Le développement et l’utilisation des bases de données en santé accentuent le besoin d’outils, notamment d’algorithmes reconnus et validés de sélection de séjours ou de patients atteints de cancer. Dans le cadre du développement du réseau REDSIAM (Réseau de données Sniiram, Système national d’information inter-régimes de l’assurance maladie), le groupe « Tumeurs » avait pour objectif de dresser un état des lieux des algorithmes publiés dans les études en cancérologie, françaises ou étrangères, afin de permettre au lecteur en recherche d’algorithme de cibler ceux susceptibles de l’intéresser.

Une recherche non systématique de la littérature a été effectuée pour diverses localisations. Les résultats sont présentés pour le poumon, sein, côlon et rectum. Les publications jusqu’en août 2016 ont été recherchées dans les bases de données Medline, Scopus, Base de donnée en santé publique, Google Scholar et dans les sommaires des principales revues françaises en cancérologie et santé publique. Une grille d’extraction adaptée à la cancérologie a été construite et utilisée lors du processus d’extraction.

Au total, 18 publications ont été retenues pour le cancer du poumon, 18 pour le cancer du sein et 12 pour le cancer colorectal. Les performances et le choix des algorithmes utilisés s’avèrent dépendant du contexte, de l’objectif et de la localisation étudiée. La grille de description construite par le groupe « Tumeurs » est plus détaillée comparé au socle bibliographique commun aux autres groupes de REDSIAM, mais son remplissage reste simple.

Cette étude montre la complexité de la détection des cas de cancers à partir des bases de données en santé et l’insuffisance d’algorithmes validés. Il est nécessaire de promouvoir et de développer les travaux visant à normaliser et faciliter la validation de ces algorithmes.

The development and use of healthcare databases accentuates the need for dedicated tools, including validated selection algorithms of cancer diseased patients. As part of the development of the French National Health Insurance System data network REDSIAM, the tumor taskforce established an inventory of national and internal published algorithms in the field of cancer. This work aims to facilitate the choice of a best-suited algorithm.

A non-systematic literature search was conducted for various cancers. Results are presented for lung, breast, colon, and rectum. Medline, Scopus, the French Database in Public Health, Google Scholar, and the summaries of the main French journals in oncology and public health were searched for publications until August 2016. An extraction grid adapted to oncology was constructed and used for the extraction process.

A total of 18 publications were selected for lung cancer, 18 for breast cancer, and 12 for colorectal cancer. Validation studies of algorithms are scarce. When information is available, the performance and choice of an algorithm are dependent on the context, purpose, and location of the planned study. Accounting for cancer disease specificity, the proposed extraction chart is more detailed than the generic chart developed for other REDSIAM taskforces, but remains easily usable in practice.

This study illustrates the complexity of cancer detection through sole reliance on healthcare databases and the lack of validated algorithms specifically designed for this purpose. Studies that standardize and facilitate validation of these algorithms should be developed and promoted.