Thèse soutenue

Construction d’un score prédictif du cancer du sein adapté à la population française : détermination de seuils de risque pour un dépistage organisé personnalisé.
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Emmanuel Bonnet
Direction : Paul LandaisJean-Pierre Daurès
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biostatistiques
Date : Soutenance le 24/11/2020
Etablissement(s) : Montpellier
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Aide à la Décision pour une Médecine Personnalisée
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Paul Landais, Jean-Pierre Daurès, Christine Lasset, Catherine Quantin, Stéphane Zervoudis
Rapporteurs / Rapporteuses : Christine Lasset, Catherine Quantin

Résumé

FR  |  
EN

Le cancer du sein de la femme concerne près de 60.000 nouveaux cas par an, avec une survie nette à 5 ans de 87%. Cependant, si le cancer du sein est dépisté à un stade précoce, la survie à 5 ans est de 99%. Pour tenter de dépister le cancer du sein chez les femmes à un stade précoce, la France a mis en œuvre un programme national de dépistage organisé pour les femmes âgées de 50 à 74 ans et à risque "moyen". En 2017, les citoyennes et les professionnels ont exprimé leur souhait que le dépistage organisé devienne de plus en plus personnalisé selon les facteurs de risque. Dans la première partie de cette thèse nous avons développé TEMAS (Text-mining Algorithm- assisted Search), une nouvelle méthode de recherche de la littérature utilisant des méthodes de text-mining et de classification. Nous avons ensuite créé une application web permettant de mettre en œuvre TEMAS sans nécessité de connaissances particulières. Dans la deuxième partie de cette thèse nous avons développé un questionnaire à partir des facteurs de risque de cancer du sein identifiés grâce à TEMAS. Nous avons posé ce questionnaire à 3077 femmes incluses dans le dépistage organisé afin d’établir leur score individuel de risque de cancer du sein au cours d'un suivi de 12 ans grâce à un modèle de Cox et à l’estimateur de Breslow. Grâce à ce score, nous avons ensuite, estimé deux seuils de risque optimaux pour créer, au sein de la population actuellement considérée à risque "moyen" trois groupes à risque gradué : risque plus bas, risque moyen et risque plus élevé. En conclusion, nous avons proposé une nouvelle stratégie pour un dépistage organisé personnalisé en fonction du niveau de risque.