Revue d’études

Cibles, participation, efficacité… les dernières leçons des dépistages du cancer du poumon

La recherche scientifique dans le dépistage du cancer du poumon est en pleine ébullition. Ces trois derniers mois, plusieurs publications dans les pays en pointe sur le DOCP ont évoqué le biais de recrutement, la population à cibler, ou encore les meilleures stratégies de sevrage.

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Le 08/04/25 à 15:00 Lecture 5 min.

Une efficacité plus grande du dépistage organisé du cancer du poumon pourrait être observée avec une éligibilité basée sur le risque (score PLCOm2012 ≥ 1,51 %) plutôt que sur des critères catégoriques (nombre de paquets-années), suggère une récente étude française de modélisation (image d'illustration générée par IA). © Adobe firefly

En parallèle de l’annonce officielle le 23 janvier d’IMPULSION comme projet pilote de dépistage organisé du cancer du poumon (DOCP) en France par l’INCa, la recherche continue sur le sujet du dépistage du cancer du poumon, dans l’hexagone comme à l’international. Concernant la situation française, une étude de modélisation, parue le 31 janvier dans The Lancet Regional Health – Europe [1], s’est intéressée à l’impact potentiel de différents critères d’éligibilité en vue d’un DOCP français.

Score de risque vs paquets-années

Dans cette étude, les auteurs ont simulé 14 860 000 individus en France ayant un historique de tabagisme et âgés de 50 à 80 ans. Ils ont estimé que 11 000 à 14 000 morts du cancer du poumon sur cinq ans pouvaient être évitées, en dépistant 2,4 à 4,0 millions de personnes. Une efficacité plus grande du DOCP pourrait être observée en utilisant une éligibilité basée sur le risque (score PLCOm2012 ≥ 1,51 %) plutôt que sur des critères catégoriques (nombre de paquets-années)

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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Bibliographie

  1. Feng X, Alcala K, Guida F, et al (2025) Eligibility criteria for lung cancer screening in France : a modelling study. The Lancet Regional Health – Europe 51 : 101221. https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2025.101221.
  2. Hwang HA, Kim DJ, Yoon NH, et al (2025) Preliminary reports of lung cancer screening with low-dose computed tomography : a nationwide performance on the Korean population in 2019 – 2020. European Radiology. https://doi.org/10.1007/s00330-025-11461-z.
  3. Kim YW, Joo D-H, Kim SY, et al (2025) Gender Disparities and Lung Cancer Screening Outcomes Among Individuals Who Have Never Smoked. JAMA Network Open, 8 : e2454057 – e2454057. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.54057.
  4. Welch HG, Gao W, Wilder FG, et al (2025) Lung cancer screening in people who have never smoked : lessons from East Asia. BMJ, 388 : e081674. https://doi.org/10.1136/bmj-2024-081674.
  5. Cinciripini PM, Minnix JA, Kypriotakis G, et al (2025) Smoking Cessation Interventions in the Lung Cancer Screening Setting : A Randomized Clinical Trial. JAMA Internal Medicine, 185 (3) : 284-291. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2024.7288.
  6. Jung J, Razzak E, Avenido AR, et al (2025) Patient-Reported Barriers and Preferred Interventions to Improve Lung Cancer Screening Uptake. JACR, 22 (3) : 269-279. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2024.10.010.
  7. Groner LK, Reuter K, Moise N, et al (2025) A Multicomponent Behavior Change and Implementation Strategy to Increase Lung Cancer Screening in Primary Care Practices : The IBREATHE Study. JACR, 22 (3) : 280-290. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2024.12.004.

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RadGPT, un système basé sur un grand modèle de langage (LLM) qui génère de l'information pour les patients afin d'expliquer les comptes-rendus radiologiques, génère des explications de haute qualité et personnalisées, selon une étude du JACR. Ces explications seraient susceptibles d'améliorer la compréhension des patients et peu à risque d'erreurs problématiques.

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