Neues maschinelles Lernmodell ist vielversprechend bei der Vorhersage des postpartalen Depressionsrisikos

Die postpartale Depression (PPD) betrifft nach der Geburt bis zu 15 Prozent der Personen. Eine frühzeitige Identifizierung von Patienten mit PPD könnte die proaktive Unterstützung der psychischen Gesundheit verbessern. Mass General Brigham -Forscher entwickelten ein maschinelles Lernmodell, mit dem das PPD -Risiko der Patienten unter Verwendung leicht zugänglicher klinischer und demografischer Faktoren bewertet werden kann. Ergebnisse, die die vielversprechenden Vorhersagefähigkeiten des Modells zeigen, werden in der veröffentlicht American Journal of Psychiatry.

„Die postpartale Depression ist eine der größten Herausforderungen, die einige Eltern in der Zeit nach der Geburt auftreten können – eine Zeit, in der viele mit Schlafentzug, neuen Belastungen und bedeutenden Veränderungen des Lebens umgehen“, sagte Mark Clapp Mark Clapp, MD, MPH, vom Abteilung für Geburtshilfe und Gynäkologie im Massachusetts General Hospital. „Anhaltende Gefühle von Traurigkeit, Depressionen oder Angstzuständen können häufiger sein als viele Menschen erkennen. Unser Team unter der Leitung von Dr. Roy Perlis hat diese Arbeit überschritten, um besser zu verstehen, welche Patienten möglicherweise ein höheres PPD -Risiko haben, um Strategien und Lösungen zu erleichtern, um entweder PPD zu verhindern oder ihre Strenge zu verringern.“

Typischerweise werden PPD-Symptome bei postpartalen Besuchen bewertet, die 6 bis 8 Wochen nach der Ablieferung auftreten. Infolgedessen können viele Eltern einige Wochen kämpfen, bevor sie Unterstützung für psychische Gesundheit erhalten. Um frühere PPD -Versorgung zu liefern, haben die Forscher ein Modell entwickelt, das zum Zeitpunkt der Lieferung nur Informationen im elektronischen Gesundheitsakten (EHR) benötigen, einschließlich Daten zu Demografie, Erkrankungen und Besuchsgeschichte. Dieses Modell wiegt und integriert diese komplexen Variablen, um das PPD -Risiko genauer zu bewerten.

Um das Modell zu entwickeln und zu validieren, verwendeten die Autoren Informationen von 29.168 schwangeren Patienten, die zwischen 2017 und 2022 in zwei akademischen medizinischen Zentren und sechs Gemeindekrankenhäusern im Massen-General Brigham-System lieferten. In dieser Kohorte erfüllten 9 Prozent der Patienten die Kriterien der Studie für PPD in der sechs Monate nach der Abgabe von sechs Monaten.

Die Forscher verwendeten Gesundheitsdaten von ungefähr der Hälfte der Patienten, um das Modell zur Identifizierung von PPD zu schulen. Anschließend testeten sie das Modell, indem sie es bitten, PPD in der anderen Hälfte der Patienten vorherzusagen. Die Forscher fanden heraus, dass das Modell in 90 Prozent der Fälle bei der Ausschluss von PPD wirksam war. Das Modell zeigte vielversprechend bei der Vorhersage von PPD: Fast 30 Prozent derjenigen, die voraussichtlich ein hohes Risiko sein, das innerhalb der sechs Monate nach der Entbindung PPD entwickelt wurde. Das Modell war bei der Vorhersage von PPD etwa zwei- bis dreimal besser als die Schätzung des Allgemeinbevölkerungsrisikos.

In weiteren Analysen zeigten die Forscher, dass das Modell unabhängig von Rasse, ethnischer Zugehörigkeit und Alter bei der Entbindung ähnlich durchgeführt wurde. Die Studie umfasste nur diejenigen ohne frühere psychiatrische Diagnose, um festzustellen, ob das Modell PPD selbst bei Patienten mit geringem Risiko vorhersagen kann, und um die Risikofaktoren besser zu verstehen, die PPD außerhalb früherer psychiatrischer Diagnosen beeinflussen. Insbesondere Werte auf der postnatalen Depressionskala in Edinburgh, die in der Pränatal erworben wurden Die Periode verbesserte die Vorhersagekapazitäten des Modells und hob hervor, dass dieses vorhandene Tool sowohl vor als auch nach der Ablieferung nützlich sein kann.

Die Forscher testen prospektiv die Genauigkeit des Modells, einen wesentlichen Schritt zur Verwendung realer Welt und arbeiten mit Patienten, Klinikern und Stakeholdern zusammen, um festzustellen, wie Informationen aus dem Modell am besten in die klinische Praxis einbezogen werden können.

Dies ist aufregende Fortschritte bei der Entwicklung eines prädiktiven Instruments, das mit der Expertise der Kliniker zusammenhänfen könnte, beitragen, die psychische Gesundheit der Mutter zu verbessern. Mit weiterer Validierung und in Zusammenarbeit mit Klinikern und Patienten hoffen wir, eine frühere Identifizierung zu erzielen und letztendlich die Ergebnisse der psychischen Gesundheit für postpartale Patienten zu verbessern. „

Mark Clapp, MD, MPH, Abteilung für Geburtshilfe und Gynäkologie, Massachusetts General Hospital

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