Un nouvel algorithme scientifique est meilleur pour prédire les suicides dans l'armée
Un algorithme scientifique basé sur des dossiers médicaux et des données actuarielles peut mieux aider à identifier les personnes les plus à risque de se suicider que d'autres méthodes, selon une nouvelle étude.
Des recherches antérieures ont montré que de telles données actuarielles se sont avérées être un meilleur prédicteur des soldats à risque plus élevé de suicide que le jugement clinique d’un médecin.
Le taux de suicide dans l'armée américaine reste à des niveaux records et dépasse le taux parmi les civils - près de 30 décès pour 100 000 personnes (contre 25 décès pour 100 000 dans la population civile).
Les chercheurs voulaient mieux comprendre comment ils pourraient identifier les personnes les plus à risque de suicide afin de développer de meilleures stratégies de prévention pour elles à l'avenir. En ciblant ces stratégies sur les soldats les plus à risque, les chercheurs estiment qu’elles peuvent contribuer à réduire le taux de suicide de l’armée.
Les chercheurs ont examiné les dossiers médicaux et les données actuarielles de 53 769 hospitalisations psychiatriques de soldats en service actif sur une période de cinq ans de 2004 à 2009. Ils ont examiné plus de 130 variables différentes liées au risque de suicide, allant des données démographiques de base (comme l'âge et le sexe) à des choses comme si la personne avait accès à une arme à feu ou avait déjà suivi un traitement psychiatrique.
Les scientifiques ont découvert que 68 soldats se sont suicidés dans les 12 mois suivant leur sortie de l'hôpital. Le modèle proposé par les chercheurs pourrait identifier 36 de ces personnes.
Les chercheurs ont découvert que les prédicteurs les plus puissants d'un risque accru de suicide comprenaient des facteurs sociodémographiques tels que le fait d'être un homme, un âge d'enrôlement tardif, des infractions criminelles, la possession d'armes, des antécédents de suicide, des aspects d'un traitement psychiatrique antérieur (comme le nombre de prescriptions d'antidépresseurs exécutées en 12 mois. ) et les troubles diagnostiqués lors des hospitalisations.
Les soldats du groupe à risque de suicide le plus prévisible ont eu sept décès accidentels, 830 tentatives de suicide et 3 765 hospitalisations subséquentes dans les 12 mois suivant la sortie de l'hôpital.
Plus de 50% des suicides pourraient être expliqués dans l'étude par seulement 5% des soldats qui, selon le nouvel algorithme, étaient les plus à risque de suicide.
«La forte concentration de risque de suicide et d'autres résultats indésirables pourrait justifier le ciblage d'interventions post-hospitalisation élargies aux soldats classés comme présentant le risque de suicide post-hospitalisation le plus élevé», ont noté les chercheurs. «La forte concentration de risque de suicide dans les 5 pour cent des hospitalisations à risque le plus élevé est frappante.»
Le groupe à haut risque prédit par le nouveau modèle des chercheurs présentait également un risque plus élevé d’autres événements indésirables, notamment les réadmissions à l’hôpital, les tentatives de suicide et le décès par blessure non intentionnelle.
On pense que si les recherches futures confirment la validité de l’algorithme scientifique des chercheurs, les stratégies de prévention peuvent être ciblées sur le groupe le plus à risque.
Le groupe de recherche était dirigé par Ronald Kessler, professeur de politique des soins de santé à la Harvard Medical School.
L'étude apparaît dans le dernier numéro de Psychiatrie JAMA.
Source: Psychiatrie JAMA
