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Pr FX CAROLI-BOSC CHU ANGERS

Impact des habitudes alimentaires et du mode de vie dans le dépistage de masse du cancer colorectal. Est-il possible de cibler une population à risque avec un score basé sur des facteurs prédictifs ? Etude IDYLIC. Pr FX CAROLI-BOSC CHU ANGERS. POURQUOI IDYLIC ?. ETUDES EPIC / E3N

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Presentation Transcript


  1. Impact des habitudes alimentaires et du mode de vie dans le dépistage de masse du cancer colorectal. Est-il possible de cibler une population à risque avec un score basé sur des facteurs prédictifs ?Etude IDYLIC Pr FX CAROLI-BOSC CHU ANGERS

  2. POURQUOI IDYLIC ?

  3. ETUDES EPIC / E3N European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition

  4. 1/ ALIMENTATION

  5. GRAISSES VIANDES ET PROTEINES

  6. Le risque est identique pour le colon et le rectum • Le risque augmente avec la consommation de viande rouge • La consommation de volaille n’a pas d’effet • Le risque diminue avec la consommation de poisson

  7. >129H/85F g/j > 50 g/j > 26 g/j RISQUE CCR SELON CONSOMMATION DE VIANDE POISSONS ET FIBRES Norat T et al. J Natl Cancer Instit 2005

  8. SUCRES ET HYDRATES DE CARBONE RAFFINES OUI SURTOUT CONSOMMATION ELEVEE FRUCTOSE SUCROSE RR=1.37 HOMME Hill MJ et al. Eur J Cancer Prev 1999 Michaud DS et al. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2005

  9. VEGETAUX

  10. LEGUMES = EFFET PROTECTEUR CONSTANT DIMINUTION DU RISQUE DE CANCER OR = 0.76 p<0.01 L’EFFET PROTECTEUR DES FRUITS EST MOINS CONSTANT Hill MJ Eur J Cancer Prev 2002 Van Duijnhoven FJ Am J Clin Nutr 2009 • Quel que soit leur type (crucifères ou non) • Etude EPIC: Association légumes + fruits

  11. FIBRES ALIMENTAIRES

  12. LES FIBRES ONT UN EFFET PROTECTEUR 35 g Bingham SA et al. The Lancet 2003

  13. EFFET PROTECTEUR QUELLE QUE SOIT L’ORIGINE Bingham SA et al. The Lancet 2003

  14. CALCIUM ET VITAMINE D

  15. LA CONSOMMATION DE LAIT DIMINUE LE RISQUE DE CANCER Kesse E et al. Int J cancer 2005

  16. 2/ ALCOOL ET TABAC

  17. L’ALCOOL EST UN FACTEUR DE RISQUE (surtout si > 30g/j) RESULTATS CONCORDANTS AVEC NetherlandCohortStudyBongaerts BW et al. Int J Cancer 2008 Méta-analyse de cohortes Moskal A et al. Int J Cancer 2007 • Etude EPIC: HR = 1.08 pour le risque de CCR avec un HR plus élevé pour le rectum (HR = 1.12) que pour le colon particulièrement si consommation élevée • Etude EPIC: Bière (HR = 1.38) / Vin (HR = 1.21) Ferrari P et al. Int J Cancer 2007

  18. LE TABAC EST UN FACTEUR DE RISQUE DE CCR • Meta-analyse de 26 études observationnelles: • RR = 1.18 (fumeurs versus non fumeurs) • Effet-dose après 30 ans Botteri et al. JAMA 2008 • Etude de la Harvard School of Public Health: - RR = 1.38 - Effet-dose après 40 ans Liang PS et al. Int J Cancer 2009

  19. 3/ ACTIVITE PHYSIQUE SURPOIDS

  20. ACTIVITE PHYSIQUE • Etude EPIC: Risque présent pour cancer du colon uniquement: - HR = 0.78 (actifs versus inactifs) p = 0.04 - HR = 0.63 (si BMI < 25) Fridenreich C et al. Cancer EpidemiolBiomarkersPrev 2006 • Confirmé par méta-analyse: - RR hommes = 0.76 - RR Femmes = 0.79 Wolin KY et al. Br J Cancer 2009

  21. SURPOIDS IMPORTANCE DE LA REPARTITION DES GRAISSES Pischon T et al. J Natl Cancer Inst 2006 • L’obésité est fortement associée au risque de CCR chez l’homme et la femme • Etude EPIC: 6.1 ans de follow-up - BMI < 25 RR-H = 1.55 RR-F = 1.12 - Tour de taille > 88 cm RR-H = 1.39 RR-F = 1.48 - Rapport tour de hanche/tour de taille RR-H = 1.51 RR-F = 1.52

  22. Relations nutrition et CCR

  23. Changement de niveau de preuve scientifique au vu des études publiées de 2007 à 2009

  24. META-ANALYSE DE HUXLEY 2009

  25. ETUDE IDYLIC

  26. CHU ANGERS CAP SANTE 49 UREN PARIS INSERM U557/INRA U1125

  27. OBJECTIF PRINCIPAL • Mettre au point un questionnaire court simple à remplir et facile d’emploi • Les consommations alimentaires seront évaluées grâce à un questionnaire de fréquence alimentaire adapté à la population française et validé par l’équipe nutritionnelle associée au projet • Définir le système de calcul d’un score global d’exposition en s’appuyant sur la littérature internationale • Evaluer la capacité discriminante de ce score pour le cancer colorectal

  28. OBJECTIFS SECONDAIRES • Déterminer la performance diagnostique du score pour les adénomes • Quantifier l’importance relative des facteurs de risques mis en évidence par la méta-analyse de Huxley et évaluer l’intérêt d’autres facteurs • Evaluer l’acceptabilité du questionnaire • Estimer en termes de coût-utilité l’application de cette stratégie de dépistage ciblé grâce au score d’exposition

  29. CRITERE DE JUGEMENT PRINCIPAL = CANCERS COLORECTAUX DIAGNOSTIQUES PAR COLOSCOPIE APRES TEST HEMOCCULT II POSITIF

  30. CRITERE DE JUGEMENT SECONDAIRE = ADENOMES COLORECTAUX DIAGNOSTIQUES PAR COLOSCOPIE APRES TEST HEMOCCULT II POSITIF

  31. SYSTEMES DE PONDERATION DU SCORE • Utilisation des données de la méta-analyse de Huxley • « Poids » de chaque facteur déterminé à partir d’un modèle de régression logistique multivarié sur notre population d’étude

  32. ATCD PERSONNELS ET FAMILIAUX

  33. CARACTERISTIQUES GENERALES • Sexe: • Age: • Poids mesuré: • Taille: • Tour de taille: • Variation de poids >5kg au cours des 5 dernières années oui: non: • Statut tabagique: - Non fumeur - Ancien fumeur (arrêt >1an) - Ancien fumeur (arrêt ≤1an) - Fumeur (au moins 1 cigarette au cours du dernier mois) • Prise de traitement au long cours: aspirine…

  34. VALEUR RETENUE MOYENNE DE 2 MESURES

  35. HABITUDES ALIMENTAIRES

  36. HABITUDES ALIMENTAIRES • Quand vous mangez du pain, il s’agit de pain ou céréales riches en fibres ? • Quand vous mangez des pâtes, il s’agit de pâtes ou de riz complet ? • Combien de portions de lait ou de produits laitiers mangez-vous par jour ? • Au cours des 12 derniers mois, à quelle fréquence vous est-il arrivé de consommer… • - Du vin ? - De la bière ? - Des apéritifs ou digestifs ? • Avez-vous modifié vos habitudes alimentaires ou votre pratique physique au cours des 12 derniers mois/ OUI/NON

  37. ACTIVITE PHYSIQUE Nb moyen de J Nb moyen d’heures/J

  38. CONCLUSIONS • Mise en place d’un outil informatique simple à disposition du MG • Questionnaire simplifié • Calcul automatique du score

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