Prédiction précoces des comportements suicidaires en population générale: Méthodes novatrices de grandes dimensions

Selon les théories développementales du risque suicidaire, les évènements précoces (début de la vie) peuvent avoir un impact considérable sur le risque suicidaire à long terme. Ce projet contribuera à la compréhension de l’impact des facteurs précoces sur les comportements suicidaires à l’adolescence en utilisant des techniques novatrices de machine learning sur les données de l’Étude Longitudinale du Développement des Enfants du Québec (suivi naissance-20 ans). Cela nous permettra de (1) prendre en compte un nombre élevé de variables, (2) tester leurs interactions, et (3) tester les interactions entre les facteurs génétiques et environnementaux. Ces analyses permettront d’estimer la prédiction des comportements suicidaires, dépasseront donc les limites des études épidémiologiques classiques -qui estiment des associations entre un nombre limité de facteurs de risque et comportements suicidaires. Identifier les prédicteurs précoces permettra une amélioration des stratégies précoces de prévention débutant dans une période de développement essentielle de la vie de l’enfant.

Faculty Supervisor:

Marie-Claude Geoffroy

Student:

Partner:

Université de Bordeaux

Discipline:

Life Sciences

Sector:

Health and Related Sciences & Technology; Other; Education

University:

McGill University

Program: