COLOFIT et le cancer colorectal

Les modèles COLOFIT incluent le FIT, l'âge, le sexe, la numération plaquettaire (PLT) et le volume cellulaire moyen (MCV) comme prédicteurs pour estimer le risque de cancer colorectal (CRC)(1) :

• La performance de COLOFIT dans le temps a varié de manière significative dans l'ensemble de données de Nottingham : COLOFIT a permis une réduction de 4,6 % des renvois dans les données de dérivation du modèle et une réduction de 20,2 % dans les nouvelles données de validation interne de Nottingham.

Des résultats FIT ≥ 10 µg d'hémoglobine par gramme de selles déclenchent généralement une orientation vers un spécialiste, avec une sensibilité d'environ 90 % pour le cancer colorectal (2) :

• cependant, environ 10 patients sur 11 ayant un TIF positif et orientés vers un examen pour un éventuel CCR n'ont pas de cancer

Tamm et al ont cherché à savoir si COLOFIT pouvait réduire le nombre de patients orientés vers une investigation urgente du cancer colorectal par rapport à la pratique standard consistant à orienter les patients présentant un TIF ≥ 10 µg/g, sans pour autant manquer de cancers par rapport au TIF :

• COLOFIT a été validé en externe dans un vaste ensemble de données de 51 477 patients ayant fait l'objet d'une demande de dépistage par le médecin généraliste, en se concentrant sur une mesure cliniquement pertinente : le changement dans la proportion de patients éligibles pour un dépistage sans diagnostic de cancer colorectal manquant par rapport à l'utilisation du seul FIT ≥ 10 µg/g.
  • a constaté que COLOFIT aurait entraîné une réduction de 8 % du nombre de patients orientés vers les services compétents sur l'ensemble de la période étudiée, et une réduction de 23 % ou une augmentation de 2 % en fonction de la période.
    • la variation a démontré le rôle de l'augmentation des taux de dépistage et des caractéristiques de la population sur la performance du modèle
• La performance de COLOFIT a varié au fil du temps à mesure que les taux de dépistage de l'Oxfordshire augmentaient en incorporant des patients symptomatiques à plus haut risque présentant un saignement rectal ou du sang dans les selles.
  • a observé qu'un seuil d'orientation COLOFIT peut ne pas être directement transférable s'il est estimé à l'aide de données provenant d'un autre contexte, ou de données provenant d'une période antérieure du même contexte si la population testée change.
  • le cadre optimal pour la mise en œuvre de COLOFIT serait une population similaire à la population originale de Nottingham, une population "pan-risque" comprenant des taux stables de symptômes de cancer colorectal "à faible risque" et "à risque élevé" et utilisant un kit de collecte de selles tamponné.
  • des recommandations pour éclairer la mise en œuvre de COLOFIT dans de nouveaux contextes :
    1. La validation à l'aide de données locales serait l'approche optimale lorsqu'elle est réalisable et que les données locales sont facilement disponibles. Avant d'utiliser COLOFIT pour modifier les soins aux patients, le modèle devrait être validé à l'aide de données locales afin d'identifier le seuil d'orientation qui permet de réduire le nombre d'orientations sans manquer de cancers par rapport au FIT. Cela pourrait se faire de manière rétrospective dans les systèmes où le TIF a déjà été utilisé, et les autres variables du modèle pourraient être récupérées, ou de manière prospective en exécutant le modèle de manière passive pendant une période de temps au cours de laquelle les données s'accumulent.
    2. COLOFIT peut être mis en œuvre avant la validation locale si l'on ne dispose pas de données permettant d'évaluer le modèle avant sa mise en œuvre, dans les conditions suivantes : Le taux de positivité du test FIT est d'au moins 17 % et le taux de cancer colorectal est proche de 1,3 à 1,6 %. Sans validation locale, COLOFIT pourrait manquer un petit nombre de cancers et ne pas réduire le nombre d'orientations par rapport au FIT.
    3. Contrôler les performances de COLOFIT après sa mise en œuvre. Les performances de COLOFIT peuvent encore varier dans le temps en fonction de l'évolution de la population testée. Le seuil optimal de score de risque pour indiquer le recours au dépistage évoluera en conséquence au fil du temps. COLOFIT doit être régulièrement revalidé à l'aide des données locales afin de comprendre les changements dans la population testée et de réestimer un seuil de risque lorsque de nouvelles données sont disponibles. Cela permettra de réduire la probabilité de cancers manqués tout en maintenant une réduction maximale du nombre de cas référés.

Référence :

1. Crooks CJ et al. COLOFIT : Development and Internal-External Validation of Models Using Age, Sex, Faecal Immunochemical and Blood Tests to Optimise Diagnosis of Colorectal Cancer in Symptomatic Patients. Aliment Pharmacol Ther. 2025 Mar;61(5):852-864.
2. Tamm A et al. External validation of the COLOFIT colorectal cancer risk prediction model in the Oxford-FIT dataset : the importance of population characteristics and clinically relevant evaluation metrics. BMC Med. 2025 Aug 27;23(1):503.