Un modèle d’apprentissage automatique pour prédire le risque de suicide au Japon, basé sur les données d’une enquête nationale.
Objectif : Plusieurs modèles de pronostic du risque de suicide ont été publiés ; cependant, peu d’entre eux ont été mis en œuvre au Japon en utilisant des données de cohorte longitudinales. L’objectif de cette étude était d’identifier les facteurs de risque de suicide pour les idées suicidaires dans la population japonaise et de développer un modèle d’apprentissage automatique pour prédire le risque de suicide au Japon.
Matériaux et méthodes : Les données ont été obtenues à partir du temps 1 de la vague 1 (novembre 2016) et du temps 2 (mars 2017) de l’enquête nationale sur le stress et la santé au Japon, ont été intégrées dans un modèle d’apprentissage automatique de prédiction du risque de suicide, entraîné à l’aide de 65 items liés aux traumatismes et au stress. L’étude comprenait 3 090 et 2 163 répondants à l’enquête âgés de plus de 18 ans au temps 1 et au temps 2, respectivement. L’âge moyen (écart-type, ET) était de 44,9 (10,9) ans au temps 1 et de 46,0 (10,7) ans au temps 2. Nous avons analysé les participants présentant un risque accru de suicide lors de l’enquête au temps 2. La performance du modèle, notamment l’aire sous la courbe caractéristique d’exploitation du récepteur (AUC), la sensibilité et la spécificité, a également été analysée.
Résultats : Le modèle a montré une bonne performance (AUC = 0,830, intervalle de confiance à 95 % = 0,795-0,866). Globalement, le modèle a atteint une précision de 78,8 %, une sensibilité de 75,4 %, une spécificité de 80,4 %, une valeur prédictive positive de 63,4 % et une valeur prédictive négative de 87,9 %. Le facteur de risque le plus important pour le risque de suicide était le score de l’échelle d’attributs d’idées suicidaires des participants, suivi par le score de l’échelle d’invalidité de Sheehan, les scores du Patient Health Questionnaire-9, la mesure transversale des symptômes (CCSM-domaine des idées suicidaires), le score de l’échelle d’expérience de dissociation, les antécédents d’automutilation, le score du trouble d’anxiété généralisée-7, le score de la liste de contrôle-5 du trouble de stress post-traumatique, le score de la CCSM-domaine de dissociation et les scores de l’échelle d’impact des événements (Impact of Event Scale-Revised) au temps 1.
Conclusions : Cette étude pronostique suggère la possibilité d’identifier les patients présentant un risque élevé de suicide en utilisant une méthode d’enquête en ligne. En plus de confirmer plusieurs facteurs de risque de suicide bien connus, de nouvelles mesures de risque liées aux traumatismes et aux expériences liées aux traumatismes ont également été identifiées, ce qui pourrait aider à guider les évaluations cliniques futures et les approches d’intervention précoce.
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