Modélisation de la prévision du suicide
d’après article https://www.sprc.org/* 10 janvier 2020
La modélisation de la prédiction du suicide analyse des données démographiques et sanitaires complexes, provenant parfois de diverses sources, pour identifier les individus à risque de suicide. Les possibilités d'élaborer des modèles de prédiction du suicide plus efficaces ont augmenté en raison de la plus grande disponibilité de vastes ensembles de données sur les soins de santé et des progrès de l'intelligence artificielle.
Pour déterminer si l'exactitude de la classification des modèles de prédiction du suicide s'est améliorée, les chercheurs ont effectué une revue systématique de 17 études utilisant 64 modèles différents. Ils ont constaté que bon nombre de ces études utilisaient une population de patients présentant un risque de suicide accru, limitant la généralisation de leurs résultats à d'autres groupes de patients et systèmes de santé. La validité prédictive d'un résultat positif pour le décès par suicide était très faible ( 0,01) pour la plupart des modèles. Les chercheurs ont développé des modèles de simulation des résultats, ce qui suggère que la modélisation de la prédiction du suicide produit un très grand nombre de faux positifs.
Les performances actuelles des modèles de prédiction du suicide indiquent une capacité pratique limitée à prédire les tentatives de suicide et les décès. Les auteurs ont
suggéré que les responsables des soins de santé évaluent ces limites
avant d'utiliser les modèles de prédiction du suicide dans les systèmes
de santé.
Belsher,
B. E., Smolenski, D. J., Pruitt, L. D., Bush, N. E., Beech, E. H.,
Workman, D. E., . . . Skopp, N. A. (2019). Prediction models for suicide
attempts and deaths: A systematic review and simulation. JAMA Psychiatry, 76(6), 642–651. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30865249
https://www.sprc.org/news/suicide-prediction-modeling
