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Contexte

La modélisation représente une approche souple et efficace pour obtenir un aperçu des compromis entourant un processus complexe comme le dépistage du cancer du sein, qui fait intervenir un plus grand nombre de variables que celles pouvant être contrôlées dans une étude expérimentale.

Données et méthodes

Le modèle de microsimulation du cancer du sein du Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network (CISNET) de l’Université du Wisconsin a été adapté afin de simuler l’incidence du cancer du sein et le rendement du dépistage au Canada. Le modèle a pris en compte les effets de la densité du tissu mammaire sur la sensibilité et la spécificité du dépistage. On a évalué la capacité du modèle de prédire le taux d’incidence du cancer du sein selon l’âge.

Résultats

On présente des prédictions de l’incidence corrigée selon l’âge pour des années civiles et de l’incidence selon l’âge du cancer du sein chez les femmes canadiennes. À partir de stratégies de dépistage courantes, on compare des ratios de tumeurs in situ et de tumeurs invasives et la répartition par stade des tumeurs au moment du diagnostic à des données du programme de dépistage provincial de la Colombie-Britannique.

Interprétation

Le modèle adapté réussit bien à prédire l’incidence selon l’âge et l’incidence transversale en l’absence de dépistage. Les ratios de détection des tumeurs in situ et des tumeurs invasives et la répartition globale par stade des cancers dépistés correspondent raisonnablement aux données empiriques de la Colombie-Britannique.

Mots-clés

Dépistage du cancer du sein, incidence, modèle de microsimulation, santé préventive, sensibilité, spécificité.

Résultats

Des programmes provinciaux organisés de dépistage du cancer du sein sont offerts au Canada depuis 1988. Ils contribuent à une réduction de la mortalité, mais ils nécessitent des ressources substantielles. [Texte intégral]

Auteurs

Martin J. Yaffe (martin.yaffe@sri.utoronto.ca) travaille au Physical Sciences Program du Sunnybrook Research Institute et aux départements de biophysique médicale et d’imagerie médicale de l’Université de Toronto. Nicole Mittmann travaille à Action Cancer Ontario, Pablo Lee, à l’Institute for Technology Assessment du Massachusetts General Hospital, Anna N.A. Tosteson, au Dartmouth Institute for Health Policy and Clinical Practice, Geisel School of Medicine, à Dartmouth, Amy Trentham-Dietz, au Department of Population Health Sciences and Carbone Cancer Center de l’Université du Wisconsin, Oguzhan AIagoz, au Department of Population Health Sciences and Carbone Cancer Center et au Department of Industrial and Systems Engineering de l’Université du Wisconsin, et Natasha K. Stout travaille au Department of Population Medicine, Harvard Medical School et Harvard Pilgrim Health Care Institute.

Début de l'encadré

 

Ce que l’on sait déjà sur le sujet

  • Des programmes provinciaux organisés de dépistage du cancer du sein sont offerts au Canada depuis 1988.
  • Il est plus facile de prendre des décisions sur la nécessité de dépister, les personnes à dépister, la fréquence du dépistage et les modalités à utiliser lorsque l’on comprend les compromis à faire entre les résultats améliorés au chapitre de la santé, les torts possibles et les coûts.
  • La modélisation offre une approche souple et efficace pour avoir un aperçu de ces compromis, qui font intervenir un trop grand nombre de variables pour qu’on puisse les contrôler dans une étude expérimentale.

Ce qu’apporte l’étude

  • La présente étude décrit la modification et la mise à l’essai d’un modèle de microsimulation validé du cancer du sein, qui a été élaboré à partir de la population des États-Unis; les modifications rendent compte du contexte canadien actuel.
  • Le modèle adapté réussit bien à prédire l’incidence selon l’âge et l’incidence transversale en l’absence de dépistage.
  • Les ratios de détection de tumeurs in situ et de tumeurs invasives et la répartition globale par stade des tumeurs détectées correspondent relativement bien aux observations empiriques.

Fin de l'encadré

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