Validation d’une approche électronique de modélisation des risques de suicide fondée sur les dossiers de santé dans plusieurs systèmes de soins de santé

Format
Scientific article
Publication Date
Published by / Citation
Barak-Corren Y, Castro VM, Nock MK, et al. Validation of an Electronic Health Record–Based Suicide Risk Prediction Modeling Approach Across Multiple Health Care Systems. JAMA Netw Open. 2020;3(3):e201262. doi:10.1001/jamanetworkopen.2020.1262
Original Language

Anglais

Country
États-Unis
Keywords
electronic health record system
suicide
Suicide Prevention
risk prediction method

Validation d’une approche électronique de modélisation des risques de suicide fondée sur les dossiers de santé dans plusieurs systèmes de soins de santé

Points clés

Question: Un processus de formation d’algorithmes d’apprentissage automatique fondé sur des dossiers de santé électroniques peut-il identifier les personnes à risque accru de tentatives de suicide dans les systèmes de soins de santé indépendants?

Résultats : Dans cette étude pronostique, en utilisant une approche d’apprentissage supervisée appliquée aux données électroniques structurées des dossiers de santé de plus de 3,7 millions de patients dans 5 systèmes de soins de santé différents des États-Unis, les modèles ont détecté une moyenne de 38% des cas de tentative de suicide avec 90% de spécificité une moyenne de 2,1 ans à l’avance.

Signification: Ces résultats suggèrent qu’une approche d’apprentissage automatique efficace sur le plan informatique, qui tire parti de l’ensemble des données électroniques structurées sur les dossiers de santé, pourrait être en mesure de détecter le risque de comportement suicidaire chez les patients non sélectionnés et peut faciliter la mise au point d’outils d’aide à la décision clinique qui informent les interventions de réduction des risques.