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Subject Item

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Événement Suicide ; tentative de suicide ; événement associé au suicide ; big data ; machine learning ; phénotypage digital Thèses et écrits académiques Événements de vie -- Dissertation universitaire Comportement suicidaire -- Facteurs de risque Données massives Facteurs de risque -- Dissertation universitaire Suicide Tentative de suicide -- Dissertation universitaire Revue de la littérature -- Dissertation universitaire

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Peut-on parler d'évènements associés au suicide ?, revue de littérature et perspectives de recherche

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Peut-on parler d'évènements associés au suicide ?, revue de littérature et perspectives de recherche

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Contexte: La prévention du suicide est un enjeu majeur de santé publique. L’identification de sous-populations à risque est un des leviers majeurs des moyens de prévention actuels. L’identification de moments à risques pourrait être adjointe à celle des populations à risque dans une perspective de prévention. De tels moments pourraient survenir autour d’évènements ayant une importance sociale significative. Méthode: Pour vérifier cette hypothèse de l’existence d’évènements associés au suicide, nous avons réalisé une revue systématique de la littérature traitant de l’impact sur les comportements suicidaires (suicides ou tentatives de suicide) de certains évènements importants de la vie d’une société (les cérémonies sportives, les fêtes de fin d’année et les attentats terroristes). Résultats: Les trois types d’évènements étudiés semblent avoir un impact sur les comportements suicidaires. Les cérémonies sportives majeures et les fêtes de fin d’année semblent avoir un effet protecteur vis-à-vis du suicide. Les résultats des études sur les attentats terroristes sont hétérogènes quant à leur impact protectif ou vulnérant. Les mécanismes qui sous-tendent les liens entre ces évènements et les comportements suicidaires sont mal connus. À ce jour, aucune étude menée sur ce sujet ne s’est saisie des outils statistiques nouveaux développés dans le sillage de la généralisation d’internet et de l’essor du big data. Les méthodes de phénotypage digital pourraient faciliter l’identification d’évènements associés au suicide. Les méthodes statistiques issues du machine learning pourraient permettre d’intégrer des évènements identifiés comme associés au suicide à des modèles complexes du phénomène suicidaire. Conclusion: Il semble que certains évènements importants soient associés à des modifications des comportements suicidaires. L’identification de tels moments permettrait de diversifier et de potentialiser les possibilités de prévention du suicide déjà existantes.

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Text

n22:P1001

n23:T1009

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2019

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