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1. Modélisation des évolutions immunologiques et cliniques à long terme en fonctions de la stratégie thérapeutique antirétrovirale. ICONE. Modèle de Markov. p 34. p 23. Niveau 1. p 12. Niveau 2. Niveau 3. Niveau 4.  500.  500.  350.  350.  200.  200. < 200. < 200.

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Presentation Transcript


  1. 1 Modélisation des évolutions immunologiques et cliniques à long terme en fonctions de la stratégie thérapeutique antirétrovirale ICONE

  2. Modèle de Markov p34 p23 Niveau 1 p12 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4  500  500  350  350  200  200 < 200 < 200 p21 p32 p43 p25 p35 p15 p45 SIDA /décès SIDA /décès Niveau 5

  3. Modèle de Markov P12a P12a< P12a> P12b P12b< P12b> P12c P12c< P12c> p34 p23 Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4  500  500  350  350  200  200 < 200 < 200 P21a P21a< P21a> P21b P21b< P21b> P21c P21c< P21c> p32 p43 p25 p35 p15 p45 SIDA /décès SIDA /décès Niveau 5 P21b= en cas de traitement par trithérapie NNRTI (autre que 1ère fois) P21b< = en cas de traitement par trithérapie NNRTI (1ère fois) avec CV<100 000 copies/ml P21b>= en cas de traitement par trithérapie NNRTI (1ère fois) avec CV>100 000 copies/ml

  4. Population d’étude 2725 patients • inclus depuis le 1er juillet 1996 • Âgés de plus de 15 ans 2597 patients suivis au moins deux fois dans l’un des centres 2126 patients avec des CD4 connus ou récupérables

  5. Population d’étude • Caractéristiques à l’inclusion • 72% d’hommes • Âge moyen : 37 ans ± 10 ans • 48% inclus après le 1er janvier 2000 • Groupe de transmission • Hétérosexuels : 44% • Homosexuels : 37% • Toxicomanes : 8% • 14% SIDA à l’inclusion • 10% charge virale indétectable • Médiane du taux de CD4 : 331 cellules/mm3 (Intervalle interquartile [IQR] =154-519)

  6. Suivi • Suivi médian : 2.5 ans (IQR=10 mois-5 ans) • Nombre de suivi médian : 15 (2-117) • 206 progressions cliniques • 85 décès dont 45 non SIDA • 121 passage au stade SIDA • A noter : variation de poids • 479 sujets avec un amaigrissement entre 10 et 20% • 169 avec un amaigrissement de plus de 20%

  7. Nombre de transitions

  8. Probabilités d’évolution à 3 ans • Cas n°1 : • homme de moins de 30 ans • initialement non traité • avec un taux de T4 initial ≥ 500 cellules /mm3 • sans variation de poids au cours de son suivi Sachant que le patient a plus de 500 CD4 à l’instant t, sa probabilité à 3 ans : - de rester à ce stade 64.6% - d’évoluer vers 350 à 499 CD4 23.3% - l’évolution vers les autres stades est négligeables Globalement, si le taux de CD4 descend en dessous de 500 CD4, la probabilité 3 ans après : - de remonter à plus de 500 CD4 >60% - de remonter ou de rester entre 350 et 499 CD4 >20% Les autres probabilités de transitions sont négligeables

  9. Donc…

  10. 2 Analyse de décision • Méthode de choix pour • Identifier les meilleures stratégies à utiliser dans un contexte d’incertitude • Mettre en balance les conséquences positives et négatives des décisions cliniques

  11. Principe : 4 étapes • 1- Déterminer les chemins décisionnels = déroulement chronologique des décisions et de leurs conséquences  représentation graphique en arbre de décision • 2- Donner une valeur • aux probabilités de survenue des conséquences de chaque décision • au résultat (état de santé) de chaque chemin décisionnel • 3- Replier l ’arbre : pondérer le résultat de chaque chemin décisionnel par sa probabilité de survenue • 4- Tester la robustesse du modèle analyse de sensibilité

  12. Exemple 1ère étape: évolution à 3 ans

  13. Etape 2 • Définition des utilités Uk attachées à chaque état clinique • Echelle arbitraire • convention : échelle entre 0 et 1 • si stade intermédiaire : choix d ’une valeur comprise entre 0 et 1 • souvent empirique : +++ analyse de sensibilité • Choix actuel : • Second choix : Espérance de vie

  14. Etapes 3 et 4 (en cours) • Etape 3 : Pour chaque chemin décisionnel, pondérer l’état final par sa probabilité de survenue (Uk*Pk) • Etape 4 : tester la robustesse des résultats en vérifiant que la décision n’est pas modifiée par les variations prévisibles des valeurs calculées dans l ’étape 2 (en particulier pour utilités)

  15. 3 Vaccination contre le VHB chez les patients infectés par le VIH

  16. RATIONNEL • Prévention des infections à VHB par vaccination  efficacité > 90% chez l’immunocompétent  vaccination VHB indiquée chez patients infectés VIH car: - fréquence VHB au cours infection VIH - risque acquisition VHB chez patient VIH = 0.66/100 patient- années - histoire naturelle VHB modifiée par le VIH  toute personne infectée par le VIH, sans aucun marqueur par le VHB doit être vacciné contre le VHB (rapport Delfraissy 2004) MAIS réponse moindre…

  17. Quels patients? • Première situation:  patient infecté par le VIH  jamais vacciné contre le VHB  aucun marqueur sérologique VHB  essai ANRS VIH-VAC B HB03 • Deuxième situation  patient infecté par le VIH  déjà vacciné contre le VHB mais non répondeur  essai ANRS B-BOOST HB04

  18. Quels patients? • Troisième situation patient infecté par le VIH non vacciné VHB présence isolée d’Ac HBc 1ère conférence de consensus européenne, Paris, 2005

  19. Protocole de soins courants • Description de la protection conférée par une vaccination anti-VHB chez les patients infectés par le VIH avec un profil sérologique de type anti-HBc isolé • Design = cohorte de patients avec anti-HBc isolés sur une durée d’un an • Proposition de vaccination anti-VHB • Acceptée = 1 injection à répéter 2 fois selon réponse HBs • Refusée = suivi sans injection • Evaluer: • Chez les vaccinés = pourcentage de patients ayant un titre d’anticorps anti-HBs protecteur ( 10 U/l) à S28, durabilité de la réponse anti-HBs • Sur la cohorte = risque d’acquisition / de réactivation du VHB sur le long terme

  20. Protocole de soins courants • Calendrier

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