American Council on Science and Health (2017) Un nouveau modèle permet de prédire quels patients atteints de maladies mentales ne risquent pas d’être violents

La maladie mentale est toujours stigmatisée dans la société, en particulier pour ceux qui souffrent d’une forme grave, comme la schizophrénie ou les troubles bipolaires. Des incidents très médiatisés, au cours desquels un malade mental a commis un crime violent, ont donné naissance au stéréotype selon lequel les malades mentaux représentent une grave menace pour la société.

Il est certainement vrai que les taux de criminalité violente sont plus élevés chez les personnes souffrant de troubles mentaux graves que dans la population générale, puisque 5 à 10 % d’entre elles environ commettent un acte de violence dans les cinq ans qui suivent le diagnostic. Cependant, la grande majorité d’entre eux ne passent jamais à l’acte. La question est donc de savoir comment les psychiatres peuvent identifier le sous-ensemble de patients les plus susceptibles de devenir violents. Il existe déjà des outils d’évaluation des risques, mais la plupart d’entre eux sont peu fiables ou trop compliqués. Aujourd’hui, une équipe de chercheurs, dirigée par le Dr Seena Fazel, a mis au point un modèle qui permet de prédire avec précision quels sont les patients qui ne risquent pas de devenir violents.

L’équipe a recueilli des données sur 75 158 patients suédois âgés de 15 à 65 ans et souffrant de schizophrénie ou de troubles bipolaires. Certains de ces patients ont commis un crime violent dans l’année qui a suivi leur sortie de l’hôpital ou leur rencontre avec un psychiatre. Le modèle construit par les chercheurs est basé sur une régression multiple de 16 variables différentes, telles que le statut socio-économique et la consommation de drogues.

L’équipe du Dr Fazel a constaté que deux facteurs augmentaient considérablement la probabilité qu’une personne souffrant d’une maladie mentale grave commette un crime violent : Les antécédents de crimes violents (qui multiplient le risque par cinq) et le fait d’être un homme (qui fait plus que doubler le risque). En revanche, plus un patient est âgé, moins il est susceptible de commettre un crime violent. (Voir le graphique).

D’autres facteurs statistiquement significatifs, mais ayant un impact moindre sur le risque de violence, sont la consommation antérieure d’alcool ou de drogues, les épisodes antérieurs d’automutilation et le fait d’être hospitalisé. Il convient toutefois de garder à l’esprit que ces facteurs peuvent ne pas être à l’origine de la violence, mais plutôt servir d’indicateurs de la gravité de la maladie mentale. En effet, les malades mentaux ont souvent recours à l’automédication et les malades mentaux graves sont plus susceptibles d’être hospitalisés ou placés en institution.

Il est important de noter que le modèle a une valeur prédictive négative de 99,5 %. Cela signifie que si le modèle prédit qu’il est peu probable qu’un patient donné commette un crime violent, il y a 99,5 % de chances que le pronostic soit correct. En d’autres termes, comme l’écrivent les auteurs, « parmi les personnes identifiées comme présentant un faible risque, 199 sur 200 n’ont en fait pas commis d’infraction violente dans l’année qui a suivi ».

Malheureusement, la valeur prédictive positive n’était que de 11 %. Cela signifie que si le modèle prédit qu’un patient est susceptible de commettre un crime violent, il n’y a que 11 % de chances qu’il le fasse. Des recherches supplémentaires seront nécessaires pour améliorer cet aspect du modèle.

L’identification précise des patients souffrant de troubles mentaux graves qui sont probablement inoffensifs permettra aux psychiatres, aux responsables de la santé publique et aux forces de l’ordre de concentrer leur temps et leurs ressources limités sur les patients à plus haut risque. Ce modèle constitue donc une avancée considérable.

Source: Seena Fazel, Achim Wolf, Henrik Larsson, Paul Lichtenstein, Susan Mallett, Thomas Fanshawe. « Identification of low risk of violent crime in severe mental illness with a clinical prediction tool (Oxford Mental Illness and Violence tool [OxMIV]): a derivation and validation study. » Lancet Psychiatry. Online first. Published: 4-May-2017. DOI: 10.1016/S2215-0366(17)30109-8