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

European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition

1/ ALIMENTATION

GRAISSES VIANDES ET PROTEINES

• Le risque est identique pour le colon et le rectumLe risque est identique pour le colon et le rectum

• Le risque augmente avec la consommation de Le risque augmente avec la consommation de viande rougeviande rouge

• La consommation de volaille n’a pas d’effetLa consommation de volaille n’a pas d’effet

• Le risque diminue avec la consommation de poissonLe risque diminue avec la consommation de poisson

RISQUE CCR SELON CONSOMMATION DE VIANDE POISSONS ET FIBRES

Norat T et al. J Natl Cancer Instit 2005

>129H/85F g/j

> 50 g/j

> 26 g/j

SUCRES ET HYDRATES DE CARBONE RAFFINES

OUI SURTOUT CONSOMMATION ELEVEE FRUCTOSE SUCROSE RR=1.37

HOMMEHill MJ et al. Eur J Cancer Prev 1999

Michaud DS et al. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2005

VEGETAUX

LEGUMES = EFFET PROTECTEUR LEGUMES = EFFET PROTECTEUR CONSTANTCONSTANT

• Quel que soit leur type (crucifères ou non)Quel que soit leur type (crucifères ou non)

• Etude EPIC: Association légumes + fruitsEtude EPIC: Association légumes + fruits

DIMINUTION DU RISQUE DE CANCER OR = 0.76 p<0.01

Hill MJ Eur J Cancer Prev 2002Van Duijnhoven FJ Am J Clin Nutr 2009

L’EFFET PROTECTEUR DES FRUITS EST MOINS CONSTANT

FIBRES ALIMENTAIRES

LES FIBRES ONT UN EFFET LES FIBRES ONT UN EFFET PROTECTEURPROTECTEUR

CCRCCR COLON GCOLON G COLON DCOLON D RECTUMRECTUM

RRRR 0.750.75 0.650.65 0.730.73 0.800.80

Bingham SA et al. The Lancet 200335 g

EFFET PROTECTEUR QUELLE QUE EFFET PROTECTEUR QUELLE QUE SOIT L’ORIGINESOIT L’ORIGINE

CEREALESCEREALES LEGUMESLEGUMES LEGUMINEUSES LEGUMINEUSES FRUITSFRUITS

RRRR 0.780.78 0.880.88 1.041.04 0.780.78

Bingham SA et al. The Lancet 2003

CALCIUM ET VITAMINE D

LA CONSOMMATION DE LAIT DIMINUE LE RISQUE DE CANCER

Kesse E et al. Int J cancer 2005

2/ ALCOOL ET TABAC

L’ALCOOL EST UN FACTEUR DE L’ALCOOL EST UN FACTEUR DE RISQUE (surtout si > 30g/j)RISQUE (surtout si > 30g/j)

• Etude EPIC: HR = 1.08 pour le risque de CCR avec un HR 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 plus élevé pour le rectum (HR = 1.12) que pour le colon particulièrement si consommation élevéeparticulièrement si consommation élevée

• Etude EPIC: Bière (HR = 1.38) / Vin (HR = 1.21)Etude EPIC: Bière (HR = 1.38) / Vin (HR = 1.21)

Ferrari P et al. Int J Cancer 2007Ferrari P et al. Int J Cancer 2007

RESULTATS CONCORDANTS AVECNetherland Cohort Study Bongaerts BW et al. Int J Cancer 2008

Méta-analyse de cohortes Moskal A et al. Int J Cancer 2007

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 ansLiang PS et al. Int J Cancer 2009

3/ ACTIVITE PHYSIQUESURPOIDS

ACTIVITE PHYSIQUEACTIVITE PHYSIQUE

• Etude EPIC:Etude EPIC:

Risque présent pour cancer du colon uniquement: Risque présent pour cancer du colon uniquement:

- HR = 0.78 (actifs versus inactifs) p = 0.04- HR = 0.78 (actifs versus inactifs) p = 0.04

- HR = 0.63 (si BMI < 25) - HR = 0.63 (si BMI < 25)

Fridenreich C et al. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2006Fridenreich C et al. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2006

• Confirmé par méta-analyse: Confirmé par méta-analyse:

- RR hommes = 0.76- RR hommes = 0.76

- RR Femmes = 0.79- RR Femmes = 0.79

Wolin KY et al. Br J Cancer 2009Wolin KY et al. Br J Cancer 2009

SURPOIDSSURPOIDS

• L’obésité est fortement associée au risque de CCR L’obésité est fortement associée au risque de CCR chez l’homme et la femmechez l’homme et la femme

• Etude EPIC: 6.1 ans de follow-upEtude EPIC: 6.1 ans de follow-up

- BMI < 25 RR-H = 1.55 RR-F = 1.12 - BMI < 25 RR-H = 1.55 RR-F = 1.12

- Tour de taille > 88 cm RR-H = 1.39 RR-F = 1.48 - Tour de taille > 88 cm RR-H = 1.39 RR-F = 1.48

- Rapport tour de hanche/tour de taille- Rapport tour de hanche/tour de taille

RR-H = 1.51 RR-F = 1.52 RR-H = 1.51 RR-F = 1.52

Pischon T et al. J Natl Cancer Inst 2006

IMPORTANCE DE LA REPARTITION DES

GRAISSES

Relations nutrition et CCR

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

META-ANALYSE DE HUXLEY 2009

ETUDE IDYLIC

CHU ANGERS CAP SANTE 49

UREN PARISINSERM U557/INRA U1125

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

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

CRITERE DE JUGEMENT PRINCIPAL = CANCERS COLORECTAUX DIAGNOSTIQUES PAR COLOSCOPIE

APRES TEST HEMOCCULT II POSITIF

CRITERE DE JUGEMENT SECONDAIRE = ADENOMES COLORECTAUX DIAGNOSTIQUES PAR COLOSCOPIE

APRES TEST HEMOCCULT II POSITIF

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

POLYPES CANCER

VOUS OUI NON OUI NON

MERE OUI NON NE SAIT PAS OUI NON NE SAIT PAS

PERE OUI NON NE SAIT PAS OUI NON NE SAIT PAS

ENFANTS OUI NON NE SAIT PAS OUI NON NE SAIT PAS

FRERES SOEURS

OUI NON NE SAIT PAS OUI NON NE SAIT PAS

ATCD PERSONNELS ET FAMILIAUX

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…

VALEUR RETENUEMOYENNE DE 2 MESURES

HABITUDES ALIMENTAIRES 7/J

4-6/J 2-3/J 1/J 5-6/S 2-4/S 1/S 2 à 3/M 1 /M J

Lait

Produits laitiers

Pain et céréales

Charcuterie

Viande rouge

Pâtes et riz

Pommes de terre

Légumes

Légumes secs

Fruits

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

ACTIVITE PHYSIQUE

DANS LE CADRE DES LOISIRS

0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

FORTE INTENSITEAu moins 10’

INTENSITE MODEREEAu moins 10’

AU TRAVAIL OU A LA MAISON

FORTE INTENSITEAu moins 10’

INTENSITE MODEREEAu moins 10’

SE DEPLACER D’UN ENDROIT A L’AUTRE

TEMPS PASSE ASSIS

Nb moyen de J Nb moyen d’heures/J

CONCLUSIONS

• Mise en place d’un outil informatique simple à disposition du MG

• Questionnaire simplifié

• Calcul automatique du score