Prédire le suicide
Le titre est un peu racoleur mais pas si éloigné de la vérité que ça. L’étude a suivi des médecins prenant en charge des patients en urgence hospitalière. L’objectif était de prédire les risques suicidaires en comparant les médecins qui évaluent eux-mêmes les risques suicidaires à un groupe où les médecins étaient aidés par un algorithme de machine learning incluant 87 prédicteurs du risque suicidaire.
Dans un examen de 812 114 risques de suicide, les médecins, aidés par un algorithme de machine learning, prédisaient largement mieux les risques de tentative de suicide que les médecins sans aide (entre 3 et 10 fois mieux).
Pré-enregistrement : Oui
Données libres : Non (je n’ai pas trouvé)
> Le fait que le machine learning fasse de meilleures prédictions que les être humaines (médecins, psychologues, enseignants) est déjà connu depuis les années 70, et son manque d’utilisation est toujours lié à la réticente des personnes à l’utiliser…
Bentley, K. H., Kennedy, C. J., Khadse, P. N., Brooks Stephens, J. R., Madsen, E. M., Flics, M. J., Lee, H., Smoller, J. W., & Burke, T. A. (2025). Clinician Suicide Risk Assessment for Prediction of Suicide Attempt in a Large Health Care System. JAMA Psychiatry, 82(6), 599. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2025.0325
La menace croissante des revues prédatrices et des usines à articles dans le domaine de la médecine et de la recherche respiratoires
De plus en plus de revues prédatrices sont créées dans ce champ de recherche, biaisant la discipline et les méta-analyses (et les recommandations) sur le sujet. Par exemple, le nombre de revues inclues dans la catégorie « Système respiratoire » du Journal Citation Reports (JCR) est passé de 64 en 2018 à 104 en 2023.
Un grand nombre des nouvelles inclusions étant des revues en libre accès qui exigent des frais de publication des articles, soit lors de la soumission, soit après l'acceptation. De l’autre côté, le nombre d'articles publiés dans les principales revues de médecine respiratoire est resté assez stable au cours de ces cinq années. The Lancet s’inquiète de ce problème dans le commentaire ci-dessous :
Soriano, J. B., & Ruano-Ravina, A. (2025). The rising threat of predatory journals and paper mills in respiratory medicine and research. The Lancet Respiratory Medicine, 13(6), e30–e31. https://doi.org/10.1016/s2213-2600(25)00117-1
Un entretien international du trauma
L'ITI, l’entretien international sur le trauma, est un guide semi-structuré qui vient d'être validé au Royaume-Uni et en Espagne. Il permet d’évaluer le syndrome de stress post-traumatique et le syndrome de stress post-traumatique complexe : https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/20008066.2025.2494361
Pré-enregistrement : Non
Données Libres : Non
Les questions ayant permis de créer le guide d’entretien se trouvent tout en bas (appendix 1) de cet article : https://mural.maynoothuniversity.ie/id/eprint/12642/1/PH-Trauma-Questionnaire-2018.pdf
Enfin, vous pouvez demander la version française, en cours de validation, à ce lien (onglet “request form”, puis French) : https://www.iti-cptsd.com/
L’IA nous prend pour des ânesses
Un jeu de mots pourri de plus qui concerne l’énorme base de données NHANES. C’est une base de données issue de l’enquête nationale sur la santé et la nutrition américaine. Et l’énorme point positif, c’est que cette base de données est en accès libre et que tout chercheur (mais aussi le reste de la plèbe) peut y accéder pour faire des études.
Mais ce point positif est fortement contrebalancé par l’énorme problème des bases de données libres : des mauvais chercheurs peuvent les utiliser pour produire des études pourries avec des LLM automatiquement et très, très rapidement.
Dans un récent article de méta-recherche publié dans PLOS Biology, Suchak et al. ont analysé 341 études basées sur les données NHANES publiées au cours de la dernière décennie, notant une forte augmentation des publications assistées par l'IA. Ils ont présenté des preuves indirectes mais systématiques de ce qu'ils décrivent comme des articles de recherche « stéréotypés » : des études qui s'appuient sur des analyses simplifiées à facteur unique pour relier des prédicteurs individuels à des conditions de santé complexes, alors que des approches multifactorielles seraient plus appropriées.
Les auteurs ont observé une augmentation notable de ces études stéréotypées, souvent caractérisées par des conceptions inappropriées et des taux élevés de fausses découvertes. La dépression était la pathologie la plus fréquemment étudiée, apparaissant dans 28 articles, dont 24 ont été publiés en 2023 ou après. Après application des corrections pour comparaisons multiples, moins de la moitié (13) de ces études restaient statistiquement significatives.
Ces conclusions soulèvent de sérieuses préoccupations quant à l'utilisation abusive des ensembles de données de santé ouvertes et à l'érosion de l'intégrité de la recherche due à la prolifération de publications de mauvaise qualité produites en masse.
L’article scientifique : https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3003152
Un billet de blog de Restore (en anglais) est à lire ici :
Pourquoi de plus en plus de personnes se tournent vers l'extrême droite ?
Une explication fréquemment donnée est que c'est parce que ces personnes se sentent menacées et/ou qu'elles ont une personnalité les amenant à se sentir facilement menacées. Trois études ont été menées aux USA en utilisant des informatiques médiatiques pour amener un sentiment de menace sur des répondants à des sondages. Les résultats indiquent que les répondants se sentent effectivement plus menacés, mais ça n'augmente pas leur conservatisme. Les menaces, par exemple sur le manque de moyens à l'hôpital, n'augmentent pas non plus leurs probabilités de voter libéral. En fait, il n'y avait strictement aucun lien entre le changement de vote et les menaces proposées dans les expérimentations, ni avec la personnalité des participants.
Pré-enregistrement : Oui
Données libres : Oui
>On aura donc pas de réponse à la question en titre, désolé.
Cassario, A., Brandt, M. J., & Triki, A. (2025, May 19). Does Threat Cause Increases in Conservatism? Evidence from Three Large Experiments in the United States Says No. https://doi.org/10.31234/osf.io/eqznx_v1
L’image qui fait réfléchir
La roue des privilèges dans la recherche. Plus on s’approche du centre, plus on est privilégié. La publication est accompagnée d’une manière de modifier l’ordre des auteurs pour refléter les privilèges. Publication : https://osf.io/preprints/metaarxiv/af4nk_v2
La partie pour les abonnés
Aujourd’hui, on discute d’un article expliquant que le lien entre autiste et microbiote provient de trois grandes erreurs. Malgré cela, cette hypothèse a gagné en popularité, notamment parce que de nombreuses personnes autistes souffrent de symptômes gastro-intestinaux, et parce que la hausse des diagnostics d'autisme a conduit certains à chercher des causes environnementales. Or, les auteurs soulignent qu'il existe de solides preuves que cette augmentation des diagnostics reflète surtout une meilleure sensibilisation et un élargissement des critères diagnostiques, plutôt qu'un mécanisme biologique.
Des études observationnelles peu fiables. Dans les études comparant le microbiome de personnes autistes à celui de personnes neurotypiques, les chercheurs ont utilisé des échantillons allant de 7 à 43 individus par groupe au maximum, alors que les recommandations statistiques préconisent des milliers de participants au minimum. Les différences observées étaient souvent contradictoires. Certaines études trouvaient une diversité microbiale plus faible chez les personnes autistes, d'autres l'inverse, et disparaissaient lorsqu'on contrôlait des variables comme le régime alimentaire. Si un lien causal existe, les auteurs estiment qu'il irait plutôt dans l'autre sens : l'autisme peut influencer le régime alimentaire, qui lui-même influence le microbiome.
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