· Abstracts CPLF 2026

TIME INTERVALS - Étude non-interventionnelle, multicentrique sur les délais de prise en charge du cancer du poumon dans les hôpitaux français

Résumé PO18-472
Wislez M.*1 ; Debieuvre2 ; D.Varet A.3 ; Prevot C.4 ; Apert M.4 ; Durand-Zaleski I.5
1Service d’Oncologie Thoracique, AP-HP, Hôpital Cochin, Paris, France ; 2Service de Pneumologie, GHRMSA Mulhouse, France ; 3RCTs, Lyon, France ; 4MSD France, Puteaux, France ; 5Service de Santé publique, APHP, Hôpital Henri Mondor, Créteil.

Auteur correspondant : Prevot C. email


Introduction

L’un des objectifs du plan Cancer 2014 – 2019 est de réduire le délai d’initiation du traitement [1], ce dernier ayant un impact sur le pronostic des cancers du poumon [2]. Avec la recherche d’altérations génétiques, le parcours diagnostic du cancer du poumon s’est complexifié, entrainant de potentiels délais additionnels pour l’initiation du traitement [3 – 5]. L’étude TIME INTERVALS a pour objectif d’évaluer les délais pour chaque étape du parcours patient, des premiers symptômes ou imageries anormales jusqu’à l’initiation d’un traitement, pour les patients diagnostiqués avec un cancer du poumon en France.

Méthodes

TIME INTERVALS est une étude nationale, multicentrique, ambispective et non-interventionnelle, menée chez des adultes se présentant à l’hôpital pour une suspicion de cancer du poumon. L’objectif principal est d’évaluer le délai global entre la première imagerie anormale et l’initiation du premier traitement (systémique ou chirurgical) chez les patients finalement diagnostiqués avec un cancer du poumon. Les objectifs secondaires incluent l’analyse des délais entre les différentes étapes du parcours de soins avant traitement, tels qu’entre la première visite chez le généraliste due aux symptômes et la première imagerie anormale ou entre la première visite chez un spécialiste et le premier examen à l’hôpital. Un autre objectif est d’identifier les facteurs associés à un allongement de ces délais via l’utilisation de modèles de Cox, dont la sélection des variables selon leur pertinence clinique a été supervisé par le comité scientifique. Outre les données sur les intervalles entre les étapes du parcours du patients, les données démographiques et les caractéristiques cliniques ont été collectées pour tous les patients, indépendamment de la confirmation de leur diagnostic.

Résultats

Au total, 645 patients ont été inclus entre mai 2023 et mars 2025 dans 13 centres répartis dans 8 régions françaises : 10 centres hospitaliers généraux, 1 centre hospitalier universitaire et 2 établissements privés à but non lucratif. Plus de la moitié des patients (52,9%) ont été inclus et suivi dans des établissements en province. Parmi les patients inclus, 419 (64,9%) ont reçu un diagnostic confirmé de cancer du poumon. Les analyses finales seront réalisées d’ici fin 2025, et les résultats seront présentés lors du congrès.

Conclusion

Les résultats de cette étude permettraient de mettre en évidence des délais critiques dans le parcours de soins des patients atteints de cancer du poumon en France. L’identification des étapes les plus contributives aux retards et des facteurs associés constitue une première étape vers l’optimisation des organisations de soins. Ces résultats pourraient contribuer à améliorer la précocité de la prise en charge, le pronostic et la qualité de vie des patients.

Références

[1] Plan Cancer 2014-2019 - Ref : PLANKPNRT14, https : //www. e-cancer. fr/Expertises-et-publications/Catalogue-des-publications/Plan-Cancer-2014-2019 (accessed 20 November 2020).

[2] Gomez DR, Liao K-P, Swisher SG, et al. Time to treatment as a quality metric in lung cancer : Staging studies, time to treatment, and patient survival. Radiother Oncol J Eur Soc Ther Radiol Oncol 2015 ; 115 : 257–263.

[3] Greillier L, Tomasini P, Barlesi F. The clinical utility of tumor mutational burden in non-small cell lung cancer. Transl Lung Cancer Res 2018 ; 7 : 639–646.

[4] Bernicker EH, Allen TC, Cagle PT. Update on emerging biomarkers in lung cancer. J Thorac Dis 2019 ; 11 : S81–S88.

[5] Ahmadzada T, Kao S, Reid G, et al. An Update on Predictive Biomarkers for Treatment Selection in Non-Small Cell Lung Cancer. J Clin Med ; 7. Epub ahead of print 15 June 2018. DOI : 10,3390/jcm7060153.


Wislez M. * ; Debieuvre * ; D.Varet A.  ; Prevot C.  ; Apert M.  ; Durand-Zaleski I. *
*Déclarent ne pas avoir de lien d'intérêt en rapport avec ce résumé.