Statistical Society of Canada / Société statistique du Canada

Cancer du col utérin étude de cas

Accueil : Études de cas : 2002 : Cancer du col utérin | English | Grands caractères | Petits caractères

Dernière modification: 2002-01-16 10:00
Vérifiez régulièrement cette page pour d'éventuelles mises à jour, corrections et réponses à vos questions!

Table des matières

Remerciements

Dr. Al Covens, Département d'obstétrique et gynécologie, Université de Toronto, Ontario, Canada, nous a fourni cette Étude de cas en collaboration avec Edmee Franssen, BSc, Msc, biostatisticienne, et Milena Kurtinecz, BSc, Coordinatrice de la base de données statistiques (étudiante en maîtrise, Université York), toutes deux du Département des essais cliniques et d'épidémiogogie, Centre Sunnybrook des sciences de la santé de Toronto (T-SRCC).

Pour toute question relative aux données, veuillez contacter Dr Peggy Ng, Professeure agrégée, Université York, ou Noa Rozenblit, étudiant en maîtrise, Université York.

Introduction

L’hystérectomie totale élargie (ou ablation de l’utérus) s’avère être la méthode de traitement habituelle au stade précoce du cancer du col utérin. Bien que l’opération et la radiothérapie produisent des taux de guérison équivalents, l’opération est souvent préconisée pour les patientes plus jeunes et en meilleure santé, sur la base d’un traitement plus court, car les chances de conserver les ovaires et de retrouver une meilleure fonction vaginale post-opératoire sont plus élevées. Le taux de guérison associé à l’hystérectomie totale (environ 80 %) n’a pas sensiblement évolué depuis trente ans. Nous avons voulu identifier les facteurs cliniques et pathologiques qui peuvent aider à prévoir un risque accru de récurrence après l’opération. Ces facteurs incluent notamment la taille de la tumeur, le type de cellules, le calibre des cellules, l’étendue de l’envahissement et le statut des ganglions lymphatiques.

Descriptions des données

Menée à Toronto, l’étude est fondée sur le modèle de la collecte de données prospective, où le médecin cherche à déterminer les différents attributs permettant de prévoir la survie (c.-à-d. sans rechute). On s’attend, en cas de rechute, que celle-ci survienne au cours des deux premières années suivant l’opération. Le taux de rechute global est d’environ 20 %, et de moins de 5 % dans le cas d’un cancer de premier stade.

Les données (fichier Excel, fichier de données séparées par des espaces) documentent les cas de 905 patientes du cancer du col utérin, parmi lesquelles seules 871 patientes, dont on possède les résultats de leur dernière visite de contrôle, sont prises en compte. Les patientes sont incluses dans l’étude dès la date de leur opération, qui est considérée comme étant également leur date de diagnostic, et sont observées pendant une période non spécifiée ou jusqu’à leur première rechute. La série d’observations enregistrées s’étend approximativement de 1984 à ce jour, les périodes de temps exactes pouvant être déduites des données elles-même.

Outre la détermination des attributs permettant de prévoir la survie, les patientes doivent être classées en fonction de la vraisemblance de leur rechute. Cette classification peut se faire en 3 ou 4 groupes, comme suit :

Classification 1 : « Faible vraisemblance de rechute », « Vraisemblance de rechute modérée », « Vraisemblance de rechute élevée »
ou
Classification 2 : « Aucune rechute », « Faible vraisemblance de rechute », « Vraisemblance de rechute modérée », « Vraisemblance de rechute élevée »

Les attributs (variables) de cette étude sont les suivants :

Variable	Description
MRNO	Numéro de patiente.
SURGDAT	Date d’opération (date de diagnostic).
ADJ_RAD	Variable catégorique : 0 si la patiente n’a PAS reçu de radiothérapie; 1 si la patiente a reçu une radiothérapie. (radiothérapie donnée seulement lorsque le médecin juge les paramètres suffisamment sévères)
AGE_1	Âge de la patiente au moment du diagnostic.
CLS_1	Variable catégorique : (Pronostiques) (Capillary Lymphatic Spaces, espaces lymphatiques capillaires) 0 négatif; 1, 2 positif.
DIS_STA	Variable catégorique : 0 aucun signe de la maladie; 1 vivant avec la maladie; 2 morte de la maladie; 3 morte de complications (maladie présente); 4 morte de complications (maladie absente); 5 morte de causes indépendantes.
GRAD_1	Variable catégorique : différenciation cellulaire 1 optimale; 2 moyenne; 3 pire; 0 indique une valeur manquante.
HISTOLOG	Variable catégorique : varie de 0 à 6.
MARGINS	Variable catégorique : maladie résiduelle après l’opération 0 aucune; 1 zone para-vaginale; 2 zone vaginale; 3 les deux.
MAXDEPT	Variable continue : profondeur de la tumeur (mm); une valeur de 0 indique que l’appareil n’a pas pu mesurer la profondeur en raison d’une mesure trop petite.
PELLYMPH	0 négatif; 1 positif.
RECURRN1	Date de récurrence de la maladie (en l’absence de rechute, aucun enregistrement).
SIZE_1	Taille de la tumeur (mm) lors du diagnostic.
FU_DATE	Date du dernier contrôle.

Objectifs

Nous espérons que ces données nous aideront à réaliser les deux objectifs suivants :

déterminer quels attributs de la table précédente permettent de prévoir la non-rechute;
classer les patientes en fonction de leur risque de rechute individuel.

Foire aux questions

Vérifiez régulièrement cette section pour d’éventuelles mises à jour.

Références

Présentations des étudiants

McMaster University : Christine Calzonetti, Simo Goshev, Rongfang Gu, Shahidul Mohammad Islam, Amanda Lafontaine, Marcus Loreti, Maria Porco, William Volterman, Qihao Xie.
University of Toronto : Eshetu Atenafu, Sandra Gardner, So-hee Kang, Anjela Tzontcheva.
University of Calgary : Alberto Nettel Aguirre, Luz Palacious.
University of Guelph : Baktiar Hasan, Mark Kane, Melanie Laframboise, Michael Maschio, Andy Quigley.
York University : Sophia Lee, Noa Rozenblit, Sumanth Sharatchandran, Shirin Yazdanian.

Ce site n'est visible dans sa version formatée qu'avec un navigateur qui supporte les normes Web, mais son contenu est accessible par ous les navigateurs et appareils à accès Internet.