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La survie nette des patients atteints de cancer, c’est-à-dire la survie que l’on observerait si les patients ne pouvaient mourir que de leur cancer, ainsi que la dynamique du taux de mortalité en excès associé, représentent des indicateurs majeurs en épidémiologie des cancers. Le temps écoulé depuis le diagnostic et l’âge au diagnostic en sont des facteurs explicatifs essentiels. D’autres co-variables continues, telles que l’année de diagnostic dans les études de tendance ou les indices de défavorisation sociale dans les études socio-économiques, peuvent également susciter l’intérêt des épidémiologistes. En s’appuyant sur de récents développements méthodologiques, nous proposons un modèle de taux de mortalité avec des splines pénalisées afin de modéliser simultanément les effets non-linéaires et non-proportionnels des co-variables continues ainsi que les interactions.

L’objectif principal de cette étude était de fournir, à partir des données des registres du réseau Francim, des estimations actualisées de survie nette à 1, 3, 5, et 10ans après le diagnostic de cancer et de décrire les tendances temporelles de la survie. La survie à 15ans a également été estimée pour la première fois en France.

La surveillance des cancers est assurée en France par les registres des cancers, qui ne couvrent qu’une partie du territoire. Afin de prédire l’incidence des cancers sur l’ensemble des départements français, il est nécessaire de recourir à des proxys construits à partir de données extérieures. Dans ce contexte, l’utilisation de « big-data », notamment les données médio-administratives (mises en ALD, hospitalisations…), apparaît a priori intéressante. Cependant, la validité de l’utilisation d’un proxy pour cet objectif n’est pas garantie et doit être évaluée pour chaque cancer. Une méthode a ainsi été développée afin de calibrer le proxy pour estimer l’incidence, de quantifier les erreurs commises avec cette estimation et de s’assurer que ces erreurs restent acceptables. La calibration repose sur la modélisation du rapport proxy/incidence (proxy/I) dans la zone registre. La précision des estimations dépend principalement de la variabilité du rapport entre les départements. Cette étude vise à présenter la méthode, à évaluer ses propriétés par des simulations, et à illustrer son utilisation pour fournir des prédictions d’incidence au niveau des départements français.

Le myélome multiple (MM) et le plasmocytome (P) sont des hémopathies lymphoïdes à cellules B matures diagnostiquées chez des patients plutôt âgés (médiane d’âge au diagnostic de 75 ans chez les femmes et 72 ans chez les hommes) dont le pronostic reste sévère malgré les progrès récents de leur prise en charge. La complexité croissante de l’arsenal thérapeutique rend nécessaire l’utilisation de modèles de risque les plus précis pour définir des groupes pronostiques homogènes et proposer ainsi des plans de traitement ajustés au pronostic. Or, les deux scores pronostiques en usage dans les cas de MM/P (ISS et Durie-Salmon) n’intègrent pas d’information sur les comorbidités alors que la relation entre une comorbidité sévère et un pronostic défavorable est pourtant établie. Cette étude a donc pour objectif principal de déterminer l’impact des comorbidités sur la survie « nette » à cinq ans des patients Girondins diagnostiqués entre 2002–2013 avec un MM/P en utilisant une méthode de modélisation statistique adéquate aux études en population : un modèle flexible du taux de mortalité en excès.