Manque d’exhaustivité dans les revues systématiques des traitements de 2^e ligne des cancers bronchiques non à petites cellules métastatiques - 21/12/15

Au cours des cinq dernières années, 33 nouvelles molécules ont été évaluées pour le traitement de 2^e ligne des cancers bronchiques non à petites cellules (CBNPC) métastatiques. Les revues systématiques (RS) et les méta-analyses ont pour objectif de synthétiser les données issues des essais contrôlés randomisés (ECR). Toutefois, cette synthèse est fréquemment incomplète et non à jour. Notre objectif était de quantifier l’information non prise en compte par les RS en s’intéressant aux traitements de 2^e ligne des CBNPC métastatiques EGFR sauvage ou de statut inconnu.

Nous avons réalisé une revue systématique pour identifier l’ensemble, d’une part, des ECR, et d’autre part, des RS comparant les traitements de 2^e ligne. Nous avons évalué la quantité de preuve disponible dans les RS par rapport à celle disponible dans les ECR dont elles auraient dû refléter la synthèse. Pour chaque année de 2009 à 2015, nous avons mesuré la proportion d’ECR pouvant être inclus dans une RS mais non pris en compte. Nous avons construit une série de réseaux cumulatifs d’essais illustrant le défaut des RS à synthétiser toute la preuve disponible au cours du temps.

Nous avons identifié 77 ECR (28 636 patients) évaluant 47 traitements avec 54 comparaisons de traitements et 29 RS. De 2009 à 2015, la quantité de preuve contenue dans les 29 RS était incomplète avec 45 à 70 % des ECR manquants selon les années. L’ensemble des 29 RS ne prenait pas en compte 30 à 58 % des patients inclus, 40 à 66 % des traitements évalués et 38 à 71 % des comparaisons de traitement réalisées dans les ECR. Dans les réseaux cumulatifs d’essais (Fig. 1), 55 à 85 % des comparaisons de traitement étaient partiellement ou non prises en compte par les RS.

Les RS fournissent une synthèse fragmentée et non à jour de la preuve disponible pour tous les traitements de 2^e ligne des CBNPC métastatiques. Cette perte d’information pourrait être réduite par le développement de méta-analyses en réseau cumulatives et dynamiques.