Patterns d'interactions de facteurs de risques dans la dépression de l'adolescent : application de la fouille de donnéeS à l'épidémiologie psychiatrique

par Aminata Ali

Projet de thèse en Santé publique - épidémiologie

Sous la direction de Bruno Falissard et de Caroline Barry.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Santé Publique (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne ; 2015-...) , en partenariat avec Centre de recherche en Epidemiologie et Santé des Populations (laboratoire) , Approches qualitatives et quantitatives des phénomènes complexes: transculturel, adolescence, génomique (equipe de recherche) et de Université Paris-Sud (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-12-2015 .


  • Résumé

    Contexte: L'adolescence est une période de vulnérabilité pour la dépression, sur le plan psychologique et biologique .Malheureusement, la dépression à l'adolescence reste très nettement sous-diagnostiquée et sous-traitée en raison de la variabilité des présentations cliniques durant cette période et de leur méconnaissance par les praticiens. Près de deux tiers des adolescents souffrant d'un épisode dépressif n'auraient recours à aucun soin Objectifs: Dans ce contexte, l'objectif de mon travail de thèse sera d'analyser les patterns d'interactions entre les facteurs de risque individuels, sociaux, et culturels de la dépression de l'adolescent afin de développer de nouvelles pistes utiles dans le repérage des adolescents en souffrance dépressive et dans leur prise en charge (i.e. leviers d'intervention dans les traitements psychothérapeutiques). Le travail sera articulé en trois phases: 1) En premier lieu, une revue de la littérature sur les méthodes de fouilles de données applicables à l'épidémiologie sera effectuée pour lister les différentes méthodes utilisables dans cette problématique et leurs avantages respectifs. 2) A partir des méthodes répertoriées (data mining, machine learning…), nous rechercherons les patterns d'interactions des marqueurs de risques individuels, environnementaux directs et culturels disponibles dans nos bases de données. 3) A ce stade nous compléterons les résultats obtenus précédemment à l'aide d'une analyse de verbatims sur le vécu du processus d'adolescence chez les sujets en souffrance psychique (dépression et/ou tentatives de suicide). Méthodes: Des methodes statistiques standards seront utilisés (regression logistique),et du data-mining. Les résultats obtenus précédemment seront complétés/comparés avec l'analyse des verbatims des adolescents sur leur vécu du processus d'adolescence chez les adolescents présentant ou non une dépression syndromique ou subsyndromique. Cette analyse sera envisagée soit par « text mining » soit par analyse qualitative (selon une approche par théorisation ancrée) en fonction des résultats de la revue de la littérature. Les données seront issues de : - L'enquête « Portraits d'adolescents » coordonnée par l'Unité Inserm 1178 « Santé mentale et Santé publique » et le pôle Universitaire de la Fondation Vallée (Pr Jousselme) N=15235. - L'enquête ESCAPAD 2014 (Enquête sur la santé et les consommations lors de l'appel de préparation à la Défense) coordonnée par l'OFDT, N=26 351 - L'enquête ESPAD 2015 (European School Project on Alcohol and other Drug) coordonnée par l'OFDT. N~10000 Cette étude a pour but d'aider le corps médical à dépister les adolescents souffrant de dépression et ainsi trouver de nouvelles stratégies thérapeutiques.

  • Titre traduit

    Patterns of interactions Risk Factors in adolescent depression: the application of data mining in Psychiatric Epidemiology


  • Résumé

    Background: Depressive disorders in adolescence is common but often underdiagnosed because signs may be dismissed as “typical teenager” behavior. Depression is associated with substantial present and future morbidity, and increases suicide risk. The use of antidepressants in adolescents is of concern and opinions about clinical management are divided. Thus, further research is necessary to improve the identification and treatment of adolescent depression. Aims: Despite the large amount of studies that have been targeting the identification of the risk markers for depression and suicidality, the predictive models are still unsatisfying. In this project we make the hypothesis that a thorough examination of interaction should improve accuracy. The objective of this study is therefore to analyze the patterns of interactions between individual, social, and cultural risk markers in order to generate new insights for the detection and management of adolescents at risk for depression and suicide. Data mining approaches (machine learning,…) have been successfully used in the field of public health on similar problematic but their use in the field of psychiatric epidemiology is still at the beginning. . 1) We will first perform a literature review in order to list the different data mining methods applicable to epidemiology, as well as their advantages and drawbacks. 2) Then, using these identified methods, we will explore the interactions between our numerous individual, social, and cultural risk markers. 3) Finally, we will complement our studies with the analysis of verbatim of depressed adolescent about their life experience with adolescence and with the world around them. Methods Standard statistical methods (logistic models), Data mining The analysis of the verbatim reports will be performed using either text mining, either qualitative analysis (depending on the results of the literature review). Our data came from cross-sectional surveys: Portraits d'adolescents” survey (N=15235), coordinated by Inserm Research Unit 1178 “Mental Health and Public Health” and the university hospital Fondation Vallée (Pr Jousselme) Expected results: Help practitioners recognize the large number of adolescents suffering from depression, and find new strategies for therapy.