Des chercheurs de la Vrije Universiteit Brussel (VUB) ont mis au point une nouvelle méthode permettant d'améliorer les modèles de calcul utilisés pour les programmes de dépistage organisé du cancer du sein. Cette approche devrait renforcer la fiabilité de ces programmes. Les travaux, dirigés par le Dr Max Lelie, ont été récemment publiés dans la revue scientifique Applied Health Economics and Health Policy.

Définir un programme de dépistage du cancer du sein n'est pas un exercice simple. Un dépistage mensuel de l'ensemble des femmes permettrait théoriquement de ne manquer aucune tumeur, mais une telle stratégie est irréalisable dans la pratique. Les hôpitaux seraient rapidement saturés, les coûts augmenteraient fortement et la multiplication des examens risquerait d'entraîner des traitements inutiles ainsi qu'une anxiété accrue chez des femmes en bonne santé. À l'inverse, un dépistage insuffisant peut conduire à une détection du cancer à un stade plus avancé. Les autorités cherchent donc à déterminer la combinaison optimale entre l'âge de début du dépistage, l'âge auquel il prend fin et la fréquence des examens.

Jusqu'à présent, les modèles de calcul se heurtaient toutefois à une difficulté. Selon les chercheurs, lorsque les autorités assouplissaient les critères permettant une entrée plus rapide dans un groupe à haut risque, le modèle informatique interprétait à tort cette modification administrative comme une augmentation du nombre de cancers. Une telle erreur pourrait conduire à des choix de politique publique inadaptés.

Pour remédier à ce problème, Max Lelie a revu les fondements mathématiques du modèle. En Flandre, environ 13 % des femmes développeront un cancer du sein au cours de leur vie. En intégrant d'emblée cette proportion dans le modèle, l'ordinateur ne doit plus calculer combien de personnes tomberont malades à la suite d'une modification de la politique de dépistage, mais uniquement à quel moment la maladie apparaîtra.

« Dans les anciens modèles, il semblait que la simple modification d'une catégorie sur le papier changeait le risque de développer un cancer », explique Max Lelie. « Avec cette nouvelle approche, la base mathématique du modèle reste en permanence cohérente avec les statistiques connues sur le cancer. »

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