Examen du parcours de soins du cancer colorectal en soins secondaires

Conception :

Il s'agit d'une étude rétrospective observationnelle par analyse de données de cohorte portant sur les patients pris en charge dans le parcours de suspicion urgente de cancer (USoC) du cancer colorectal (CRC) du NHS Lothian et sur les patients adressés en urgence au service de coloproctologie d'avril 2022 à août 2025. Avril 2022 correspond au début du double test FIT dans le parcours. Un suivi de 5 ans sera inclus (jusqu'en août 2030) pour inclure les résultats oncologiques à 5 ans.

Méthodes :

Les patients seront identifiés à partir de notre parcours. Environ 25 000 patients seront inclus. Les données recueillies porteront sur les caractéristiques des patients, les antécédents médicaux et les prescriptions, les présentations à l'hôpital et les résultats des examens, les résultats oncologiques et les données de mortalité. Une liaison avec les ensembles de données pertinents des patients sera nécessaire.

Un examen du service du parcours USoC/urgent se concentrera sur les indicateurs clés de performance tels que les délais de diagnostic et de traitement, ainsi que sur les parcours patients (diagrammes de Sankey) et les taux de réadressage.

De plus, les données seront analysées à l'aide de méthodes standard telles que la régression logistique multivariée par odds-ratio pour déterminer les associations significatives qui enrichissent pour le CRC et les pathologies intestinales significatives dans ce groupe de patients. Les pathologies intestinales significatives incluent l'adénome avancé, la néoplasie colorectale avancée et la maladie inflammatoire chronique de l'intestin (MICI). Il est important de noter que la modélisation n'utilisera que les informations facilement disponibles dans le dossier de santé électronique (DSE), telles que l'âge, le sexe, l'hémoglobine sanguine, l'IMC et l'IMD (indice de défavorisation), afin d'améliorer la probabilité pré-test en restreignant la population cible.

Des modèles de Markov seront élaborés dans le cadre de l'analyse médico-économique, et le coût financier par cas détecté dans le parcours sera calculé. Nous étudierons l'impact des temps d'attente sur la progression de la maladie et l'impact associé sur les coûts financiers du traitement et la qualité de vie des patients.

Les résultats des analyses ci-dessus seront intégrés dans un arbre décisionnel comme guide pour les adressages en soins secondaires.

Calcul de la taille de l'échantillon :

Pour réaliser l'analyse de régression, avec un niveau de significativité de 0,05, un effet de taille moyenne et 10 prédicteurs, 170 cas de CRC sont requis. Notre base de données d'environ 25 000 patients contient approximativement 500 cas de CRC. Le taux d'abandon anticipé est minime. Par conséquent, la taille d'échantillon requise sera atteignable.

Analyses proposées :

Les statistiques sommaires standard du parcours seront rapportées (moyennes, écarts-types, médianes, intervalle interquartile). Une régression logistique multivariée sera réalisée pour déterminer les facteurs de risque significatifs pour le CRC à différents niveaux de FIT. Des analyses de sous-groupes seront effectuées selon différents seuils de résultats FIT (<10, 10-79, >79 µgHb/g), ainsi qu'entre les patients atteints de cancer et non atteints, et pour d'autres pathologies intestinales significatives. Les données de résultats à long terme seront analysées, jusqu'à 5 ans.

De plus, une évaluation du service du parcours USoC/urgent se concentrera sur les indicateurs clés de performance tels que les délais de diagnostic et de traitement, ainsi que sur les parcours patients (diagrammes de Sankey) et les taux de réadressage. Des modèles de Markov seront élaborés dans le cadre de l'analyse médico-économique, et le coût financier par cas détecté dans le parcours sera calculé. Nous étudierons l'impact des temps d'attente sur la progression de la maladie et l'impact associé sur les coûts financiers du traitement et la qualité de vie des patients. Le taux de cancers d'intervalle au cours du suivi à long terme sera calculé.

Nous n'anticipons pas une quantité significative de données manquantes. Les entrées de données seront supprimées en raison de données manquantes sur une base d'analyse par analyse.