Posztpartum depresszió kockázatbecslése

A Psychiatry Online folyóiratban május 19-én jelent meg a Mass General Brigham kutatóinak cikke, amelyben a posztpartum depresszió (PPD) mesterséges intelligencián alapuló módszerrel történő predikciójában számoltak be biztató eredményekről.  A szülés utáni depresszió a szülést követően az anyák akár 15%-át is érintheti. A PPD kockázatának kitett betegek korai azonosítása hatásosabb proaktív mentális egészségügyi támogatást tesz lehetővé. A Mass General Brigham kutatói olyan gépi tanulási modellt fejlesztettek ki, amely könnyen hozzáférhető klinikai és demográfiai tényezők alapján képes felmérni a betegek PPD-kockázatát.

“A szülés utáni depresszió az egyik legjelentősebb kihívás, amelyet egyes szülők a szülés utáni időszakban tapasztalhatnak - egy olyan időszakban, amikor sokan alváshiánnyal, új stresszel és jelentős életmódbeli változásokkal küzdenek” - nyilatkozta a cikk első szerzője, Dr. Mark Clapp. “A szomorúság, a depresszió vagy a szorongás tartós érzése sokkal gyakoribb lehet, mint azt sokan gondolnák. Csapatunk Dr. Roy Perlis vezetésével azért vállalta ezt a munkát, hogy pontosabban feltárjuk, mely betegeknél lehet nagyobb a PPD kockázata. Tettük ezt annak érdekében, hogy elősegíthessük a PPD megelőzésére vagy súlyosságának mérséklésére irányuló stratégiák, megközelítések kidolgozását.”

A PPD tüneteit a mai gyakorlatban általában a szülés utáni látogatások alkalmával értékelik, amelyek hat-nyolc héttel a szülés után történnek meg. Ez azt jelenti, hogy sok kismama több hétig is küzdhet a depresszióval, mielőtt mentálhigiénés támogatásban részesülhetne. A PPD korábbi ellátásának elősegítése érdekében a kutatók egy olyan modellt terveztek, amely csak az elektronikus egészségügyi nyilvántartásban (EHR) a szülés időpontjában könnyen elérhető információkat, köztük a demográfiai adatokat, az egészségügyi állapotokat és a látogatási előzményeket igényli alapadatokként. Ez a modell mérlegeli és integrálja ezeket az összetett változókat a PPD kockázat pontosabb értékeléséhez. A modell kifejlesztéséhez és validálásához a szerzők összesen 29 168 terhes nő adatait használták fel, akik 2017 és 2022 között a Mass General Brigham két egészségügyi központjában és további hat közösségi kórházban szültek. Ebben a kohorszban a betegek 9%-át diagnosztizálták PPD-vel a szülést követő hat hónapban.

A kutatók a betegek körülbelül felének egészségügyi nyilvántartási adatait használták fel a PPD azonosítására szolgáló modell kiképzéséhez. Ezután azzal tesztelték a modellt, hogy megkérték: jelezze előre a PPD-t a betegek másik felénél. A kutatók megállapították, hogy a modell az esetek 90%-ában hatékony volt a PPD kizárásában. A modell ígéretesnek bizonyult a PPD előrejelzésében is: a magas kockázatúnak nyilvánított betegek közel 30%-ánál a szülést követő hat hónapon belül PPD alakult ki. A modell körülbelül két-háromszor jobb volt a PPD előrejelzésében, mint az általános lakossági kockázat alapján történő becslés.

További elemzések során a kutatók azt is kimutatták, hogy a modell faji, etnikai hovatartozástól és a szüléskor betöltött életkortól függetlenül hasonlóan teljesített. A vizsgálatba csak a korábbi pszichiátriai diagnózissal nem rendelkező anyákat vonták be, hogy megállapítsák, a modell képes-e megjósolni a PPD-t még az alacsony kockázatú betegek körében is, és hogy jobban megértsék azokat a kockázati tényezőket, amelyek a korábbi pszichiátriai diagnózisokon kívül befolyásolják a PPD-t.

Különösen a szülés előtti időszakban szerzett Edinburgh Postnatal Depression Scale pontszámok javították a modell előrejelző képességét, kiemelve, hogy ez a meglévő eszköz mind a szülés előtt, mind a szülés után hasznos lehet. A kutatók a továbbiakban folyamatosan, prospektív módon tesztelik a modell pontosságát, ami lényeges lépés a valós klinikai használat felé.

Írásunk az alábbi közlemények alapján készült:

Machine learning model predicts postpartum depression risk using health record data

Stratifying Risk for Postpartum Depression at Time of Hospital Discharge

Irodalmi hivatkozás:

Mark A. Clapp et al, Stratifying Risk for Postpartum Depression at Time of Hospital Discharge, American Journal of Psychiatry (2025). DOI: 10.1176/appi.ajp.20240381