Risk and impact of cancer on individuals with multiple sclerosis : results from the French medico-administrative database (SNDS)
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cette thèse était d’évaluer le risque et l’impact du cancer dans la sclérose en plaques (SEP) en France en mobilisant les données du système national des données de santé (SNDS).Dans un premier temps, nous avons observé un léger surrisque de cancer dans la SEP comparé à un échantillon apparié de la population générale. Ce surrisque était particulièrement marqué pour le cancer de la vessie et, dans une moindre mesure celui du col de l’utérus. Le risque de cancer semblait exacerbé chez les personnes âgées de moins de 55 ans au début du suivi. Un risque particulièrement élevé a été identifié pour le cancer de la vessie, du cerveau et système nerveux central ainsi que du col de l’utérus.Dans un deuxième temps, nous avons identifié et caractérisé un sous-recours au dépistage du cancer du sein et du côlon-rectum chez les personnes ayant une SEP, comparé à la population générale. Ce sous-recours était particulièrement marqué chez les personnes âgées de 65 ans et plus. Grâce à des analyses qualitatives depuis des entretiens semi-directifs, le rôle majeur des professionnels de santé dans la sensibilisation au dépistage ainsi que des difficultés liées au handicap physique ont été soulignés.Enfin, dans un troisième temps, nous avons évalué l’impact du cancer sur la prise en charge de la SEP en France ainsi qu’au Canada (Colombie Britannique). Il semblerait qu’il y ait un maintien du suivi neurologique à la suite du cancer dans les deux régions. Néanmoins, nous avons observé une forte baisse de l’utilisation des traitements de fond à la suite d’un cancer, particulièrement en présence de chimiothérapie ou radiothérapie.L’ensemble de ces résultats ont permis de mieux caractériser les liens entre SEP et cancer, particulièrement en termes de prévention, d’accès aux soins et prise en charge dans un contexte multimorbide.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».