forme de courbe de Kaplan-Meier et la survie prédite sous forme de moyenne des courbes de survie de Cox prédites. Ensuite, la capacité prédictive a été calculée et exprimée par l’indice c de Harrell (discrimination) et la statistique D de Royston-Sauerbrei, RD2 (calibration). La pente de calibration – exprimée par le coefficient de régression sur l’indice pronostique (IP) – a également été calculée. Les distributions de l’IP dans l’ensemble de dérivation et dans l’ensemble de validation actuel ont été comparées et testées statistiquement à l’aide du test U de Mann-Whitney. La mauvaise spécification/adaptation du modèle a été vérifiée à l’aide d’un test conjoint de β* = 0,11 Les valeurs de β* sont des différences entre les coefficients de régression estimés dans l’ensemble dérivé et ceux estimés dans le modèle ajusté à l’ensemble de validation. Les rapports de risque des différents prédicteurs ont été comparés aux rapports de risque de l’ensemble dérivé. La capacité prédictive a également été démontrée par les courbes de Kaplan-Meier de 2 autres groupes de patients : ceux dont la survie médiane prédite était de 3 mois ou plus, et ceux dont la survie médiane prédite était inférieure à 3 mois. La survie est exprimée comme la médiane en mois (fourchette : minimum-maximum). Les autres valeurs sont exprimées en tant que moyenne ± erreur standard, avec des intervalles de confiance à 95%. Les différences ont été considérées comme statistiquement significatives si P < 0,05.

Résultats

Les 110 patients consécutifs de la période indiquée avaient tous des dossiers complets et ont été inclus. Par conséquent, aucun des patients n’avait de données manquantes. Au moment de l’analyse (octobre 2014), 90 patients étaient décédés, et la durée de survie médiane était de 5,7 mois (plage : 0,3-68,3 mo) ;18,1 % des patients avaient des durées de survie censurées.

Graphiquement, la survie estimée correspondait bien à la survie réelle des patients (figure 1). La pente d’étalonnage était de 0,64 ± 0,15 (IC 95 % : 0,34-0,94), indiquant une discrimination moins bonne dans l’ensemble de validation que dans l’ensemble de dérivation. L’indice c, la statistique D et les valeurs RD2 des ensembles de dérivation et de validation sont résumés dans le tableau 1. Le test conjoint pour β* était de 0 (P = .0003), indiquant une mauvaise spécification significative.

Puis, le groupe de validation a été divisé en patients ayant subi une chirurgie suivie d’une radiothérapie (58 patients) et en patients ayant reçu une radiothérapie uniquement (52 patients). Avec ces 2 sous-groupes, le test conjoint pour β* = 0 était significatif pour le groupe chirurgie (P = 0,001) mais non significatif pour le groupe sans chirurgie (P = 0,52). Ainsi, la mauvaise spécification ne s’est pas produite dans le groupe qui n’a pas subi de chirurgie (figures 2 et 3). Ce phénomène s’est également produit lors de l’évaluation de la discrimination (tableau 1). Seuls 6 patients sont décédés dans les 3 mois suivant la présentation dans le groupe ayant subi une intervention chirurgicale. Les rapports de risque sont résumés dans le tableau 2. Les distributions de l’IP dans l’ensemble de dérivation et dans l’ensemble de validation sont représentées dans le tableau 3. Il n’y avait pas de différence statistique (P = 0,58). Les courbes de Kaplan-Meier après dichotomisation pour la survie médiane estimée (<3 vs ≥3 mo) sont présentées dans la Fig. 4. Le modèle a prédit avec précision pour ceux dont la survie médiane estimée était de 3 mois ou plus. L’autre groupe a obtenu des résultats légèrement moins bons : la survie prédite était pire que la survie observée.5

Discussion

L’estimation de la survie des patients atteints de métastases épidurales est essentielle pour identifier les options thérapeutiques individuelles des patients. En dehors d’autres facteurs, dans la décision de pratiquer une intervention chirurgicale, une survie estimée à ≥3 mois est généralement considérée comme acceptable. Étant donné que l’avis des experts n’est généralement pas fiable, un modèle de prédiction validé soutiendrait la décision de recommander une intervention chirurgicale.1

Le modèle actuel a été développé comme un auxiliaire dans la décision de proposer ou non une intervention chirurgicale. Par conséquent, le seuil de 3 mois était important. Dans le modèle original, les données ont été tronquées à 10 mois, car l’hypothèse des risques proportionnels devait être respectée.9 Cela a également été fait dans ce processus de validation. Après une précédente validation externe, le modèle a été légèrement adapté.10 Cette version finale développée sur les données de plus de 500 patients est actuellement en cours de validation.

D’autres modèles ont été décrits. Tokuhashi et ses collègues12 ont décrit un modèle qui nécessitait des informations sur (i) l’état général, (ii) le nombre de métastases osseuses extraspinales, (iii) le nombre de métastases dans le corps vertébral, (iv) les métastases dans les principaux organes internes (poumons, foie, reins et cerveau), (v) le site primaire du cancer et (vi) la gravité de la paralysie de la moelle épinière. Il était simplement utilisé pour estimer quel type de chirurgie devait être effectué.10 La version révisée13 semblait avoir des performances modestes.14

Un autre modèle bien connu a été présenté par Tomita et al.15 Les auteurs ont utilisé les données des patients traités chirurgicalement, ce qui a introduit une sélection des patients. Celle-ci a été construite uniquement pour définir le type de chirurgie et non la survie. Une recherche d’autres métastases était également nécessaire. De plus, l’un des facteurs prédictifs était la malignité du primitif, qui était liée à la vitesse de croissance, qui pouvait être lente, modérée ou rapide. Ce modèle n’était pas approprié pour estimer la survie d’un patient présentant une métastase épidurale.

En 2005, van der Linden et al16ont publié un modèle de prédiction. Le modèle a été construit à partir de données provenant d’une population strictement définie. Les patients qui présentaient des métastases dans la colonne cervicale, une fracture pathologique ou une compression de la moelle, un carcinome rénal ou un mélanome ont été exclus. Cela a limité son utilisation dans la pratique oncologique. Un autre modèle a récemment été décrit par Bollen et al.6 Les informations nécessaires étaient le type de cancer primaire, l’état de performance, la présence de métastases viscérales, cérébrales et osseuses, le nombre et la localisation des métastases spinales et le fonctionnement neurologique. L’état de performance a été évalué avec le KPS et le fonctionnement neurologique avec l’échelle de Frankel. Il en est résulté 4 catégories de survie différentes. Cependant, aucun des modèles susmentionnés n’a jamais été validé comme celui que nous rapportons dans cet article.

Le principal avantage du modèle actuel est sa simplicité. Seuls 5 facteurs doivent être connus : le sexe, l’histologie (cancer du rein, cancer du sein/de la prostate, cancer du poumon ou autre), si le primaire a été traité de manière curative, la localisation cervicale de la métastase symptomatique et le KPS. Il n’est pas nécessaire de procéder à des examens radiologiques approfondis de différentes parties du corps, tels qu’un scanner du thorax/de l’abdomen ou une scintigraphie nucléaire. Par conséquent, une estimation peut être faite en quelques minutes si le cancer primaire est connu (dans la plupart des cas). Les discussions sur l’expérience des médecins individuels ne seront pas nécessaires.

La performance du modèle est bonne, car les valeurs c et RD2 étaient presque les mêmes dans l’ensemble de validation, avec seulement une légère réduction, ce qui était à prévoir.11 La calibration du modèle présenté était également bonne.

La discrimination était légèrement moins bonne dans l’ensemble de validation que dans l’ensemble de dérivation. La discrimination dans le groupe non chirurgical était bonne, alors que la discrimination dans le groupe traité chirurgicalement était plus mauvaise ; le même schéma s’applique à la mauvaise spécification/adaptation. Cette inadéquation pourrait être due à un nombre relativement faible de patients dans les groupes distincts par rapport au nombre de prédicteurs ; de plus, le modèle a été développé uniquement pour prédire la survie afin d’optimiser la sélection des candidats à la chirurgie. Par conséquent, le traitement institué n’a pas été introduit comme un indicateur distinct, étant donné que la plupart des patients n’ont subi qu’une radiothérapie. En outre, l’introduction de la chirurgie serait un exercice compliqué, étant donné que les options chirurgicales sont très diverses et peuvent inclure la kyphoplastie mais aussi la vertébrectomie totale, et bien d’autres options encore. En pratique, le type d’intervention chirurgicale n’est déterminé qu’après avoir constaté que le patient est un candidat approprié pour la chirurgie.

En ce qui concerne les patients qui ont été opérés, la constatation que la survie réelle était légèrement meilleure que la survie estimée est cohérente avec une étude de Patchell et al.3 Le pourcentage relativement faible de patients (6,9%) qui sont décédés dans les 3 mois suivant la chirurgie dans la population de Nimègue a justifié l’utilisation du modèle de prédiction présenté. Ainsi, pour les patients adressés aux hôpitaux de la région de Nimègue, une espérance de vie estimée à <3 mois était un facteur déterminant pour proposer uniquement la radiothérapie. Dans l’ensemble, bien que le modèle ait prédit la durée de survie minimale, nous devons souligner que d’autres facteurs – tels que les souhaits du patient, l’histologie de la métastase, la radiosensibilité, l’accessibilité chirurgicale et la durée des déficits neurologiques – doivent également être pris en compte.

La petite taille de l’échantillon pourrait être considérée comme un défaut. L’overfitting est un problème lorsque le nombre de variables n’est pas en équilibre avec la taille de l’échantillon. Cela pourrait être une cause de la différence dans l’effet des prédicteurs. Cependant, nous n’avons pas eu de problème de surajustement lors du développement du modèle de prédiction validé dans l’étude actuelle. Le modèle original n’a pas été ajusté sur la base des données de l’ensemble de validation, et l’overfitting n’a donc pas été un problème. La taille de l’échantillon peut également contribuer à une différence de variation entre les variables de différents ensembles de données. Comme la distribution de l’IP est comparable dans l’ensemble original et dans l’ensemble de validation, toute différence n’était pas pertinente pour l’utilisation clinique. La différence entre la courbe de Kaplan-Meier et la moyenne des courbes de survie prédite pour les patients dont la survie médiane prédite est <3 mois pourrait également être attribuée à la taille de l’échantillon pour ce groupe.

En conclusion, ce modèle aidera à optimiser les options de traitement pour les patients individuels qui ont des métastases épidurales spinales et sont traités dans un cadre multidisciplinaire. Enfin, le modèle fournit une estimation fiable de l’espérance de vie basée sur des données facilement récupérables (www.nccn.nl/nccn-en/).

Funding

None declared.

Acknowledgment

Nous sommes redevables à Bert Keurentjes, Radboud in’to Languages, Center of Expertise for language and communication, pour la correction de la grammaire et du style anglais.

Déclaration de conflit d’intérêts. Aucun déclaré.