IntroductionLe cancer représente un enjeu majeur de santé publique au regard de la mortalité associée. D’ici 2020, plus de 10 millions de patients atteints d’un cancer devraient décéder chaque année. Cependant, de grands espoirs sont possibles grâce aux découvertes de biomarqueurs prédictifs des réponses aux traitements. De nombreuses méta-analyses ont ainsi été récemment proposées pour synthétiser les capacités de certains marqueurs à pronostiquer la survie libre de récidive. La grande majorité de ces méta-analyses sont basées sur l’estimation de rapports de risques combinés. Or, il est maintenant démontré qu’un rapport de risques ne suffit pas pour obtenir des conclusions fiables en termes de capacités pronostiques. Nous avons ainsi récemment proposé une nouvelle méthode permettant d’estimer une courbe ROC dépendante du temps à partir de courbes de survie déjà publiées selon le niveau du marqueur. La limite majeure de cette méthode est qu’elle est basée sur des nombreuses hypothèses paramétriques. Notre objectif est ici de proposer une méthode non-paramétrique plus simple d’utilisation et moins sensible à différentes hypothèses de distributions.MéthodesLe principe est de reconstruire les trajectoires individuelles. Il s’agit pour chaque intervalle de temps de simuler si les sujets : (1) subissent l’événement, (2) sont censurés, ou (3) sont toujours à risque pour l’intervalle de suivant. Ces simulations sont basées sur les lois multinomiales respectant les nombres d’événements et de censures reconstitués par la méthode de Parmar et al. (1998). Les données individuelles ainsi obtenues permettent d’utiliser les méthodes non paramétriques classiquement utilisées pour l’estimation d’une courbe ROC dépendante du temps. Cette méthode est réitérée pour estimer les indicateurs moyens et leur variance.RésultatsNous proposons une mise à jour de la méta-analyse proposée par Meurs et al. (2012) étudiant les capacités du score CAPRA (« Cancer of the Prostate Risk Assessment ») à pronostiquer la survie libre de récidive de patients ayant subi une prostatectomie sans traitement adjuvant. Sept études sont inclues. Pour un pronostic à trois ans, l’aire sous la courbe ROC est estimée à 0,73 (95 % CI = [0,71–0,75]). Pour un pronostic à cinq ans, l’aire est estimée à 0,70 (95 % CI = [0,68–0,72]). Ces résultats sont comparés à l’approche paramétrique.ConclusionSur le plan clinique, nos résultats tendent à valider les capacités du score CAPRA à pronostiquer la survie libre de récidive, et donc sa potentielle utilité à identifier les patients qui pourrait bénéficier d’une thérapie adjuvante. Sur le plan statistique, nous proposons une méthode non-paramétrique permettant l’estimation de courbes ROC dépendantes du temps à partir d’études ayant publié des courbes de survie en fonction du niveau du marqueur d’intérêt. Simple d’utilisation, cette méthode pourra être utilisée pour de futures méta-analyses (la nouvelle version du package R SROCt permettra son implémentation,www.divat.fr). Sa principale limite est cependant que tous les travaux inclus dans la méta-analyse doivent utiliser les mêmes valeurs seuils du marqueur, contrairement à l’approche paramétrique.