Facteurs de risque de récidive et de suicide dans les six mois après une tentative de suicide dans la cohorte ALGOS : une analyse par arbre de survie. Demesmaeker, A., Chazard, E., Vaiva, G., & Amad, A. Journal of Epidemiology and Population Health, 72:202318, March, 2024.
Facteurs de risque de récidive et de suicide dans les six mois après une tentative de suicide dans la cohorte ALGOS : une analyse par arbre de survie [link]Paper  doi  abstract   bibtex   
Introduction La compréhension de l'interaction entre les facteurs de risque de tentative de suicide (TS) et de suicide est cruciale pour le développement de plans de prévention efficace. L'objectif de cette étude est de fournir aux cliniciens un modèle prédictif simple du risque de TS et de suicide dans les 6 mois après une TS. Méthodes Une cohorte prospective de 972 sujets, a été incluse du 26 janvier 2010 au 28 février 2013, dans 23 services d'urgences en France, dans les sept jours suivant une TS. Nous avons réalisé une analyse par arbre de survie avec toutes les variables sociodémographiques et cliniques disponibles à l'inclusion (méthode de TS, diagnostic psychiatrique via quatre items du MINI et échelle d'intentionnalité suicidaire de Beck). Les résultats de l'arbre de décision ont ensuite été utilisés pour définir un algorithme prédictif simple pour les cliniciens. Résultats La cohorte était composée de 63,6 % de femmes et la moyenne d'âge était de 38 ans. Les résultats de l'arbre de survie ont mis en évidence trois sous-groupes de patients présentant un risque accru de récidive de TS ou de décès par suicide dans les six mois après la TS : 1) les patients présentant un trouble de l'usage de l'alcool (TUA) et une TS antérieure avec une consommation aiguë d'alcool (rapport de risque [RR]=2,92 ; IC 95 %, 2,08 à 4,10), 2) les patients sans TUA, ayant fait 1 ou 2 TS et souffrant de troubles anxieux (RR=0,98 ; IC 95 %, 0,69 à 1,39), et 3) les patients sans TUA et ayant des antécédents de plus de 2 TS au cours des trois dernières années (RR=2,11 ; IC à 95 %, 1,25 à 3,54). Le groupe de bon pronostic comprenait tous les autres patients. Conclusion En utilisant une méthode data-driven, cette étude a identifié quatre facteurs cliniques qui interagissent ensemble pour réduire ou augmenter le risque de récidive. Ces combinaisons de facteurs de risque permettent une meilleure évaluation du risque d'un sujet dans la pratique clinique.
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La compréhension de l'interaction entre les facteurs de risque de tentative de suicide (TS) et de suicide est cruciale pour le développement de plans de prévention efficace. L'objectif de cette étude est de fournir aux cliniciens un modèle prédictif simple du risque de TS et de suicide dans les 6 mois après une TS.
Méthodes
Une cohorte prospective de 972 sujets, a été incluse du 26 janvier 2010 au 28 février 2013, dans 23 services d'urgences en France, dans les sept jours suivant une TS. Nous avons réalisé une analyse par arbre de survie avec toutes les variables sociodémographiques et cliniques disponibles à l'inclusion (méthode de TS, diagnostic psychiatrique via quatre items du MINI et échelle d'intentionnalité suicidaire de Beck). Les résultats de l'arbre de décision ont ensuite été utilisés pour définir un algorithme prédictif simple pour les cliniciens.
Résultats
La cohorte était composée de 63,6 \% de femmes et la moyenne d'âge était de 38 ans. Les résultats de l'arbre de survie ont mis en évidence trois sous-groupes de patients présentant un risque accru de récidive de TS ou de décès par suicide dans les six mois après la TS : 1) les patients présentant un trouble de l'usage de l'alcool (TUA) et une TS antérieure avec une consommation aiguë d'alcool (rapport de risque [RR]=2,92 ; IC 95 \%, 2,08 à 4,10), 2) les patients sans TUA, ayant fait 1 ou 2 TS et souffrant de troubles anxieux (RR=0,98 ; IC 95 \%, 0,69 à 1,39), et 3) les patients sans TUA et ayant des antécédents de plus de 2 TS au cours des trois dernières années (RR=2,11 ; IC à 95 \%, 1,25 à 3,54). Le groupe de bon pronostic comprenait tous les autres patients.
Conclusion
En utilisant une méthode data-driven, cette étude a identifié quatre facteurs cliniques qui interagissent ensemble pour réduire ou augmenter le risque de récidive. Ces combinaisons de facteurs de risque permettent une meilleure évaluation du risque d'un sujet dans la pratique clinique.},
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