Июнь 2025: стратификация риска послеродовой депрессии на момент выписки из роддома

Доктор Рой Перлис (Mass General Brigham, Бостон) представил модель машинного обучения для прогнозирования послеродовой депрессии на основе электронных медицинских карт. Модель анализирует данные 30 000 женщин, родивших в 2017-2022 годах, исключая пациенток с недавней историей депрессии.

Основные результаты исследования

Модель продемонстрировала положительную прогностическую ценность 30% — правильно выявляет 30% женщин, у которых развивается послеродовая депрессия. Отрицательная прогностическая ценность составила 92% — точно определяет 92% женщин, у которых депрессия не развивается.

Наилучшие результаты достигаются при комбинации машинного обучения с Эдинбургской шкалой постнатальной депрессии (EPDS). Модель превосходит случайное прогнозирование и изолированное использование стандартных скрининговых шкал.

В исследуемой когорте послеродовая депрессия развилась у 10% участниц (ниже обычных 15% за счет исключения женщин с предшествующей депрессией). В группе высокого риска частота возрастает до 30% — в три раза выше среднего показателя.

Клиническое применение и ограничения

Модель использует только данные, доступные до выписки из роддома: медицинскую историю, течение беременности, социально-демографические факторы. Это позволяет выявлять женщин группы риска для направленного наблюдения и профилактических вмешательств.

Основные ограничения:

• Данные одной медицинской системы (требуется валидация в других учреждениях)

• Использование электронных карт (возможные пропуски диагнозов)

• Необходимость интеграции в клинические рабочие процессы

Следующий этап — внедрение модели в клиническую практику с изучением реального влияния на исходы лечения.

Дополнительные исследования выпуска

Семейный риск послеродового психоза (Kępińska et al.): Анализ 1,6 млн женщин в Швеции показал 10-кратное увеличение риска послеродового психоза у сестер пострадавших. Частота послеродового психоза — 0,15%, в 50% случаев связан с биполярным расстройством.

Воспаление и ангедония при депрессии (Savitz et al.): Пациенты с высоким исходным уровнем С-реактивного белка демонстрируют более выраженную ангедонию при воспалительной стимуляции липополисахаридом.

Псилоцибин против эсциталопрама (Wall et al.): фМРТ-исследование показало, что псилоцибин (25 мг дважды) в отличие от эсциталопрама (20 мг) не подавляет эмоциональную реактивность мозга при лечении депрессии.

📌 Основные выводы для практикующих врачей

1. Комбинированный подход эффективнее — сочетание EPDS с моделью машинного обучения превосходит изолированное использование каждого метода

2. Фокус на женщинах без предшествующей депрессии — модель помогает выявить неочевидные случаи риска среди пациенток без психиатрического анамнеза

3. Семейный анамнез критически важен — сестры женщин с послеродовым психозом имеют 10-кратно повышенный риск и требуют тщательного наблюдения

4. Воспалительные маркеры значимы — высокий С-реактивный белок может указывать на предрасположенность к воспалительно-обусловленной депрессии

5. Псилоцибин сохраняет эмоциональность — в отличие от СИОЗС не вызывает эмоционального притупления при сопоставимой антидепрессивной эффективности