Adhésion thérapeutique en oncologie : persistance, qualité d'exécution et satisfaction des patients sous traitement oral et MEMS®

Introduction: en oncologie apparaissent sur le marché depuis quelques années de nouveaux traitements en formulation orale facilitant l'administration et améliorant la qualité de vie du patient mais augmentant le risque de non adhésion et d'erreurs de posologie. L'observation par MEMS® (Medication Event Monitoring System) permet le suivi et l'encadrement du traitement oral et par le biais d'entretiens semi structurés menés par le pharmacien, ouvre la discussion sur les problèmes révélés par cette prise en charge. Méthode: étude non randomisée prospective uni centrique regroupant 50 patients inclus dans 3 groupes de traitements oncologiques oraux courants (capecitabine, letrozole/exemestane, imatinib/sunitinib) bénéficiant d'un suivi oncologique classique et équipés d'un MEMS® pour un an maximum. La persistance et la qualité d'exécution sont les deux paramètres mesurés grâce aux données récoltées électroniquement. Les entretiens sont dédiés à la prévention de la non adhésion et à la gestion des effets secondaires médicamenteux. La satisfaction est évaluée par un questionnaire à la fin du suivi. Résultats: à ce jour 38 patients ont été inclus dans l'étude. Les données complètes sont disponibles pour les 19 premiers patients dont 10 sous capecitabine et 9 sous letrozole/exemestane. Dans ce collectif l'âge médian est de 66 ans avec une majorité de femmes (11:8). La persistance à 10 jours est de 85% et la qualité d'exécution de 99%. Les toxicités observées supérieures à grade 1 sont 1 syndrome mains-pieds (G3) et 1 syndrome coronarien aigu (G3). Le questionnaire de fin de suivi relève une satisfaction de 85% des patients pour les entretiens proposés (57% utiles, 28% très utiles, 15% inutiles) et le succès quant à l'intégration du MEMS® dans leur quotidien (57% très facile, 43% facile). Conclusion: la persistance et la qualité d'exécution observées dans notre collectif sont excellentes. La satisfaction retrouvée auprès des patients reflète le besoin d'un soutien complémentaire face à la complexité de la maladie oncologique. La gestion pluridisciplinaire profite tant aux patients qu'au binôme médecin-pharmacien par l'amélioration de la communication globale entre les divers acteurs et par l'identification précoce des risques de non adhésion. La poursuite de cette étude et l'analyse des futures données permettra de mesurer le réel impact de notre intervention et de justifier le bénéfice pour des patients sous traitement similaire.

Could concomitant radio-chemotherapy improve the outcomes of early-stage node negative anal canal cancer patients? A retrospective analysis of 122 patients.

One hundred twenty-two early-stage anal canal cancer patients (median age: 69 years) were treated with curative radiotherapy with (70 patients) or without (52 patients) concomitant chemotherapy. Median follow-up was 65 months (range: 4-238). At multivariate analysis, concomitant chemotherapy significantly improved local control (p = .007). Local control significantly influenced all considered endpoints, except the metastases free survival. The global rates of G3-G4 acute and late toxicity were 13.1% and 8.2%, respectively, and they were not increased by concomitant chemotherapy. Finally, concomitant chemotherapy is efficacious and safe in the treatment of T1-2N0 anal canal cancer patients and should be prospectively studied.

Mapping Bias Overestimates Reference Allele Frequencies at the HLA Genes in the 1000 Genomes Project Phase I Data.

Next-generation sequencing (NGS) technologies have become the standard for data generation in studies of population genomics, as the 1000 Genomes Project (1000G). However, these techniques are known to be problematic when applied to highly polymorphic genomic regions, such as the human leukocyte antigen (HLA) genes. Because accurate genotype calls and allele frequency estimations are crucial to population genomics analyses, it is important to assess the reliability of NGS data. Here, we evaluate the reliability of genotype calls and allele frequency estimates of the single-nucleotide polymorphisms (SNPs) reported by 1000G (phase I) at five HLA genes (HLA-A, -B, -C, -DRB1, and -DQB1). We take advantage of the availability of HLA Sanger sequencing of 930 of the 1092 1000G samples and use this as a gold standard to benchmark the 1000G data. We document that 18.6% of SNP genotype calls in HLA genes are incorrect and that allele frequencies are estimated with an error greater than ±0.1 at approximately 25% of the SNPs in HLA genes. We found a bias toward overestimation of reference allele frequency for the 1000G data, indicating mapping bias is an important cause of error in frequency estimation in this dataset. We provide a list of sites that have poor allele frequency estimates and discuss the outcomes of including those sites in different kinds of analyses. Because the HLA region is the most polymorphic in the human genome, our results provide insights into the challenges of using of NGS data at other genomic regions of high diversity.