L’objectif de cette étude est d’évaluer si un outil de traitement automatique du dossier médical des urgences améliorerait l’estimation du taux annuel de passage aux urgences pour tentative de suicide, estimé actuellement dans le cadre de la surveillance nationale par codage manuel des médecins urgentistes.

Une étude pilote a été conduite dans un service des urgences du CHU de Lyon sur la population de patients admis en 2011 et 2012. Différents traitements automatiques successifs des données ont été effectués : extraction, codage automatique des données textuelles, règles d’association prédictives classant le motif de la visite en « tentative de suicide » versus « autre ». Les performances de détection de la tentative de suicide ont été évaluées par comparaison avec la lecture manuelle des documents.

Dans un échantillon test de 339 patients admis aux urgences en 2012 (dont 99 pour tentative de suicide), la sensibilité de la détection automatique variait de 94,9 % [95 % IC : 88,6 %–98,3 %] à 95,9 % [95 % IC : 90 %–98,9 %] et la spécificité entre 96,5 % [95 % IC : 93,1 %–98,5 %] et 97,8 % [95 % IC : 94,9 %–99,3 %].

Les performances de ces règles de décision sont satisfaisantes dans le jeu test. Toutefois en extrapolant les résultats sur l’ensemble de la population admise aux urgences, le nombre de faux positifs est trop important pour utiliser cette méthode sans validation médicale des cas détectés.

Cette étude montre l’intérêt de ces technologies pour améliorer la qualité des indicateurs épidémiologiques produits dans le cadre de la surveillance nationale de la tentative de suicide.