產后抑郁癥影響著全球約17%的產后女性，使她們在生產后幾個月有的甚至一兩年內都處于悲傷、焦慮或絕望等強烈情緒中。
近日，一項發表于《美國精神病學雜志》的研究，利用機器學習工具預測患產后抑郁癥風險高的人群，使其從預防性護理中受益。研究人員發現，已經分娩的被其模型標記為產后抑郁癥高患病風險的人群病發的可能性幾乎是普通人的3倍。
“如果我們知道了哪些人的患病風險更高，我們就能嘗試制定策略幫助預防抑郁癥。”美國非營利性學術醫療系統麻總百瀚的精神病學家、研究論文合著者Roy Perlis說，預防措施包括一些類型的治療和壓力管理策略。
研究人員基于2017年至2022年間在美國分娩的2.9萬人的電子健康記錄和產后抑郁癥篩查評分等數據，開發并驗證了該模型。研究人員排除了分娩前一年內有抑郁癥病史的人。大約一半的數據用于訓練模型，另一半數據用于獨立驗證模型。結果研究人員發現，被模型標記為產后抑郁癥高風險人群中，30%的人發展出這種疾病。
Perlis表示該模型存在不足，但該工具仍然有用，“即使這種程度的預測也會有所幫助，因為我們根本沒有資源為每個人提供產后心理健康方面的護理”。
丹麥奧胡斯大學的流行病學家Mette-Marie Zacher Kjeldsen指出，盡管人們對產后抑郁癥的風險因素有所了解，但產后抑郁癥的診斷仍然不足，“顯然我們需要早期檢測系統，從而為風險最高的人提供治療”。
研究人員表示，他們將繼續研究如何將這種工具整合到線下醫院中。“我們希望該模型能夠實現臨床轉化。”Perlis說。
相關論文信息：https://doi.org/10.1176/appi.ajp.20240381
本文鏈接：機器學習工具可預測產后抑郁癥高風險人群http://m.sq15.cn/show-11-21308-0.html
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