摘要：产后抑郁症（PPD）在分娩后影响多达15％的人。早期鉴定有PPD风险的患者可以改善主动的心理健康支持。研究人员开发了一种机器学习模型，可以使用易于访问的临床和人口统计学因素来评估患者的PPD风险。调查结果证明了该模型有希望的预测能力。...

产后抑郁症（PPD）在分娩后影响多达15％的人。早期鉴定有PPD风险的患者可以改善主动的心理健康支持。弥撒一般的杨百翰研究人员开发了一种机器学习模型，可以使用易于访问的临床和人口统计学因素来评估患者的PPD风险。表明该模型有希望的预测能力的发现已在美国精神病学杂志。

"Postpartum depression is one of the biggest challenges that some parents may experience in the period after childbirth -- a time when many cope with sleep deprivation, new stresses, and significant life changes," said lead author Mark Clapp, MD, MPH, of the Department of Obstetrics and Gynecology at Massachusetts General Hospital, a founding member of the Mass General Brigham healthcare system. “持续的悲伤，抑郁或焦虑感可能比许多人意识到的更普遍。在罗伊·佩里斯（Roy Perlis）博士的领导下，我们的团队进行了这项工作，以更好地了解哪些患者可能面临更高的PPD风险，以帮助我们促进策略和解决方案，以防止PPD或降低其严重程度。”

通常，在产后访问中评估PPD症状，该症状发生后6至8周。结果，许多父母可能会在获得心理健康支持之前挣扎几周。为了帮助提供较早的PPD护理，研究人员设计了一个模型，该模型需要在交付时容易获得电子健康记录（EHR）的信息，包括有关人口统计学，医疗状况和访问历史的数据。该模型权衡并整合了这些复杂变量，以更准确地评估PPD风险。

为了开发和验证该模型，作者使用了来自2017年至2022年之间在Mass General Brigham系统中在两个学术医疗中心和六家基于社区的医院分娩的29,168名孕妇的信息。在此期间，有9％的患者符合该研究后的六个月中PPD的标准。

研究人员使用了大约一半患者的健康记录数据来训练模型以识别PPD。然后，他们通过要求其在另一半患者中预测PPD来测试该模型。研究人员发现，该模型在90％的病例中有效排除PPD。该模型在预测PPD方面表现出了希望：在交付后六个月内，预计将近30％被预测为高风险。该模型在预测PPD方面的预测大约是基于普通人群风险的估计的两倍。

在进一步的分析中，研究人员表明，无论种族，种族和分娩年龄如何，该模型的执行方式都类似。该研究仅包括那些没有先前的精神病学诊断的人，以确定该模型即使在低风险患者中甚至可以预测PPD，并更好地了解影响PPD以外的精神病诊断之外的PPD的危险因素。值得注意的是，在产前期间获得的爱丁堡产后抑郁量表的得分提高了该模型的预测能力，强调了这种现有工具可能在交通前和后交付后都有用。

研究人员正在前瞻性测试该模型的准确性，这是迈向现实世界中的重要一步，并与患者，临床医生和利益相关者合作，以确定如何最好地将来自模型的信息纳入临床实践中。

克拉普说：“这是开发一种预测工具的令人兴奋的进步，该工具与临床医生的专业知识相结合，可以帮助改善孕产妇的心理健康。” “通过进一步的验证，并与临床医生和患者合作，我们希望能够实现较早的鉴定，并最终改善产后患者的心理健康成果。”