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Analyse statistique du questionnaire EORTC-QLQ-C30 à l’aide de programmes Stata - 25/04/15

Doi : 10.1016/j.respe.2015.03.062 
M. Jarlier a, , F. Castan a, A. Barbieri a, b, A. Anota b, M. Savinac c, D. Azria d, F. Bonnetain e, S. Gourgou a, C. Bascoul-Mollevi a
a Unité de biostatistique, CTD INCa, Institut régional du cancer de Montpellier (ICM), Val-d’Aurelle, Montpellier, France 
b Institut de mathématique et modélisation de Montpellier (I3M), Université de Montpellier, Montpellier, France 
c Inserm, Unité de recherche clinique et épidémiologique (CIC-1014), CTD INCa, Institut Bergonié, Bordeaux, France 
d Département de radiothérapie oncologique, Institut régional du cancer de Montpellier (ICM), Montpellier, France 
e Plateforme de Qualité de vie, Unité de méthodologie et qualité de vie en oncologie (EA 3181), Besançon, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Introduction

La qualité de vie relative à la santé (QdV) est devenue un objectif prioritaire des essais cliniques en cancérologie pour évaluer l’efficacité d’une prise en charge. L’« European Organisation for Research and Treatment of Cancer » (EORTC) a ainsi développé l’autoquestionnaire QLQ-C30 évaluant cinq fonctions, neuf symptômes, et l’état global de santé des patients. Dans les essais cliniques, les questionnaires sont collectés à différentes visites prédéfinies dans le protocole de l’étude (pendant le traitement et le suivi) afin d’analyser l’évolution de la QdV au cours du temps. Dans cette perspective, des analyses transversales (aux visités d’intérêt) et longitudinales sont nécessaires. L’objectif de ce travail est de proposer des programmes Stata (ainsi que des scripts d’analyse) permettant d’analyser de façon automatique les données issues du questionnaire EORTC-QLQ-C30.

Méthodes

Deux types de programmes sont proposés. D’abord, un premier programme « qlqc30 » réalise une analyse descriptive automatique du QLQ-C30. Les résultats sont présentés sous la forme de tableaux décrivant les dimensions à chaque visite, de graphiques de toutes les dimensions par visite ainsi que de graphiques longitudinaux pour chaque dimension. La procédure de calcul des scores a été réalisée selon les algorithmes recommandés par l’EORT. Ensuite, un deuxième programme « qlqc30_TTD » implémente les méthodes de temps jusqu’à détérioration d’un score de QdV fondées sur des méthodes d’analyse de survie. Enfin, un script qui met en oeuvre les stratégies d’analyse longitudinale de la QdV basées sur les modèles linéaires mixtes généralisés (modèle linéale mixte classique et modèle à variable latente issu de la théorie moderne de réponse aux items) est également proposé.

Résultats

Les programmes réalisés sont illustrés sur les données de l’étude « COncomitant HOrmono-RadioTherapy » (CO-HO-RT) qui est un essai clinique de phase II randomisée mené sur 150 patientes ménopausées traitées pour un cancer du sein en situation adjuvante avec des récepteurs hormonaux positifs. Cet essai évalue la séquence de traitement de radiothérapie (concomitante ou séquentielle) associée à une hormonothérapie.

Conclusions

Les données de qualité de vie dans les essais cliniques restent sous-exploitées, une analyse rapide et efficace résulterait de programmes automatiques et standardisés comme ceux proposés dans ce travail. Enfin, une analyse seulement descriptive n’est pas optimale et la proposition de programmes mettant en oeuvre des analyses longitudinales devient essentielle et devrait permettre une meilleure évaluation de la QdV ressentie par le patient.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Qualité de vie relative à la santé, EORTC-QLQ-C30, Programme Stata


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Vol 63 - N° S2

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