Neu-Delhi: Einer neuen Studie zufolge könnte eine mobile App dabei helfen, vorherzusagen, ob eine schwangere Frau in den letzten Stadien der Schwangerschaft eine Depression entwickeln wird.
Indem sie Frauen baten, während ihres ersten Trimesters an Umfragen teilzunehmen, identifizierten die Forscher verschiedene Risikofaktoren, darunter Schlafqualität und Ernährungsunsicherheit, für die Entwicklung einer Depression.
„Wir können den Leuten eine kleine Reihe von Fragen stellen und ein gutes Gefühl dafür bekommen, ob sie depressiv werden“, sagte Hauptautorin Tamar Krishnamurti, außerordentliche Professorin für allgemeine Innere Medizin an der University of Pittsburgh, USA.
„Auffällig ist, dass viele Risikofaktoren für zukünftige Depressionen veränderbar sind – etwa die Schlafqualität, Bedenken hinsichtlich Wehen und Entbindung und vor allem der Zugang zu Nahrungsmitteln – was bedeutet, dass wir etwas dagegen tun können und sollten“, sagte er Krishnamurti.
Die Identifizierung von Frauen, die in den frühen Stadien der Schwangerschaft anfällig für die Entwicklung einer Depression sind, könnte dazu beitragen, die Vorsorge individuell anzupassen und Unterstützung bei der Behandlung der zugrunde liegenden Ursachen anzubieten, sagten die Forscher.
Für die Studie analysierten die Forscher im Rahmen einer größeren Studie die Umfrageantworten von 944 schwangeren Frauen, die die App nutzten und keine Depressionen in der Vorgeschichte hatten.
Im ersten Trimester der Schwangerschaft beantworteten die Frauen Fragen zu Demografie und ihrer Krankengeschichte sowie Fragen zu Stress und Traurigkeitsgefühlen.
Einige der 944 Frauen antworteten auch auf optionale Fragen zu sozialen Faktoren im Zusammenhang mit ihrer Gesundheit, wie etwa Ernährungsunsicherheit. Alle Frauen wurden einmal in jedem Trimester auf Depressionen untersucht.
Aus allen Daten entwickelten die Forscher sechs Modelle für maschinelles Lernen. Es wurde festgestellt, dass die beste Methode bei der Vorhersage einer Depression bei einer schwangeren Frau eine Genauigkeit von 89 Prozent hatte. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen ist eine Form künstlicher Intelligenz, die aus vergangenen Daten lernt, um Vorhersagen zu treffen.
Die Genauigkeit des Modells stieg auf 93 Prozent, als die Forscher die Antworten auf optionale Fragen zu gesundheitsbezogenen sozialen Faktoren einbezog.
Sie fanden heraus, dass Ernährungsunsicherheit oder der Zugang zu Nahrungsmitteln sich als wichtiger Risikofaktor für schwangere Frauen herausstellte, in den späteren Stadien der Schwangerschaft eine Depression zu entwickeln.
Die Forscher entwickeln nun Methoden, um diese Umfragefragen in klinische Umgebungen zu integrieren und herauszufinden, wie Ärzte diese Gespräche mit Patienten über das Depressionsrisiko führen könnten.
Indem sie Frauen baten, während ihres ersten Trimesters an Umfragen teilzunehmen, identifizierten die Forscher verschiedene Risikofaktoren, darunter Schlafqualität und Ernährungsunsicherheit, für die Entwicklung einer Depression.
„Wir können den Leuten eine kleine Reihe von Fragen stellen und ein gutes Gefühl dafür bekommen, ob sie depressiv werden“, sagte Hauptautorin Tamar Krishnamurti, außerordentliche Professorin für allgemeine Innere Medizin an der University of Pittsburgh, USA.
„Auffällig ist, dass viele Risikofaktoren für zukünftige Depressionen veränderbar sind – etwa die Schlafqualität, Bedenken hinsichtlich Wehen und Entbindung und vor allem der Zugang zu Nahrungsmitteln – was bedeutet, dass wir etwas dagegen tun können und sollten“, sagte er Krishnamurti.
Die Identifizierung von Frauen, die in den frühen Stadien der Schwangerschaft anfällig für die Entwicklung einer Depression sind, könnte dazu beitragen, die Vorsorge individuell anzupassen und Unterstützung bei der Behandlung der zugrunde liegenden Ursachen anzubieten, sagten die Forscher.
Für die Studie analysierten die Forscher im Rahmen einer größeren Studie die Umfrageantworten von 944 schwangeren Frauen, die die App nutzten und keine Depressionen in der Vorgeschichte hatten.
Im ersten Trimester der Schwangerschaft beantworteten die Frauen Fragen zu Demografie und ihrer Krankengeschichte sowie Fragen zu Stress und Traurigkeitsgefühlen.
Einige der 944 Frauen antworteten auch auf optionale Fragen zu sozialen Faktoren im Zusammenhang mit ihrer Gesundheit, wie etwa Ernährungsunsicherheit. Alle Frauen wurden einmal in jedem Trimester auf Depressionen untersucht.
Aus allen Daten entwickelten die Forscher sechs Modelle für maschinelles Lernen. Es wurde festgestellt, dass die beste Methode bei der Vorhersage einer Depression bei einer schwangeren Frau eine Genauigkeit von 89 Prozent hatte. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen ist eine Form künstlicher Intelligenz, die aus vergangenen Daten lernt, um Vorhersagen zu treffen.
Die Genauigkeit des Modells stieg auf 93 Prozent, als die Forscher die Antworten auf optionale Fragen zu gesundheitsbezogenen sozialen Faktoren einbezog.
Sie fanden heraus, dass Ernährungsunsicherheit oder der Zugang zu Nahrungsmitteln sich als wichtiger Risikofaktor für schwangere Frauen herausstellte, in den späteren Stadien der Schwangerschaft eine Depression zu entwickeln.
Die Forscher entwickeln nun Methoden, um diese Umfragefragen in klinische Umgebungen zu integrieren und herauszufinden, wie Ärzte diese Gespräche mit Patienten über das Depressionsrisiko führen könnten.
