Une popularité croissante des études en vie réelle avec 186 études présentées à l’ASCO 2019

186 études de données en vie réelle ont été présentées à l’ASCO 2019. Ces études soulignent la prise de conscience croissante de la valeur des données en vie réelle et des preuves qui y sont associées. Parmi ces études, 113 portaient sur l’efficacité, la sécurité ou la qualité de vie, 74 sur les soins et le suivi des patients et 22 sur la pratique médicale.

 

 

 

A la lecture de ces études, la diversité des utilisations des données en vie réelle est
saisissante :

 

1/ Preuve d’efficacité sur un cancer touchant une population réduite

Le défi pour les cancers avec une population très réduite comme le cancer du sein masculin est qu’il est difficile d’inclure suffisamment de patients dans  les études cliniques randomisées. Une étude1 a décrit les bénéfices en vie réelle, pour les hommes atteints d’un cancer du sein, du traitement par palbociclib en association avec un traitement endocrinien.

 

 

2/ Bras de contrôle synthétiques

Un autre exemple de l’utilisation des données en vie réelle est la constitution de bras de contrôle synthétiques (groupes témoins issus d’essais randomisés déjà réalisés). Les bras de contrôle synthétiques offrent l’avantage d’améliorer l’accès des patients à des produits prometteurs en phase d’évaluation. Une étude a montré2 que les bras de contrôle synthétiques se rapprochaient du HR (Hazard Rate) de survie globale d’origine et de l’intervalle de confiance de 95 % dans le cancer du poumon métastatique non à petites cellules.

 

3/ Prévision de survie

Les données de vie réelle ont également été utilisées pour entraîner un modèle d’intelligence artificielle pouvant prédire la survie. Un tel modèle pourrait servir à prendre des décisions thérapeutiques en fonction du risque prévu pour le patient. Un modèle d’intelligence artificielle a été entraîné sur un ensemble d’environ 55 000 patients atteints d’un cancer du poumon, puis validé sur un ensemble de 8 468 patients3 en prédisant la probabilité de survie au-delà de 90, 180 et 360 jours à partir de n’importe quel point du parcours du patient. Le modèle a apporté une prédiction avec une grande précision et a confirmé que l’état de la tumeur, l’état fonctionnel et le traitement sont des variables significatives dans la survie du patient.

 

 

4/ Détermination des combinaisons et séquences optimales

Le nombre croissant de combinaisons et de séquences possibles pour le traitement du cancer colorectal métastatique représente un défi majeur pour les cliniciens, qui doivent identifier le traitement optimal pour un patient. Les données en vie réelle peuvent être utilisées pour décrire les schémas de traitement et les résultats dans la pratique courante4, et plus tard pour définir une stratégie de séquence optimale spécifique à chaque patient. Les simulations ont estimé que la survie médiane sans progression de 25 % des patients aurait pu être améliorée de 94 jours avec un autre choix de séquence.

Méthodologie : recherche du mot-clé « real world evidence » dans la base « ASCO 2019 Abstracts & Videos » (2019 ASCO Annual Meeting Search Results),

1 https://meetinglibrary.asco.org/record/176918/abstract

2 https://meetinglibrary.asco.org/record/174601/abstract

3 https://meetinglibrary.asco.org/record/176968/abstract

4 https://meetinglibrary.asco.org/record/176930/abstract

 

 

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