Une application numérique d'aide à la grossesse prédit la dépression future avec une grande précision
Une simple enquête menée au cours du premier trimestre via l'application numérique d'aide à la grossesse MyHealthyPregnancy a prédit quelles mères développeraient une dépression modérée à sévère avec un haut niveau de précision, selon une nouvelle étude. Archives de la santé mentale des femmes étude menée par des chercheurs de l’Université de Pittsburgh et de l’UPMC.
La dépression est une complication majeure pendant la grossesse, avec environ 15 % des patientes signalant des symptômes à un moment donné de leur parcours de grossesse. Nous disposons déjà d’excellents outils de dépistage de la dépression active, mais notre approche est unique car elle prédit qui est susceptible de développer une dépression à l’avenir. Si nous pouvons identifier les personnes dès le début, avant l’apparition des symptômes, nous pourrions être en mesure d’adapter les soins préventifs et d’offrir des outils et un soutien pour répondre aux déclencheurs sous-jacents de la dépression. »
Tamar Krishnamurti, Ph.D., auteur principal, professeur agrégé de médecine interne générale à Pitt et chercheur au Magee-Womens Research Institute
Krishnamurti et son équipe, qui ont précédemment développé MyHealthyPregnancy, ont analysé les données de 944 patients ayant utilisé l'application dans le cadre d'une étude plus vaste et n'ayant pas d'antécédents de dépression. Au cours du premier trimestre, les participantes ont répondu à une enquête comprenant des questions sur les données démographiques, les antécédents médicaux, les facteurs psychosociaux, tels que le stress et les sentiments de tristesse, et les facteurs de stress spécifiques à la grossesse, tels que les inquiétudes concernant le travail et l'accouchement. Un sous-ensemble de patients a également répondu à des questions facultatives sur les facteurs sociaux liés à la santé, tels que l'insécurité alimentaire. Tous les participants ont effectué des tests de dépistage vérifiés de la dépression une fois par trimestre.
Après avoir utilisé 80 % des données pour entraîner six modèles d’apprentissage automatique différents, les chercheurs ont utilisé les 20 % restants pour tester dans quelle mesure ils étaient capables de prédire l’apparition de la dépression plus tard au cours de la grossesse. Le meilleur modèle était précis à 89 % pour prédire la dépression future et n'utilisait que 14 des 55 variables possibles, notamment les antécédents d'anxiété, le statut de partenaire, les facteurs psychosociaux et les facteurs de stress spécifiques à la grossesse.
Dans le cadre de la recherche, l'équipe a travaillé avec des prestataires et des personnes en périnatalité pour examiner et affiner le modèle afin qu'il reflète leurs expériences professionnelles et vécues.
Lorsque les chercheurs ont inclus les facteurs sociaux liés à la santé du sous-ensemble de participants ayant répondu à ces questions, l’insécurité alimentaire est apparue comme un facteur de risque important de dépression. Lorsque cette variable a été incluse dans le modèle, la race et le revenu ont perdu leur importance, et la précision du modèle est passée à 93 % avec un total de neuf variables seulement.
« Nous pouvons poser aux gens une petite série de questions et avoir une bonne idée de leur état de dépression », a déclaré Krishnamurti. « Il est frappant de constater que de nombreux facteurs de risque de dépression future sont modifiables – comme la qualité du sommeil, les inquiétudes concernant le travail et l'accouchement et, surtout, l'accès à la nourriture – ce qui signifie que nous pouvons et devons faire quelque chose à leur sujet. »
La dépression périnatale est associée à de mauvais résultats pour la mère et le bébé, notamment des taux plus élevés d'accouchements prématurés, un retard de développement du nourrisson et des problèmes de lien mère-enfant. Bien que les antécédents de dépression soient un puissant prédicteur de dépression périnatale, cet outil pourrait aider à identifier les autres personnes qui deviennent déprimées pour la première fois pendant la grossesse.
Aujourd'hui, Krishnamurti et son équipe développent des approches pour intégrer ces questions de dépistage dans les flux de travail cliniques et identifier les meilleures façons pour les cliniciens d'avoir des conversations avec les patients sur le risque de dépression.
« Nous voulons réfléchir attentivement à la manière de parler avec les patients du risque de dépression par opposition à l'expérience active de la dépression », a-t-elle expliqué. « Pour que ces informations soient stimulantes et non anxiogènes, il est important qu'elles soient faciles à comprendre et exploitables. Notre objectif n'est plus seulement d'affiner notre capacité à prédire la dépression, mais également d'améliorer et de personnaliser les interventions afin qu'elles soient les plus efficaces possible. pour un individu donné. »
De telles interventions pourraient inclure la mise en relation des personnes avec des ressources dans leur région, la recommandation de groupes de soutien maternel en personne qui traitent des facteurs de stress liés à la grossesse ou l'offre d'options thérapeutiques virtuelles basées sur des applications.
Les autres auteurs de l'étude étaient Samantha Rodriguez, MS, Priya Gopalan, MD, et Hyagriv Simhan, MD, MS, tous de Pitt ou UPMC ; et Bryan Wilder, Ph.D., de l'Université Carnegie Mellon.
Cette recherche a été financée par l'Institut national de la santé mentale (5R34 MH130950).
