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Estimations de l’incidence, de la mortalité et de la survie

Publié le 23/07/2013 - Dernière mise à jour le 10/06/2015

Estimations de l’incidence régionale et départementale des cancers en France métropolitaine, 2008-2010

Avertissements

En raison des différences dans les méthodes d’estimation et des importantes limites méthodologiques attachées aux estimations antérieures de l’incidence régionale des cancers en France métropolitaine, les partenaires en charge de la production des incidences régionales (Réseau français des registres des cancers Francim, Service de Biostatistique des Hospices civils de Lyon, InVS et INCa) ont décidé le retrait du site internet de l’InVS, des estimations régionales produites jusqu’alors en utilisant les données de mortalité et les données des registres du réseau Francim. Ces estimations, réalisées pour les années 1980, 1985, 1990, 1995, 2000 et 2005, sont remplacées par de nouvelles estimations relatives à la période 2008-2010. Celles-ci ont été produites en utilisant les données des registres du réseau Francim et, selon le cancer considéré, soit les données des ALD, soit celles du PMSI, soit celles de mortalité. Les estimations 2008-2010 ont fait l’objet d’une validation scientifique. En conséquence, les nouvelles estimations régionales ne peuvent être comparées aux précédentes. Pour la même raison, elles sont difficilement comparables aux estimations métropolitaines d’incidence 2010 parues en juillet 2013, obtenues en utilisant les données de mortalité et les données des registres du réseau Francim. Il en est de même des estimations départementales, difficilement comparables aux estimations métropolitaines d’incidence 2010 parues en juillet 2013.

Contexte des estimations infranationales d’incidence

En France, les registres départementaux des cancers couvrent environ 20 % de la population. L’incidence régionale et départementale des cancers doit donc être estimée pour les territoires non couverts par les registres.

Les estimations régionales d’incidence réalisées précédemment en France métropolitaine utilisaient la mortalité (M) comme corrélat de l’incidence (I). Cette méthode était une déclinaison de celle utilisée pour estimer l’incidence des cancers en France métropolitaine. Elle supposait un rapport M/I, pour un sexe et un âge donné, constant dans toutes les régions ou, autrement dit, qu’une même incidence produit une même mortalité d’une région à l’autre. Les disparités de l’incidence régionale ainsi obtenues n’étaient donc que le reflet des disparités de mortalité. Ces limites étaient bien identifiées [Colonna 2008] mais les estimations n’avaient pas fait l’objet d’une validation. L’avantage des données médico-administratives (données hospitalières du Programme de médicalisation des systèmes d’information (PMSI), données d’affection de longue durée (ALD) de l’Assurance maladie) est de présenter une plus grande proximité avec l’incidence par rapport à la mortalité. Pour cette nouvelle édition des estimations régionales et pour celle des estimations départementales, trois méthodes - reposant sur trois corrélats - ont été évaluées et hiérarchisées. Ces trois corrélats sont la mortalité, le PMSI, les ALD.

Pour les départements d’outre-mer, seule l’incidence observée dans les départements disposant d’un registre des cancers est actuellement disponible avec une mise à jour annuelle.

Principe des estimations régionales et départementales

Le principe de l’estimation est identique pour les trois corrélats (PMSI, ALD et mortalité) et repose sur l’application du rapport PMSI/I (respectivement ALD/I et M/I) de la zone registre aux données régionales/départementales du PMSI (respectivement ALD et M). Ces méthodes supposent que, pour un sexe et un âge donné, le rapport PMSI/I (respectivement ALD/I et M/I) est identique dans toutes les régions/départements. La validité de cette hypothèse ne peut être examinée au niveau régional en l’absence de registres régionaux mais peut l’être au niveau départemental, dans les départements avec registre.

Evaluation de chaque méthode dans les départements avec registre et hiérarchisation des méthodes

Le classement des méthodes (PMSI/I, ALD/I, M/I) reposait en premier lieu sur la comparaison au niveau départemental entre l’incidence observée dans chaque département avec registre et l’incidence prédite (adéquation). Si celle-ci était jugée satisfaisante (voir partie méthode), la méthode était classée d’emblée en A++. Si elle était médiocre, la méthode était classée en B--.
Dans les situations intermédiaires, un deuxième critère intervenait. Ce critère avait pour objectif de tolérer des erreurs un peu plus importantes lorsque les disparités d’incidence étaient fortes d’un département à l’autre (classement A+). Dans le cas contraire la méthode était classée B-. Le classement A+ correspond à la situation où malgré des erreurs non négligeables, les estimations restent informatives car elles permettent de rendre compte des gradients géographique d’incidence. 
Les localisations éligibles avec au moins une méthode jugée satisfaisante (A++) ou acceptable (A+) ont été retenues pour une estimation régionale/départementale. Pour les localisations éligibles, la méthode la plus satisfaisante était retenue pour réaliser l’estimation (A++ préféré à A+). Dans le cas où une même méthode permettait une estimation pour les deux sexes, cette méthode était préférée aux autres, même si elle était moins performante pour un des sexes.

Résultats

Parmi les 19 localisations cancéreuses étudiées chez les hommes, 8 étaient éligibles à une estimation régionale/départementale en France métropolitaine.

Parmi les 21 localisations étudiées chez les femmes, 9 étaient éligibles à une estimation régionale et 8 à une estimation départementale en France métropolitaine. La différence concerne le cancer de l’estomac pour lequel des estimations régionales sont produites en utilisant la mortalité ce qui n’est pas possible au niveau départemental pour des raisons d’ordre technique (voir partie matériel) (Tableau 1).

Pour répondre à la demande forte des pouvoirs publics de disposer d’informations pour toutes les localisations cancéreuses et suite aux recommandations du Conseil Scientifique du Programme de Travail Partenarial, il a été décidé de fournir pour les localisations non-éligibles, des fourchettes d’estimations (intervalle de prédiction : IP) seulement pour le niveau régional. En l’absence d’IP pour la méthode M/I, la méthode était choisie parmi PMSI/I ou ALD/I en se basant sur le critère de la moins « mauvaise » adéquation entre incidence observée et prédite dans la zone registre.

Tableau 1 : Méthode retenue par localisation

 

Homme

Femme

Localisations cancéreuses

M/I

ALD/I

PMSI/I

Localisations éligibles*

Localisations non-éligibles **

M/I

ALD/I

PMSI/I

Localisations éligibles*

Localisations non-éligibles**

Méthode retenue

Choix complémentaire
pour le niveau régional

Méthode retenue

Choix complémentaire
pour le niveau régional

Lèvre-Bouche-Pharynx

B--

A++

A+

PMSI/I

 

B--

B--

A+

PMSI/I

 

Œsophage

B--

A+

B--

ALD/I

 

B--

B--

B--

 

PMSI/I

Estomac

B--

B--

B-

 

PMSI/I

A+

B--

B--

M/I***

 

Côlon-rectum

A+

B-

A++

PMSI/I

 

A++

A++

A++

PMSI/I

 

Foie

B--

B--

B--

 

PMSI/I

B--

B--

B--

 

PMSI/I

Pancréas

B--

B--

B--

 

ALD/I

B--

B--

B--

 

ALD/I

Larynx

B--

A+

B-

ALD/I

 

B--

B--

B--

 

ALD/I

Poumon

B-

A++

B-

ALD/I

 

B--

A++

B--

ALD/I

 

Mélanome de la peau

B--

B--

B--

 

PMSI/I

B--

B--

B--

 

ALD/I

Sein

         

B--

A++

A++

ALD/I (régional)

PMSI/I (départemental)****

 

Col de l'utérus

         

B--

B--

A+

PMSI/I

 

Corps de l'utérus

         

B--

A+

A++

PMSI/I

 

Ovaire

         

B--

A++

A++

ALD/I (régional)

PMSI/I (départemental)****

 

Prostate

B--

A++

B--

ALD/I

           

Testicule

B--

A+

A+

ALD/I (régional)

PMSI/I (départemental)****

           

Vessie

B-

B-

B-

 

ALD/I

B--

B--

A+

PMSI/I

 

Rein

B--

B-

B-

 

PMSI/I

B--

B--

B--

 

PMSI/I

Système nerveux central

B--

B-

B--

 

ALD/I

B--

B--

B--

 

PMSI/I

Thyroïde

B--

B--

B--

 

PMSI/I

B--

B--

B--

 

PMSI/I

Lymphome malin non Hodgkinien

B--

A++

B--

ALD/I

 

B--

B--

B--

 

ALD/I

Lymphome de Hodgkin

B--

B--

B--

 

ALD/I

B--

B--

B--

 

PMSI/I

Myélome multiple

B--

B--

B--

 

ALD/I

B--

B--

B--

 

ALD/I

Leucémies

B--

B--

B--

 

ALD/I

B--

B--

B--

 

ALD/I

*Au moins une méthode classée A++ ou A+ : localisation éligible
**Trois méthodes classées B- ou B-- : localisation non éligible
*** Pour des raisons d’ordre technique, la méthode M/I retenue au niveau régional pour le cancer de l’estomac chez les femmes, a été exclue des estimations départementales.
**** Les estimations départementales ont été réalisées après les estimations régionales. Pour les cancers du sein, de l’ovaire et du testicule, il a été décidé d’utiliser la méthode PMSI/I au lieu de la méthode ALD/I retenue pour le niveau régional car :
-  les données d’ALD ne permettaient pas de produire des estimations départementales pour l’ensemble des départements métropolitains, 4 caisses du régime agricole couvrant à elles seules 14 départements (voir partie matériel) ;
-  la méthode PMSI/I était validée pour ces trois localisations.
Afin de pouvoir comparer les estimations départementales des cancers du sein, de l’ovaire et du testicule aux estimations régionales, ces dernières ont été recalculées à partir du rapport PMSI/I. Elles accompagnent les résultats pour ces trois types de cancer.

Publications

Colonna M, Chatignoux E, Remontet L, Mitton N, Belot A, Bossard N, Grosclaude P, Uhry Z. Estimations de l’incidence départementale des cancers en France métropolitaine 2008-2010. Étude à partir des données des registres des cancers du réseau Francim et des bases de données médico-administratives. Saint-Maurice : Institut de veille sanitaire ; 2015. 50 p

Colonna M, Mitton N, Remontet L, Belot A, Bossard N, Grosclaude P, Decool E, Uhry Z. Incidence régionale des cancers 2008-2010. Évaluation de trois méthodes d’estimations: analyse et résultats. Saint-Maurice : Institut de veille sanitaire, 2014. 191 p.

Colonna M, Mitton N, Remontet L, Belot A, Bossard N, Grosclaude P, et al. Méthode d’estimation de l’incidence régionale des cancers à partir des données d’incidence des registres, des données de mortalité par cancer et des bases de données médico-administratives. Bull Epidémiol Hebd. 2013;(43-44-45):566-74

Référence

Colonna M, Bossard N, Mitton N, Remontet L, Belot A, Delafosse P, et al. Eléments d'interprétation des estimations régionales de l'incidence du cancer en France sur la période 1980-2005. Revue d'épidémiologie et de santé publique;2008;56:434-440.

Pour mettre en œuvre les différentes méthodes, les données ci-dessous seront utilisées. Les codes utilisés pour repérer les cancers ainsi que les âges d'inclusion et les regroupements d'âge sont également précisés.

  •  

    Les données d’incidence ont été extraites de la base commune des registres du réseau FRANCIM pour la période 1980-2009. Ces données sont considérées comme le gold-standard pour le dénombrement de cas incidents et sont supposées exhaustives.
    Pour la période 2007-2009, l’analyse porte sur 11 à 14 départements selon la localisation cancéreuse étudiée, représentant 14 à 17% de la population française. Elle utilise les données de :

    • 11 registres généraux : Calvados, Doubs, Isère, Hérault, Loire-Atlantique, Manche, Bas-Rhin, Haut-Rhin, Somme, Tarn, Vendée,
    • 9 registres spécialisés :
           - Cancer de la thyroïde : Ardennes et Marne,
           - Localisations hématologiques : Gironde, Orne,
           - Localisations digestives : Saône et Loire, Finistère,
           - Cancer du sein, localisations digestives et hématologiques : Côte d’Or.

    Les registres utilisent la Classification Internationale des Maladies en Oncologie (CIM-O-3).

  •  

    La base de données sur les causes médicales de décès est gérée par le Centre d'épidémiologie sur les causes médicales de décès de l’INSERM (CépiDc). Cette base fournit des informations annuelles exhaustives sur les effectifs de décès selon les différentes pathologies. Nous utiliserons les données de la période 1980-2009.
    Les données de mortalité extraites sont codées selon la Classification Internationale des Maladies (CIM) : la 8ème version de 1968 à 1978, la 9ème version de 1979 à 1999 et la 10ème version à partir de 2000.
    Les données de mortalité issues des certificats de décès ne permettent pas de distinguer le col ou le corps de l’utérus. Afin de déterminer la proportion de décès attribuable au col et au corps, les taux de mortalité liés à ces deux localisations ont été estimés à partir des données d’incidence et de la survie relative correspondante [1].

    [1] Rogel A, Belot A, Suzan F, Bossard N, Boussac M, Arveux P, Buémi A, Colonna M, Danzon A, Ganry O, Guizard AV, Grosclaude P, Velten M, Jougla E, Iwaz J, Estève J, Chérié-Challine L, Remontet L. Reliability of recording uterine cancer in death certification in France and age-specific proportions of deaths from cervix and corpus uteri. Cancer Epidemiol. 2011;35(3):243-9.

  •  

    Les données du Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI) sont fournies par l’Agence Technique de l'Information sur l'Hospitalisation (ATIH) pour la période 2007-2010. Elle a fourni tous les Résumés Standards Anonymisés (RSA) réalisés en France au cours de la période 2004-2010 dans l’ensemble des établissements de santé de court séjour. Un RSA correspond à la description simplifiée du séjour hospitalier d’un patient. Le RSA comporte des informations démographiques (âge, sexe, code postal de résidence) et médicales (diagnostics codés en Classification Internationale des Maladies version 10 - CIM10 - et actes réalisés codés selon la Classification Commune des Actes Médicaux).
    En théorie, chaque RSA comporte un numéro anonyme identifiant l’individu ("numéro patient") permettant de repérer tous les séjours d’un même patient.
    Un algorithme d’identification des séjours permet d’attribuer une localisation cancéreuse à chaque RSA. Cet algorithme consiste à sélectionner tous les RSA avec le diagnostic principal du cancer considéré. Après sélection, ces RSA sont agrégés par patient et localisation. L’indicateur utilisé est le nombre de patients présentant au moins un séjour hospitalier avec un diagnostic principal de cancer sur la période d’étude.

  •  

    Les données de mises en Affection Longue Durée (ALD) pour cancer sont fournies par les Caisses d’Assurance Maladie pour la période 2007-2010.
    Ces données sont issues des trois principales caisses d’assurance maladie : le régime général (CnamTS), le régime des indépendants (RSI) et le régime agricole (MSA), qui couvrent environ 96,4% des assurés sociaux (couverture en 2005). La demande d’ALD permet la prise en charge financière à 100% des soins liés au cancer (exonération du ticket modérateur). Le diagnostic de cancer est codé selon la CIM 10, sur trois caractères. Les données ont été transmises à l’InVS sous forme agrégée par année, sexe, classe d’âge quinquennale, département et code CIM. L’indicateur utilisé pour les ALD est le nombre de premières demandes de mise en ALD sur la période d’étude.

    Pour le régime général et le régime agricole, les données transmises par les caisses étaient groupées par département d’affiliation et non de résidence. La concordance entre département d’affiliation et de résidence est toutefois très élevée dans la plupart des départements [1]. Une correction des données ALD a toutefois été effectuée dans quelques départements pour prendre en compte la couverture des trois régimes et la concordance entre département d’affiliation et de résidence [1]. Les données étaient redressées si l’erreur était estimée à plus de 4%. Onze départements sont concernés, avec des facteurs correcteurs variant de 0,93 à 1,10 [1]. Par ailleurs, quatre caisses du régime agricole couvrent à elles seules 14 départements : Hautes-Alpes et Alpes de Haute-Provence ; Haute-Corse et Corse-du-Sud ; territoire de Belfort et Haute-Saône; Ile-de-France. Ainsi, des regroupements de départements ont dû être effectués pour la méthode ALD/I.

    [1] Uhry Z, Remontet L, Colonna M, Belot A, Grosclaude P, Mitton N, et al. Estimation départementale de l’incidence des cancers à partir des données d’affection de longue durée (ALD) et des registres. Évaluation pour 24 localisations cancéreuses, 2000-2005. Saint-Maurice : Institut de veille sanitaire, 2011. 104 p.

  •  

    Les données des personnes-années par département, sexe, année et classe d’âge de 1 an (1980-2010) sont fournies par le service de Biostatistiques des HCL à partir des populations de l’INSEE (estimations localisées de population – ELP - jusqu’en 2008 et projections « Omphale » depuis 2009).

  •  
    • Les 23 localisations cancéreuses étudiées sont présentées dans le tableau 1.
    • Les registres utilisent la classification internationale des maladies en oncologie (CIM-O-3).
    • Les ALD sont codées sur 3 caractères selon la classification internationale des maladies 10ème révision (CIM10), sauf pour les années 2000 et 2001 des données du RSI, qui étaient codées en CIM9. Un transcodage en CIM10 a été effectué pour ces données. Les définitions des localisations étudiées sont équivalentes selon les deux nomenclatures (CIM10 sur trois caractères ou CIM-O-3). En revanche, la restriction du codage de la CIM10 sur trois caractères, utilisée dans les ALD, ne permet pas d’étudier les sous-groupes de leucémies, comme par exemple les leucémies lymphoïdes chroniques (C911). 
    • La localisation « Toutes leucémies » n’est pas pertinente d’un point de vue épidémiologique, car elle rassemble des cancers très hétérogènes, mais elle est néanmoins étudiée dans ce bilan.

     

    Définition des localisations de cancer étudiées

    Localisation

    Incidencea 

     (CIM-O-3)

    Mortalité

    ALD (CIM10)

    PMSI (CIM10)

       

    CIM9 

    (1980-1999)

    CIM10 

    (2000-2009)

       

    Lèvre-bouche-pharynx (LBP)

    C00-C14

    140 à 149

    C00-C14

    C00-C14

    C00-C14

    Œsophage

    C15

    150

    C15

    C15

    C15

    Estomac

    C16

    151

    C16

    C16

    C16

    Colon-rectum

    C18-C21

    153 - 154

    C18-C21

    C18-C21

    C18-C21

    Foie

    C22

    155

    C22

    C22

    C22

    Pancréas

    C25

    157

    C25

    C25

    C25

    Larynx

    C32

    161

    C32

    C32

    C32

    Poumon

    C33-C34

    162

    C33-C34

    C33-C34

    C33-C34

    Mélanome de la peau

    C44b

    172

    C43

    C43

    C43

    Sein

    C50

    174

    C50

    C50

    C50

    Col de l'utérusc

    C53

    179, 180, 181, 182

    C53 – C54

    C53

    C53

    Corps de l'utérusc

    C54

    C54

    C54

    Ovaired

    C56, C570, C571, C572, C573, C574

    183

    C56-C57

    C56-C57

    C56-C57

    Prostate

    C61

    185

    C61

    C61

    C61

    Testicule

    C62

    186

    C62

    C62

    C62

    Vessie

    C67

    188

    C67

    C67

    C67

    Rein

    C64-C66; C68

    189

    C64-C66; C68

    C64-C66; C68

    C64-C66; C68

    Système nerveux central (SNC)e

    C70-C72

    191, 192

    C70-C72

    C70-C72

    C70-C72

    Thyroïde

    C73

    193

    C73

    C73

    C73

    Lymphome Malin Non Hodgkinien (LMNH)

    f

    200, 202

    C82-C85

    C82-C85

    C82-C85

    Lymphome de Hodgkin

    g

    201

    C81

    C81

    C81

    Myélome Multiple

    h

    203, C238.6

    C88, C90

    C88, C90

    C88, C90

    Toutes Leucémies

    i

    204, 205, 206, 207, 208

    C91-C95

    C91-C95

    C91-C95

    a Définition issue de Belot et al. 2008
    b Morphologies 97203 à 97803
    c Les décès due au cancer du col de l’utérus et du corps de l’utérus ont été re-estimés (Rogel et al. 2011)
    d Toutes les morphologies sauf 84423; 84513; 84613; 84623; 84723; 84733
    e Morphologies ≤ 91103 ou ≥ 91800
    f Toutes topographies, Morphologies de 95903 à 95963, de 96703 à 97193, de 97273 à 97293, et de 98323 à 98343
    g Toutes topographies, Morphologies de 96503 à 96673
    h Toutes topographies, Morphologies de 97313 à 97343 et de 97603 à 97643
    i Morphologies ≥ 98003 et ≤99483 en excluant 98323 à 98343

    Références :

    Belot A, Grosclaude P, Bossard N, Jougla E, Benhamou E, Delafosse P, et al. Cancer incidence and mortality in France over the period 1980–2005. Rev Epidemiol Sante Publique 2008;56(3):159-75.

    Rogel A, Belot A, Suzan F, Bossard N, Boussac M, Arveux P, Buémi A, Colonna M, Danzon A, Ganry O, Guizard AV, Grosclaude P, Velten M, Jougla E, Iwaz J, Estève J, Chérié-Challine L, Remontet L. Reliability of recording uterine cancer in death certification in France and age-specific proportions of deaths from cervix and corpus uteri. Cancer Epidemiol. 2011;35(3):243-9.

  •  

    Les rapports « ALD/incidence » et « PMSI/Incidence » ne sont pas calculable lorsque le nombre de cas incidents est nul. Ceci entraîne des contraintes dans l’analyse, avec une exclusion des données pour les croisements « classe d’âge x département » avec un effectif de cancer nul. Les effectifs de cancers sont souvent extrêmement faibles aux âges jeunes et très variables selon la localisation. L’âge d’inclusion a donc été défini par localisation (premier âge avec effectif sur l’ensemble des registres ≥ 5), afin d’exclure les âges pour lesquels l’incidence est pratiquement nulle.
    D’autre part, des regroupements de classes d’âge (agrégation des données) ont été effectués aux âges extrêmes lorsque nécessaire (regroupement si effectif sur l’ensemble des registres<20, jusqu’à obtenir un effectif ≥20). Ceci permet de réduire le nombre d’exclusions dans les analyses par la suite. Le tableau 2 présente les âges d’inclusion retenus et les regroupements de classes d’âge effectués, par localisation et par sexe. Les restrictions d’âge ont entraîné une exclusion de moins de 0,1% des cas pour la plupart des localisations cancéreuses et jusqu’à 0,6% maximum.
    Afin que les trois méthodes soient comparables, les restrictions associées aux méthodes « ALD/Incidence » et « PMSI/Incidence » seront appliquées à la méthode « Mortalité/Incidence » lors de la validation croisée et des estimations.

    Tableau 2 - Inclusion et regroupements de classes d’âges, par localisation et par sexe

     

    Hommes

    Femmes

    Localisation

    Age d’inclusion

    Regroupements de classes d’âge

    Regroupt supp.

    Age d’inclusion

    Regroupements de classes d’âge

    Regroupt supp.

    Lèvre-bouche-pharynx (LBP)

    15

    15-44

     

    15

    15-34

     

    Œsophage

    35

    35-49

     

    40

    40-54

     

    Estomac

    30

    30-44

     

    25

    25-54

     

    Colon-rectum

    15

    15-39

     

    15

    15-34

     

    Foie

    0

    00-49

     

    10

    10-54

     

    Pancréas

    25

    25-49

     

    25

    25-49

     

    Larynx

    40

    40-54

     

    -

    -

     

    Poumon

    25

    25-39

     

    20

    20-39

     

    Mélanome de la peau

    15

    15-29

     

    15

    15-29

     

    Sein

    -

    -

     

    20

    20-29

     

    Col de l'utérus

    -

    -

     

    25

    25-34

     

    Corps de l'utérus

    -

    -

     

    35

    35-49

     

    Ovaire

    -

    -

     

    10

    10-39

     

    Prostate

    40

    40-49

     

    -

    -

     

    Testicule

    15

    15-19

    60+

    -

    -

     

    Vessie

    35

    35-49

     

    35

    35-54

     

    Rein

    0

    00-39

     

    0

    00-39

     

    Système nerveux central (SNC)

    0

    00-09

     

    0

    00-29

     

    Thyroïde

    15

    15-39

    70+

    10

    10-24

     

    Lymphome Malin Non Hodgkinien (LMNH)

    0

    00-14

     

    5

    05-34

     

    Lymphome de Hodgkin

    5

    05-19*

    80+

    5

    05-19*

    80+

    Myélome Multiple

    35

    35-44

     

    35

    35-49

     

    Toutes Leucémies

    0

    00-29

     

    0

    00-14

     
    * puis regroupement par âge décennal pour Hodgkin

L’hypothèse de base des trois méthodes utilisées est que les rapports PMSI/I, ALD/I et M/I sont identiques, à âge donné, dans les différentes régions. Cette hypothèse ne peut toutefois être vérifiée directement au niveau régional, car les données d’incidence de référence des registres sont disponibles pour des départements dispersés sur le territoire. La stabilité géographique du rapport PMSI/I (respectivement ALD/I, M/I) et la qualité des estimations obtenues en utilisant ce rapport seront donc vérifiées à l’échelle départementale, parmi les départements avec registre, selon une méthodologie commune aux trois méthodes. Les analyses sont systématiquement réalisées par localisation cancéreuse et par sexe.

  •  

    Si le principe de l’estimation est identique pour les trois méthodes, la méthode M/I est toutefois une approche longitudinale, où l’incidence et la mortalité sont chacune lissées au préalable par des analyses de tendances depuis 1980. Les méthodes PMSI/I et ALD/I sont à l’inverse des approches transversales, sans lissage préalable des données, avec une modélisation directe du rapport utilisé (PMSI/I ou ALD/I).

    Méthode PMSI/I et ALD/I

    Pour estimer l’incidence régionale et départementale des cancers, le rapport PMSI/I (respectivement ALD/I) est d’abord modélisé dans les départements avec registre. L’inverse de ce rapport est ensuite appliqué aux données PMSI (respectivement ALD) de chaque région/département.

    Modélisation du rapport PMSI/I (respectivement ALD/I) dans les départements avec registre, 2007-2009
    Le rapport entre nombre de patients hospitalisés PMSI (respectivement nombre de nouvelles demandes d’ALD) et le nombre de cas incidents dénombrés par les registres, sur la période 2007-2009, est modélisé en fonction de l’âge (en continu) et du département (effet aléatoire, écart-type σd) dans un modèle de Poisson à effet mixte [1]. L’analyse est réalisée en utilisant la fonction glmmPQL de la librairie mass de S-Plus, version 7.0.
    Si on note Pa,j le nombre de patients PMSI (respectivement le nombre de mises en ALD) et Ca,j le nombre de cas incidents dans la classe d’âge a (a : âge central) et le département j, alors le modèle s’écrit :

    formule_0

    f(a)=exp(g(a)) décrit le rapport moyen selon l’âge. σd mesure la variabilité départementale du rapport PMSI/I (resp. ALD/I). Ce modèle fournit le rapport moyen utilisé ensuite pour estimer l’incidence.

    Estimation de l’incidence régionale 2008-2010

    Pour chacune des 22 régions, le nombre de cas incidents pour la période 2008-2010 par classe d’âge peut ensuite être estimé à partir du nombre de patients PMSI de la région (resp. ALD) et du rapport PMSI/I moyen (resp. ALD/I) issu du modèle

    (1)

    formule_1

     où Pa,r est le nombre de patients PMSI sur la période 2008-2010 pour la classe d’âge a (a âge central) dans la région r.

    Estimation de l’incidence départementale 2008-2010
    Pour la méthode PMSI/I (respectivement ALD/I), le nombre de cas incidents par département (ou regroupement de départements, cf. Matériel) pour la période 2008-2010 était estimé à partir du nombre de patients PMSI (respectivement ALD) de chacun des départements et du rapport moyen f(a) issu du modèle (0) :

    formule

    Pa,d est le nombre de patients PMSI (respectivement ALD) de la période 2008-2010 pour la classe d’âge a dans le département (ou regroupement de départements) d. Cette estimation suppose que le rapport f(a) sur la période 2008-2010 est identique à celui de la période 2007-2009.

    - Intervalle de prédiction des estimations départementales
    Les variances des estimations sont calculées en appliquant la méthode delta [2] et les intervalles de prédiction [3] sont calculés en supposant une distribution log-normale pour chacun des indicateurs (nombre de cas, taux bruts, taux standardisés sur la structure d’âge de la population mondiale et rapports standardisés sur la structure d’âge de la population mondiale). Les intervalles de prédiction prennent en compte la variabilité σd du rapport PMSI/I (respectivement ALD/I) estimée dans les départements avec registre dans le modèle (0).

    - Funnel plot des SIR
    Le funnel plot (ou graphe en entonnoir) présente les rapports standardisés d’incidence (SIR) départementaux (en ordonnée, un point par département) en fonction de leur précision ρ (en abscisse), avec des bornes de confiance à 95% et à 99,8% [4,5]. La précision ρ est ici mesurée par l’inverse du coefficient de variation du SIR estimé :

    formule2

    Les bornes de confiance sont calculées sous l’hypothèse nulle SIR=1, en supposant une loi lognormale. En d’autres termes, les bornes de confiance permettent de fournir les valeurs du SIR compatibles avec l’hypothèse nulle SIR=1 en tenant compte des différents niveaux de précision ρ des SIR. Il y a donc une concordance entre le funnel plot et le caterpillar plot qui reportent les SIR avec leur intervalle de prédiction à 95% : i.e. un département est en dehors des bornes de confiance à 95% dans le funnel plot si et seulement si son intervalle de prédiction (IP) à 95% ne contient pas 1 dans le caterpillar plot.

    Le funnel plot a une forme en entonnoir puisque l’amplitude des valeurs de SIR compatibles avec l’hypothèse nulle SIR=1 est grande lorsque la précision est faible. Inversement, plus la précision est grande, plus l’amplitude des valeurs de SIR compatibles avec l’hypothèse nulle SIR=1 se réduit. Les bornes de confiance sont calculées, par exemple pour le niveau à 95%, de la manière suivante : exp(-1,96/ρ) et exp(1,96/ρ).

    Méthode M/I

    Cette méthode est une déclinaison régionale de la méthode utilisée pour estimer l’incidence des cancers en France métropolitaine [6]. Elle repose sur une modélisation préalable de l’incidence et de la mortalité dans la zone registre pour la période 1980-2009 (modélisation âge-période-cohorte, avec la fonction gam de Splus, version 7.0). L’inverse du rapport ainsi obtenu est ensuite appliqué à la mortalité régionale, elle-même modélisée au préalable par un modèle du même type. La modélisation se décompose donc en plusieurs étapes.

    Calcul d’un rapport M/I à partir de l’incidence et la mortalité lissées dans la zone registre

    - Modélisation de l’incidence de la zone registre (période 1980-2009)
    L’incidence dans les départements de la zone couverte par les registres est lissée au préalable par une modélisation sur la période 1980-2009 :
    (1)          Log(λj,a,c)= αj + s(a) + s(c) + p²
    où λj,a,c correspond au taux d’incidence du département j pour l’âge a et la cohorte c (et l’année p =a+c), et s à un spline de lissage. Le terme est inclus dans le modèle lorsqu’il est significatif (seuil de significativité = 1%). Le degré de lissage df du spline est d’abord déterminé pour l’âge dans un modèle s(age)+s(cohorte, df=3), en prenant le df qui minimise l’AIC minimum (df.age). Il est ensuite fixé puis pour la cohorte, en minimisant l’AIC toujours, dans le modèle s(age, df.age) + s(cohorte).

    - Modélisation préalable de la mortalité de la zone registre (période 1980-2009)
    La mortalité dans la zone couverte par les registres (ZR) est également lissée par un modèle du même type, sur la période 1975-2009 :
    (2)          Log(μZRa,c)= s(a) + s(c) + p²
    μZRa,c correspond au taux de mortalité de la zone registre (ZR) pour l’âge a et la cohorte c (et l’année p =a+c). Le terme est toujours inclus dans le modèle. Le df de l’âge et de la cohorte sont choisis selon la même procédure que pour le modèle (1), les df étant cependant choisis sur un modèle portant sur les données de la France entière (et non restreint zone registre).

    - Rapport M/I lissé dans la zone registre, 2007-09

    Le rapport M/I zone registre lissé νa , pour la classe d’âge a (a : âge central) et la période 2007-2009, est alors estimé à partir

    du nombre total

    formule_2

    de cas prédits par le modèle (1) pour la classe d’âge a et l’année p (et la cohorte c=p-a) dans l’ensemble des registres, et du nombre

    de décès prédits

    formule_3

    par le modèle (2) pour la classe d’âge a et l’année p (et la cohorte c=p-a), pour la zone registre :

     

    formule_4

    Modélisation de la mortalité régionale (période 1980-2009)
    La mortalité régionale est lissée par un modèle du même type, c’est-à-dire tenant compte de l’âge et de la cohorte pour chacune des régions.

    (3)          Log(μr,a,c)= αr+ s(a) + s(c) + βr*c + p²

    μr,a,c correspond au taux de mortalité de la région r, pour l’âge a et la cohorte c (et l’année p =a+c). Le terme est systématiquement intégré dans le modèle. Les df pour l’âge et la cohorte sont identiques à ceux utilisés pour le modèle (2) qui correspond à la modélisation de la mortalité France entière.

    Estimation de l’incidence régionale 2008-2010

    Le nombre de cas incidents estimés

    formule_5

    dans une région r et pour une classe d’âge a pour la période 2008-2010 est calculé à partir du rapport mortalité/incidence de la classe d’âge aa) issu des prédictions des modèles (1) et (2),

    et du nombre de décès prédits

    formule_6

    par le modèle (3) pour la région r, classe d’âge a et l’année p (et la cohorte c=p-a).

    formule_7

    Remarque : en l’absence de données de mortalité observées en 2010 au moment de l’analyse, le nombre de décès prédits pour l’année 2010 est obtenu par une projection à 1 an du modèle (3).

    Estimation de l’incidence départementale 2008-2010
    Les méthodes PMSI/I ou ALD/I sont transversales et ne comportent pas de lissage préalable de l’incidence et des données du PMSI (respectivement des ALD). À l’inverse, la méthode M/I est une approche longitudinale, qui comporte un lissage préalable de l’incidence et de la mortalité par des analyses de tendances depuis 1975. De ce fait, la méthode M/I soulève une difficulté spécifique pour le calcul des intervalles de prédiction au niveau infranational, qui n’a pas encore été résolue. Pour cette raison, elle a été écartée des estimations départementales d’autant qu’elle n’est retenue au niveau régional que pour une seule localisation cancéreuse et pour un seul sexe (estomac chez les femmes).

    Références

    [1] Breslow NE, Clayton DG. Approximate Inference in Generalized Linear Mixed Models. JASA 1993;88(421):9-25.

    [2] Kotz S, Johnson NL, Read CB. Encyclopaedia of statistical sciences. New York (USA):John Wiley Ed, 1988:646-7.

    [3] Hakulinen T, Dyba T. Precision of incidence predictions based on Poisson distributed observations. Stat Med 1994;13:1513-23.

    [4] Quaresma M, Coleman MP, Rachet B. Funnel plots for population-based cancer survival:principles, methods and applications. Stat Med 2014;33(6):1070-80.

    [5] Spiegelhalter DJ. Funnel plots for comparing institutional performance. Stat Med 2005;24(8):1185-202.

    [6] Belot A, Grosclaude P, Bossard N, Jougla E, Benhamou E, Delafosse P et al. Cancer incidence and mortality in France over the period 1980–2005. Rev Epidemiol Sante Publique 2008;56(3):159-75.

  •  

    Cette évaluation est réalisée pour chaque méthode sur la période 2007-2009 et s’appuie sur :

    • la variabilité départementale σd du rapport utilisé (PMSI/I, ALD/I ou M/I), observée dans les départements avec registres,
    • les erreurs de prédictions (comparaison de l'incidence observée et prédite avec la méthode étudiée, selon une procédure de validation croisée),
    • la variabilité départementale de l'incidence (notée σk).

    Les deux premiers éléments (σd et erreurs de prédiction) permettent d’apprécier la qualité des estimations obtenues. Le troisième élément (σk) sera comparé à σd, afin d’évaluer la capacité des estimations à décrire les disparités géographiques de l’incidence, compte-tenu à la fois de la qualité des estimations et de l’ampleur de ces disparités. Les analyses statistiques réalisées pour obtenir ces trois éléments sont détaillées pour chacune des méthodes. La règle de décision commune pour classer les localisations en vue d’une estimation régionale est ensuite présentée.

    Analyses statistiques : méthode PMSI/I et ALD/I

    Mesure de la variabilité départementale σd du rapport PMSI/I ou ALD/I, période 2007-2009
    Le modèle (0), présenté plus haut, fournit une mesure directe de la variabilité départementale du rapport PMSI/ (resp ALD/I). La qualité des estimations d’incidence obtenues en utilisant ce rapport dépend de σd : plus σd est grand, plus les erreurs d’estimations seront importantes. A titre d’illustration, une valeur de σd de 0,05 correspond à un rapport variant de ±10 % environ selon le département, une valeur de 0,10 à un rapport variant de ±20 % environ.

    Mesure des erreurs de prédiction par validation croisée, période 2007-2009

    La qualité des estimations est également mesurée en comparant le nombre prédit de cas incidents au nombre de cas observés, par une procédure de validation croisée. Pour chaque département j, le nombre de cas incidents pour 2007-2009

    est prédit par âge

    formule_8

    en utilisant le rapport PMSI/I (resp ALD/I) obtenu en excluant ce département

    formule_9

    L’erreur relative (ER, en %) sur le nombre total de cas est calculée pour chaque département, ainsi que l’erreur relative absolue (ERA= |ER|) :

    formule_10

    De plus, la différence entre nombre de cas prédit et observé est évaluée par des mesures de type Chi², sur le nombre de total de cas ou sommées par âge :

    formule_11

    Le nombre de degrés de liberté est égal au nombre de classe d’âges pour M1 et 1 pour M2. A noter que des erreurs relatives mineures peuvent être statistiquement significatives pour les cancers les plus fréquents. A l’inverse, pour les cancers plus rares, des erreurs relatives importantes en valeur peuvent être non-significatives, témoignant d’une faible puissance d’analyse du fait des effectifs faibles

    Mesure de la variabilité départementale σk de l’incidence, période 2007-2009

    Cette mesure a pour objectif de mesurer l’ampleur des variations géographique de l’incidence. Un modèle du même type que le modèle (0) est utilisé, portant cette fois sur l’incidence :

    formule_12

     

    Analyses statistiques : méthode M/I

    Mesure de la variabilité départementale σd du rapport M/I, période 2007-2009
    Cette mesure n’est pas fournie dans la méthode M/I habituelle. Une analyse complémentaire spécifique a ainsi été réalisée, pour disposer des mêmes éléments pour les 3 méthodes. Le modèle (0) a ainsi été appliqué aux données observées de mortalité et d’incidence sur la période 2007-2009, avec un format des données identique à celui des données analysée pour PMSI/I et ALD/I (même gestion de l’âge).

    Remarque : ce modèle porte toutefois sur des effectifs de décès en général très inférieurs à ceux du PMSI ou des ALD. Le σd obtenu peut ainsi être bien plus volatile que dans les analyses PMSI/I ou ALD/I, en particulier pour les localisations à très faibles effectifs de décès.

    Mesure des erreurs de prédiction par validation croisée, période 2007-2009
    Le principe est identique, mais décliné cette fois pour la méthode M/I. Afin de prédire l’incidence départementale, une modélisation préalable des données de mortalité départementale, parmi les départements avec registre est toutefois nécessaire.

    - Modélisation préalable de la mortalité départementale - départements avec registre, 1980-2009

    La mortalité départementale est lissée au préalable par un modèle du même type que le modèle (3), sur des données 1980-2009 :

    (3b)                      Log(μ j,a,c)= αj+ s(a) + s(c) + βj*c + p²

    μ j,a,c correspond au taux de mortalité du département j, pour l’âge a et la cohorte c (et l’année p=a+c). Le terme est systématiquement intégré dans le modèle. Les df pour l’âge et la cohorte sont ceux utilisés pour le modèle (2).

    - Prédiction du nombre de cas incidents par département 2007-09, en validation croisée

    Pour chaque département j,  le rapport M/I lissé sur la zone registre est estimé pour la période 2007-09 en excluant

    le département

    formule_13

    Les modèles (1) et (2) sont donc repris en excluant les données du département j. Le nombre de cas incidents prédits (2007-2009) est alors estimé:

    formule_14

    formule_15

    est le nombre de décès prédits par le modèle (3) pour le département j, la classe d’âge a et l’année p (et la cohorte c=p-a).

    - Erreurs de prédiction, 2007-2009

    Les erreurs de prédictions sont ensuite mesurées de la même façon que dans les méthodes PMSI/I et ALD/I.

    Mesure de la variabilité départementale de l'incidence
    Cette analyse est identique pour les trois méthodes (voir plus haut).

    Règle de classement des localisations cancéreuses en vue d’une estimation de l’incidence régionale

    A partir des différents indicateurs mentionnés précédemment (variabilité des rapports M/I, PMSI/I et ALD/I ; erreurs de prédiction ; variabilité de l’incidence observée) pour chaque méthode, chaque localisation est classée (A++/A+, B-/B--), séparément selon le sexe, selon la règle présentée Figure 1 (A++ ou A+ : estimation régionale acceptable, B-/B-- : estimation régionale non acceptable). Cette règle s’appuie sur la distribution des ERA, au sein des départements avec registres, et sur une comparaison entre σd et σk dans les situations intermédiaires, ie ni accepté d’emblée (A++), ni rejeté d’emblée (B--).

    A noter que la significativité statistique des ERA n‘intervient pas dans cette règle. Ce choix a une double motivation. D’une part, cela évite de disqualifier les localisations fréquentes dès lors qu’elles ont des ERA mineures. D’autre part, cela permet au contraire d’écarter les localisations avec des effectifs insuffisants pour identifier d’éventuelles erreurs de prédiction, du fait d’une forte variabilité aléatoire. Par exemple, une ERA significative de 7% est jugée tout à fait acceptable. A l’inverse, une ERA non-significative de 40% témoigne d’un manque de puissance pour évaluer le niveau d’erreur. Ainsi, les classements B- et B-- regroupent à la fois des localisations pour lesquelles l’erreur de prédiction est jugée trop importante et des localisations avec des effectifs insuffisants pour évaluer la qualité des estimations.

    Figure 1 : arbre décisionnel pour une méthode d’estimation

    Figure 1 : arbre décisionnel pour une méthode d’estimation

    a : ce nombre est porté à 3 lorsque le nombre de registres atteint ou dépasse 13 (présence de registres spécialisés), le principe étant de ne pas dépasser 1 département sur 5.

  •  

    Il s’agit, pour chaque localisation cancéreuse, de décider si une estimation de l’incidence régionale peut être produite, et dans l’affirmative, d’identifier la méthode la plus appropriée :

    • Aucune méthode classée A : pas d’estimation de l’incidence régionale
    • Une seule méthode classée A : estimation régionale avec cette méthode
    • Plusieurs méthodes classées A :
       - Si une seule méthode classée A++, estimation régionale avec cette méthode
       - Si des méthodes sont ex-aequo (plusieurs méthodes classées A++ ou plusieurs méthodes classée A+ et aucune A++), estimation régionale avec la méthode présentant l’ERA médiane la plus petite
       - Toutefois, dans le cas où une même méthode permettrait une estimation pour les deux sexes, cette méthode sera préférée aux autres, même si elle moins performante pour un des sexes.

    Tableau 1 : Méthode retenue par localisation

     

    Homme

    Femme

    Localisations cancéreuses

    M/I

    ALD/I

    PMSI/I

    Localisations éligibles*

    Localisations non-éligibles **

    M/I

    ALD/I

    PMSI/I

    Localisations éligibles*

    Localisations non-éligibles**

    Méthode retenue

    Choix complémentaire pour le niveau régional

    Méthode retenue

    Choix complémentaire pour le niveau régional

    Lèvre-Bouche-Pharynx

    B--

    A++

    A+

    PMSI/I

     

    B--

    B--

    A+

    PMSI/I

     

    Œsophage

    B--

    A+

    B--

    ALD/I

     

    B--

    B--

    B--

     

    PMSI/I

    Estomac

    B--

    B--

    B-

     

    PMSI/I

    A+

    B--

    B--

    M/I***

     

    Côlon-rectum

    A+

    B-

    A++

    PMSI/I

     

    A++

    A++

    A++

    PMSI/I

     

    Foie

    B--

    B--

    B--

     

    PMSI/I

    B--

    B--

    B--

     

    PMSI/I

    Pancréas

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    Larynx

    B--

    A+

    B-

    ALD/I

     

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    Poumon

    B-

    A++

    B-

    ALD/I

     

    B--

    A++

    B--

    ALD/I

     

    Mélanome de la peau

    B--

    B--

    B--

     

    PMSI/I

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    Sein

             

    B--

    A++

    A++

    ALD/I (régional)
    PMSI/I (départemental)****

     

    Col de l'utérus

             

    B--

    B--

    A+

    PMSI/I

     

    Corps de l'utérus

             

    B--

    A+

    A++

    PMSI/I

     

    Ovaire

             

    B--

    A++

    A++

    ALD/I (régional)
    PMSI/I (departemental)****

     

    Prostate

    B--

    A++

    B--

    ALD/I

               

    Testicule

    B--

    A+

    A+

    ALD/I (régional)
    PMSI/I (departemental)****

               

    Vessie

    B-

    B-

    B-

     

    ALD/I

    B--

    B--

    A+

    PMSI/I

     

    Rein

    B--

    B-

    B-

     

    PMSI/I

    B--

    B--

    B--

     

    PMSI/I

    Système nerveux central

    B--

    B-

    B--

     

    ALD/I

    B--

    B--

    B--

     

    PMSI/I

    Thyroïde

    B--

    B--

    B--

     

    PMSI/I

    B--

    B--

    B--

     

    PMSI/I

    Lymphome malin non Hodgkinien

    B--

    A++

    B--

    ALD/I

     

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    Lymphome de Hodgkin

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    B--

    B--

    B--

     

    PMSI/I

    Myélome multiple

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    Leucémies

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    B--

    B--

    B--

     

    ALD/I

    *Au moins une méthode classée A++ ou A+ : localisation éligible
    **Trois méthodes classées B- ou B-- : localisation non éligible
    *** Pour des raisons d’ordre technique, la méthode M/I retenue au niveau régional pour le cancer de l’estomac chez les femmes, a été exclue des estimations départementales.
    **** Les estimations départementales ont été réalisées après les estimations régionales. Pour les cancers du sein, de l’ovaire et du testicule, il a été décidé d’utiliser la méthode PMSI/I au lieu de la méthode ALD/I retenue pour le niveau régional car :
    -  les données d’ALD ne permettaient pas de produire des estimations départementales pour l’ensemble des départements métropolitains, 4 caisses du régime agricole couvrant à elles seules 14 départements (voir partie matériel) ;
    -  la méthode PMSI/I était validée pour ces trois localisations.
    Afin de pouvoir comparer les estimations départementales des cancers du sein, de l’ovaire et du testicule aux estimations régionales, ces dernières ont été recalculées à partir du rapport PMSI/I. Elles accompagnent les résultats pour ces trois types de cancer.
  •  

    Pour les localisations retenues, l’incidence régionale est présentée sous forme d’effectif annuel moyen toutes classes d’âge confondues, de taux bruts et de taux standardisés sur l’âge de la population mondiale. Ces trois indicateurs sont fournis sous forme d’une estimation ponctuelle accompagnée d’un intervalle de prédiction (sauf dans le cas, qui ne concerne qu’une localisation, de prise en compte de la mortalité du fait de difficultés de calcul de l’intervalle de prédiction exact). Les effectifs annuels moyens sont également présentés par groupe d’âge : 0-49 ans, 50-74 ans, ≥75 ans.

  •  

    Devant la nécessité de produire des estimations régionales pour toutes les localisations cancéreuses, il a été décidé de procéder (uniquement) à des estimations ensemblistes (intervalle de prédiction) lorsqu’une localisation n’est pas retenue par la démarche proposée. Le choix de la méthode se fait entre les données du PMSI et des ALD en l’absence d’intervalles de prédiction avec la mortalité. En cas d’ex-aequo (2 B- ou 2 B--), le choix de la méthode se fait en prenant la méthode ayant l’ERA médiane la plus faible et si nécessaire (même ERA médiane), la méthode ayant la proportion la plus élevée de départements avec une ERA < 15%.

  •  

    Les résultats sont présentés sous forme d’une fiche-type par localisation cancéreuse avec :

    • un tableau résumé présentant le nombre de cas estimé au niveau national, le taux d’incidence brut national et le taux d’incidence national standardisé sur la structure d’âge de la population mondiale. Ces trois informations sont accompagnées de leur intervalle de prédiction (IP). L’étendue des variations des taux d’incidence standardisés départementaux (sous forme de 5e et 95e percentiles) est également reportée dans ce tableau ;
    • une carte des rapports standardisés d’incidence (SIR) départementaux, accompagnée de deux figures complémentaires pour rendre compte de la variabilité et de la précision des SIR estimés ;
    • le tableau détaillé des résultats par département.

    Le rapport standardisé d’incidence (SIR), dans un département donné, est le rapport entre le nombre de cas incidents estimés et le nombre attendu de cas si les taux d’incidence par âge dans ce département étaient identiques à ceux de la France entière. Par exemple, un SIR de 1,2 représente 20% de cas supplémentaires par rapport à ce qu’on attendrait si les taux d’incidence par âge d’un département donné étaient égaux aux taux nationaux. Au contraire, un SIR de 0,8 représente 20% de cas en moins.

    Les estimations du SIR sont toutefois imprécises, ce dont rend compte leur intervalle de prédiction (IP) à 95%. Les IP dépendent à la fois des effectifs et de la variabilité départementale estimée du rapport PMSI/I (respectivement ALD/I) notée σd. La contribution respective de chacune de ces composantes varie selon la localisation et le département. Lorsque σd domine, la largeur de IP est quasiment identique dans tous les départements (exemple : côlon-rectum chez les hommes). Lorsque σd est nul, les IP varient fortement en fonction des effectifs des départements (exemple : testicule).

    Pour témoigner de la précision, les départements dont le SIR n’est pas significativement différent de 1 sont hachurés sur la carte. Deux figures sont de plus présentées afin de fournir une vision globale des variations géographiques de l’incidence et de leur précision. La première (classique) présente les SIR par ordre croissant avec leur IP (caterpillar plot). Une deuxième figure (funnel plot) présente les SIR en fonction de leur précision avec des bornes de confiance à 95% et à 99,8%. Les points à gauche du funnel plot correspondent aux départements avec des IP très larges, les points à droite du funnel plot à ceux avec un IP resserré. Le funnel plot permet d’apprécier globalement la variabilité géographique de l’incidence estimée. Si seuls quelques départements (moins d’une dizaine) sont hors des bornes de confiance à 95% et sont inclus dans les bornes à 99,8%, alors la variabilité géographique de l’incidence n’est pas suffisamment importante pour être distinguée des fluctuations aléatoires. À l’inverse, si plusieurs départements sont hors des bornes de confiance à 99,8%, la variabilité géographique est caractérisée.

  •  

    Aucune méthode n’ayant été validée au niveau départemental pour estimer l’incidence des cancers suivants : foie, pancréas, mélanome de la peau, rein, système nerveux central, thyroïde, lymphome de Hodgkin, myélome multiple, leucémie chez les hommes et les femmes, estomac et vessie chez les hommes, œsophage, larynx et lymphome malin non-hodgkinien chez les femmes, les estimations départementales de l’incidence de ces cancers n’ont pu être réalisées.

Nouveau cas de cancer

L’expression « nouveau cas de cancer » désigne une personne atteinte pour la première fois d’un type de cancer. Si une personne est atteinte de deux cancers différents, sans que l’un des deux ne soit le résultat de métastases de l’autre, cette personne sera comptabilisée comme deux cas de cancer, un par type de cancer.

Personnes-temps d’observation

Produit du nombre de personnes suivies dans une population (ou une cohorte) par la durée moyenne d’observation de ces personnes.
On utilise l’expression « personnes-années » lorsque la durée moyenne est d’une année.

Incidence d’un cancer

Nombre de nouveaux cas de cancers.

Taux d’incidence d’un cancer et taux d’incidence standardisé

Le taux d’incidence d’un cancer pour une année correspond au nombre de cas de cancer observé durant l'année divisé par la population moyenne totale exposée à ce cancer durant cette même année (personne-année), c’est à dire dans le cas présent, la population générale d’une région.

Selon les cancers, le niveau de ce taux est très dépendant des caractéristiques de répartition par sexe et âge d’une population : ainsi, pour certains cancers comme celui du testicule qui touche principalement les jeunes adultes, le taux d’incidence due à ce cancer sera très différent entre un territoire où la proportion de jeunes adultes est élevée et un autre territoire, où elle est faible. Dès lors, afin de permettre des comparaisons géographiques, les taux d’incidence des différents territoires comparés devront être affranchis des effets liés à la structure par âge des populations. On le fait en « standardisant » le taux d’incidence dans chaque territoire comparé : on applique la même structure par âge d’une population standard - dite de référence (en l’occurrence celle de la population mondiale) - aux différents territoires comparés. Les taux standardisés d’incidence obtenus représentent donc ceux qu’on observerait dans les populations d’étude si elles avaient la structure d’âge de la population standard.

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