CSTN : les patientes en surpoids et obèses obtiennent une SSM et une SG moins favorables, d’après une méta-analyse

  • Harborg S & al.
  • NPJ Breast Cancer

  • Univadis
  • Clinical Summary
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À retenir

  • Le fait d’être en surpoids ou obèse au moment du diagnostic de cancer du sein triple négatif (CSTN) est associé à une survie sans maladie (SSM) et à une survie globale (SG) près de 30 % plus courtes, d’après une méta-analyse.

Pourquoi est-ce important ?

  • Il s’agit de la première méta-analyse exhaustive à aborder la question du surpoids/de l’obésité et du pronostic du CSTN.

Méthodologie

  • Une méta-analyse a été réalisée à partir de 13 études observationnelles longitudinales ayant inclus 8 944 participantes, identifiées après une recherche dans les bases de données PubMed et EMBASE.
  • Financement : Fondation pour la recherche en matière de santé de la région centrale du Danemark ; autres.

Principaux résultats

  • Le fait d’être en surpoids et/ou obèse (indice de masse corporelle [IMC] d’au moins 25 kg/m2) au moment du diagnostic est associé à une réduction de 26 % de la SSM, comparativement à un poids normal (IMC < 25 kg/m2 ; rapport de risque [RR] groupé : 1,26 ; intervalle de confiance [IC] à 95 % : 1,09–1,46).
  • Le fait d’être en surpoids et/ou obèse (IMC d’au moins 25 kg/m2) au moment du diagnostic est associé à une réduction de 29 % de la SG, comparativement à un poids normal (IMC < 25 kg/m2 ; RR groupé : 1,29 ; IC à 95 % : 1,11–1,51).
  • Une méta-analyse bayésienne suggère que les patientes en surpoids/obèses sont 7,4 fois et 9,9 fois plus susceptibles d’obtenir une SSM et une SG plus courtes, respectivement.

Limites

  • La méthodologie de toutes les études incluses était observationnelle.
  • Un biais de publication est possible.

Harborg S, Zachariae R, Olsen J, Johannsen M, Cronin-Fenton D, Bøggild H, Borgquist S. Overweight and prognosis in triple-negative breast cancer patients: a systematic review and meta-analysis. NPJ Breast Cancer. 2021;7(1):119. doi: 10.1038/s41523-021-00325-6. PMID: 34508075

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