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检测怀孕期间的抑郁症和伴侣暴力风险

卡内基梅隆大学工程和公共政策研究人员克里斯汀艾伦博士 学生和副教授亚历克斯戴维斯的新研究可以补充医生的能力,以帮助最近或目前怀孕的患有抑郁症或亲密伴侣暴力的人。

这项新研究与匹兹堡大学医学院助理教授 Tamar Krishnamurti 合作完成,对产前和产后参与者完成的文本输入使用自然语言处理来预测他们可能正在经历抑郁症或亲密伴侣暴力的可能性,正如通过验证的措施所表明的那样。他们的结果还指出了可以扩大我们对潜在风险的理解的常见重复主题。

抑郁症和亲密伴侣暴力是在标准医疗实践的有限范围内难以确定的严重问题。在家中遭受暴力的伴侣可能会害怕他们的施虐者会因为说出来而报复,而社会压力和对怀孕的期望可能会阻止怀孕的人透露甚至承认他们的抑郁症。如果在就诊之间出现问题,或者如果个人在就诊期间无法透露这些问题,医务人员可能会发现很难在常规产前和产后护理中发现这些迹象。“产后早期是一个特别值得关注的时期,”克里希那穆提说,“因为分娩的人突然从定期看产前护理人员转变为专注于新生儿和婴儿的儿科护理需求。”

在 Allen、Davis 和 Krishnamurti 的研究中,参与者完成了三个回答:第一个是一系列开放式问题,第二个是封闭式多项选择,第三个是根据现有的抑郁症和亲密伴侣暴力事件改编的多项风险评估。开放式问题要求参与者讨论他们的心情、最近的经历和对怀孕或母亲的感受。

利用来自 300 多名围产期参与者的回答,该团队通过应用机器学习方法进行语言处理,逐字从日记条目中提取信息,以确定其内涵、外延和重点,从而进行分析。他们还使用主题建模和索引方法按主题对单词进行加权,从而使他们能够量化陈述的可能主题。

他们确定的特征是抑郁症存在与否的信息指标,而关于伴侣冲突的封闭式问题更能预测亲密伴侣的暴力行为。该小组计划在未来几年内将这项研究扩展到有更多参与者的纵向设计。像这样的评估在产前和产后护理之间实施,可以用来帮助提供者准备在面对面的互动中学习更多。

例如,Davis 和 Krishnamurti 在他们正在进行的研究中使用名为 MyHealthyPregnancy 的移动健康应用程序,与那些在标准医疗环境中可能感到不舒服或无法披露信息的人一起探讨这些问题。

“结果表明,开放式文本可用于向医疗保健提供者提供有关抑郁症的额外信号,以及孕妇可能会抑郁的一些原因,”戴维斯总结道。“这可以帮助解决产前检查之间的护理差距,以及解决访问期间的偏见,可能没有足够的时间进行讨论,或者依赖易出错的记忆导致错误归因。当然,在现实世界中的任何实施需要将日记条目的目的仔细传达给怀孕的个人以获得他们的知情同意。”

目标是扩大对风险如何在语言中表现的理解,为医生提供尽可能多的机会来发现抑郁症和亲密伴侣暴力的迹象,并为他们提供额外的工具来支持患者。对于这些从业者,本研究还确定了参与者表达的可能是风险指标的特殊感受。

潜在亲密伴侣暴力的一个线索是“缺乏支持”的感觉,而抑郁症的线索包括高度消极或消极情绪低,以及“身体耗竭”主题表明精疲力竭。像这样的信息不仅对诊断问题有用,而且可以为医生和从业者提供更多关于暴力是如何实施的以及抑郁症等病症的见解。

“举个例子,对于亲密伴侣暴力的‘缺乏支持’话题,我们不仅学习如何检测 IPV——我们还更多地了解 IPV 通常如何通过让人们感到孤独和依赖来实施,”说艾伦。“我们看到了最好的干预措施如何通过确保‘离开’不是唯一的最终目标来提供帮助,而且人们还可以与那些通过康复支持他们的人建立联系或重新联系。”

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