Comment prédire un suicide
Reconnaître que c'est impossible
Pour chaque test diagnostique, on peut définir la valeur prédictive négative et positive. La valeur prédictive positive nous donne les chances qu’un patient positif à ce test soit en réalité bien atteint par une maladie. La valeur prédictive négative nous donne les chances que le patient soit indemne de la maladie quand le test est négatif.
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On avait dans cet article, par exemple, que la valeur prédictive des tests de dépistage sur le TDAH est autour de 15%. Attention, je parle ici des questionnaires de dépistage sérieux – comme l'Adult ADHD Self-Report Scale (ASRS v1.1), par exemple. Si on regarde les questionnaires en ligne non évalués, vous pouvez être sûrs qu’on arrive à moins de 5% de valeur prédictive positive, VPP à partir de maintenant.
On peut appliquer ce raisonnement à n’importe quelle prédiction clinique. Par exemple, chez un patient suivi en psychiatrie, quelle est le risque qu’il se suicide si le score de l’échelle de risque de suicide – inventée pour l’occasion – est de 20 points. Ou de 25 points. Et si je mets la limite à 30, quels sont les risques ? Et ainsi de suite.
Ainsi, on dira qu’un test de suicidalité a une VPP de 30% si les patients classés à haut risque suicidaire meurent par suicide dans 30% des cas. Évidemment, dans ce scénario, le clinicien ne laisse pas un score sur une échelle décider la prise en charge du patient. On dira donc que l’association score sur une échelle + évaluation du clinicien prédit le risque, et on quantifiera ce risque avec la VPP. Ça marche aussi avec la valeur prédictive négative (VPN) : quelles sont les chances que le patient ne meurt pas de suicide, si le clinicien estime que le risque est faible.
Il faut aussi définir une durée de suivi – on imagine bien que si on suit des patients pendant 10 ans, on verra plus de suicide que si on les suit pendant 6 mois. Donc, pour enfoncer le clou :
La VPP est la proportion des patients classés à haut risque qui meurent par suicide pendant la période de suivi.
La VPN est la proportion des patients classés à faible risque qui ne meurent pas par suicide pendant cette période.
Quand je vous ai posé la question, vous avez répondu ainsi :
Et vous aviez raison ! La sagesse de la foule, comme disait Aristote.
Nous sommes d’accord pour dire que la question porte bien sur la VPP. Vous notez que je parle bien de mort par suicide, pas de tentatives de suicide.
La question est difficile, mais on a un semblant de réponse. Le chiffre qu’on cite souvent, issu du papier de Carter et al., donne un peu froid dans le dos : 5,5% de valeur prédictive positive. Autrement dit, quand on dit qu’un patient va mourir de suicide, on se plante dans 94,5% des cas. Ou encore, 94,5% des classifications positives seront des faux positifs.
Ce chiffre est similaire à celui de cette étude de cohorte où les auteurs ont comparés les VPP des cliniciens avec celui d’une échelle – la Suicide Intent Scale – 6% dans les deux cas.
Si on regarde chez les patients hospitalisés en psychiatrie, on tombe encore plus bas : 99,6% des patients classés à haut risque ne décèderont pas de suicide.
La VPP de 22% dont on entend souvent parler est sur le self harm – et non sur les suicides aboutis. Pourquoi est-ce qu’il est plus facile de prédire les ou actes auto-infligés que les morts par suicide ? Simplement parce que la prévalence du self farm est plus élevée que celle du suicide. Autrement dit, les patients se font mal plus souvent qu’il ne meurent par suicide.
La raison principale, c’est que la VPP et la VPN dépendent de la sensibilité1(Se), de la spécificité2 (Sp), mais aussi de la prévalence de la population étudiée (P) – ou ici, du risque de base.
Le problème, ce n’est pas que les psychiatres sont mauvais. C’est que le suicide est tellement rare que la valeur prédictive positive sera toujours faible.
Pour autant, en 2023, en France, le suicide était la seconde cause de décès chez les 15-24 ans, et la première cause de décès chez les 25-34 ans.
Par contre, la valeur prédictive négative est très élevée. On est autour de 98%. Dans la cohorte que j’ai citée. Quand un psychiatre prédit qu’un patient ne va pas décéder de suicide, il a raison dans 98,4% des cas. Mais vu qu’il n’y avait que 14 suicides sur les 479 patients, on en conclut que 465 patients sont encore en vie.
La valeur prédictive négative de quelqu’un qui annoncerait que personne ne va se suicider – sans même voir les patients –, serait de 97,1%3.
On peut donc dire qu’un psychiatre rajoute 1,3 point de pourcentage4.
Il y a bien sûr de la nuance à trouver dans ces chiffres. Mais pour les cliniciens et les familles qui nous lisent, le message est clair : on n’a pas la moindre idée de qui va mourir de suicide.
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La probabilité qu'un test soit positif si le patient est porteur de la maladie.
La probabilité qu'un test soit négatif si le patient est indemne de la maladie. Notez que la valeur prédictive ajoute une notion de temporalité : une fois que j’ai les résultats du test, que va-t-il se passer ?
Il y a quelques nuances de calcul, ne prenez pas ça au pied de la lettre. On ne sait pas si les patients sont morts d’autre chose. C’est avant tout un exemple.
97,1%+1,3%=98,4%
Mal, dans les deux cas
Et comment un psychiatre vit ça lorsque son patient se supprime ? C’est comme un chirurgien qui perd un patient sur la table d’opération ? Est-ce qu’il y’a une sorte d’enquête quelque chose dans ce genre ?