A depressão em tempo parcial (PPD) afeta as pessoas de até 15 % após o parto. A identificação inicial de pacientes com risco de DPP pode melhorar a assistência prática em saúde mental. Os pesquisadores em massa do Brigam Geral criaram um modelo de aprendizado de máquina que pode avaliar facilmente pacientes com risco de DPP usando causas clínicas e populacionais acessíveis. O modelo do modelo é publicado pela demonstração de poder preditivo American Journal of PsychiatryO
“A decepção da penalidade é um dos maiores desafios que alguns pais podem sentir durante o parto – enquanto muitos lutam pela privação do sono, nova pressão e mudança de vida significativa”, MD “. Os sentimentos contínuos de tristeza, decepção ou ansiedade podem ser mais comuns do que muitas pessoas.
Geralmente, os sintomas de PPD são avaliados em visitas pós-parto, que são entregues para 6 a 6 semanas após 6 semanas. Como resultado, muitos pais podem lutar por várias semanas antes de receber assistência em saúde mental. Para ajudar a fornecer cuidados anteriores de PPD, os pesquisadores projetaram um modelo que requer informações facilmente disponíveis disponíveis no registro eletrônico de saúde (EHR) durante a entrega com entrega, condições de tratamento e histórico de visitas. Este modelo é o peso e a integração dessas variáveis complexas para avaliar com mais precisão o risco de PPD.
Para desenvolver e validar o modelo, os autores usaram informações de 29.168 pacientes grávidas que distribuíram entre os dois centros médicos acadêmicos e nos seis hospitais baseados na comunidade entre 2017 e 2022. Nesta equipe, 9 % dos pacientes atenderam aos critérios de pesquisa para o PPD em seis meses após o parto.
Os pesquisadores usaram dados de registro de saúde para cerca de um por cento e meio dos pacientes para treinar o modelo para detectar o PPD. Em seguida, eles examinam o modelo para prever a outra metade do PPD do paciente. Os pesquisadores descobriram que em 90 % dos casos o modelo era eficaz na conceder veredicto por PPD. O modelo mostrou a promessa de prever o PPD: cerca de 30 % do desenvolvimento de alto risco dentro de seis meses após o parto. O modelo foi cerca de duas a três vezes melhor para prever o PPD com base no risco da população em geral.
Em análises adicionais, os pesquisadores mostraram que o modelo teve o mesmo desempenho da mesma maneira em relação a raça, etnia e parto. Este estudo incluiu apenas o diagnóstico psiquiátrico anterior de que o modelo poderia até prever o PPD em pacientes com baixo risco e determinar os riscos que afetam o PPD além do diagnóstico mental anterior. Significativamente, a pontuação da Escala de Depressão de Sbag de Portabbag de Edimburgo ganhos no Prioritpirio melhorou os poderes proféticos do modelo, destacando que esse equipamento existente pode ser eficaz em ambos antes e após a entrega.
Os pesquisadores provavelmente estão testando a precisão do modelo, uma etapa necessária para o uso do mundo real e para determinar como as informações obtidas do modelo para trabalhar com pacientes, médicos e partes interessadas podem ser incluídas na prática clínica.
“Este é um progresso emocionante para o desenvolvimento de um equipamento preditivo que pode ajudar os médicos a melhorar com eficiência a saúde mental materna”, diz Klap, “Clap disse