Traitement de l’adénome de la prostate au laser Greenlight XPS : proposition d’un outil de prédiction (nomogramme) préopératoire des résultats fonctionnels attendus V. Hupertan1, M. Rouprêt2, F. Bruyere3, V. Misrai4 Objectifs La photovaporisation prostatique (PVP) au laser Greenlight est utilisé de façon exponentielle depuis quelques années. Les résultats fonctionnels sont hétérogènes d’une série à l’autre. De fait, certains collègues sont réticents à l’utilisation de cette technique. Le but de ce travail était de proposer un modèle capable de prédire les résultats fonctionnels de la PVP lors de la consultation pré opératoire. Méthodes Le nomogramme a été construit à partir des données inclues dans une base prospective monocentrique sur 300 PVP consécutives. Les résultats postopératoires étaient évalués à 3 mois (scores IPSS et qualité de vie (QdV)). Un résultat fonctionnel optimal était défini ainsi : IPSS ≤ 7 et QdV ≤ 3 à 3 mois postopératoire. Plusieurs modèles ont été sélectionnés. La capacité de discrimination était évaluée avec l’aire sous la courbe. Le nomogramme le plus performant a été choisi à l’aide de l’indice de Harell et de l’analyse des courbes de décision. Résultats Les critères préopératoires suivantes ont été inclus dans le nomogramme final : âge (médiane 69 ans), volume de la prostate (médiane 50 ml), score IPSS (médiane 18), Débit maximal (Qmax) < 5 ml/s, antécédent de rétention urinaire. La meilleure capacité de discrimination a été obtenue avec la régression logistique binaire. L’indice de Harell (précision du nomogramme) a été mesurée à 0,78 (IC 95 % = [0,71–0,84] soit une précision de presque 80 %. Conclusion Le laser Greenlight est une technique chirurgicale en plein essor dans le champ de l’HBP. Il existe des indications de la PVP déjà définies par la littérature et le CTMH. Par ailleurs, le nomogramme que nous proposons permettrait aux urologues de sélectionner les meilleurs candidats à cette technique en définissant à l’avance les résultats fonctionnels attendus (Fig. 1).

1. Made by @hupertan

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Rationnel
• Technique en plein essor
• Résultats hétérogènes dans la littérature=>
réticence
:
• construction et validation d’un modèle prédictif
avant la photo-vaporisation sélective de la
prostate 
• #GreenLight XPS ™ Laser Photoselective
Vaporization of the Prostate #PVP

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Credit photo C2.0

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Données
• Base de données prospective mono centrique
300 PVP , un seul opérateur @VMisrai
• Age médian = 69 ans;
• Volume de prostate médian= 50 cc;
• Score IPSS médian= 18;
• Débit maximum inférieur à 5 ml/s = 75%;
• Antécédents de RAU – 36 pts, 15%

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Approche
• Prédiction des résultats fonctionnels post-opératoires
à trois mois
• Learn set/Test set = 70%/30%
• Priorité à la performance en prédiction au
détriment des l’approche statistique (approche
inductive)
• Les facteurs quantitatifs (âge et volume
prostatique) ont été transformé à l’aide Special
Transformation Functions: lsp

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8. #Nomogram prédictif des résultats fonctionnels après vaporisation de la prostate
Points
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Age
90 80
90 80
45 50 55 60 65 70
Volume prostatique (ml)
20 120 180
Score IPSS
préopératoire
35 30 25 20 15 10 5 0
Débit maximum
supérieur à 5 ml/s
Qmax<5
Qmax>5
Antécédent de rétention
RAU
Non
Total Points
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Probabilité d'obtenir IPSS<7 et QoL<3:
#Greenlight ®,#PVP
0.6 0.7 0.8 0.85 0.9 0.95
Points
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Age
45 50 55 60 65 70
Volume prostatique (ml)
20 120 180
Score IPSS
préopératoire
35 30 25 20 15 10 5 0
Débit maximum
supérieur à 5 ml/s
Qmax<5
Qmax>5
Antécédent de rétention
RAU
Non
Total Points
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Probabilité d'obtenir IPSS<7 et QoL<3:
0.6 0.7 0.8 0.85 0.9 0.95
#CFU2014 © Copyright Hupertan Statistics, @Hupertan, Dr @VMisrai data - @CliniquePasteur, Toulouse

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Résultats
AUC – Area Under Curve
• AUCLearning set (L’indice de Harell)=
0,78 (IC 95 % = [0,71—0,84]
• AUCTest Set
= 0.7000866

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Conclusion
• Risque de sur-apprentissage (« over-learning
»)
– Faible variabilité inter opérateur
– Variabilité inter-intervention limité
– Faible représentativité
• Base de réflexion pour une mise en commun
des données, standardiser et créer un
nomogramme français

11. @hupertan
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