{"id":55260,"date":"2025-05-20T09:11:27","date_gmt":"2025-05-20T15:11:27","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=55260"},"modified":"2025-05-20T09:17:41","modified_gmt":"2025-05-20T15:17:41","slug":"herramienta-predictiva-ayuda-a-identificar-la-depresion-posparto-a-traves-de-datos-clinicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/herramienta-predictiva-ayuda-a-identificar-la-depresion-posparto-a-traves-de-datos-clinicos\/","title":{"rendered":"Herramienta predictiva ayuda a identificar la depresi\u00f3n posparto a trav\u00e9s de datos cl\u00ednicos"},"content":{"rendered":"
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Investigadores desarrollaron un modelo de machine learning que ayuda a identificar el riesgo de depresi\u00f3n posparto en mujeres sin antecedentes depresivos, utilizando informaci\u00f3n recabada durante la hospitalizaci\u00f3n por parto.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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La depresi\u00f3n posparto afecta aproximadamente al 15% de las personas que dan a luz y representa una causa significativa de morbilidad e incluso mortalidad en el periodo posterior al embarazo. Para abordar este problema, investigadores de Mass General Brigham dise\u00f1aron un modelo predictivo basado en aprendizaje autom\u00e1tico capaz de estimar el riesgo de desarrollar depresi\u00f3n posparto \u00a0utilizando \u00fanicamente informaci\u00f3n disponible antes del alta hospitalaria. El estudio fue publicado en la revista American Journal of Psychiatry<\/em><\/a>.<\/p>

\u201cLa depresi\u00f3n posparto es uno de los mayores desaf\u00edos que algunas madres pueden experimentar en el per\u00edodo posterior al parto, un momento en el que muchos se enfrentan a la falta de sue\u00f1o, a nuevas tensiones y a cambios significativos en la vida\u201d, dijo el autor principal Mark Clapp del Departamento de Obstetricia y Ginecolog\u00eda del Mass General Brigham. \u201cLos sentimientos persistentes de tristeza, depresi\u00f3n o ansiedad pueden ser m\u00e1s comunes de lo que mucha gente cree\u201d, agreg\u00f3.<\/p>

El equipo analiz\u00f3 datos cl\u00ednicos 29,168 personas que dieron a luz entre 2017 y 2022 en ocho hospitales de Massachusetts y New Hampshire, excluyendo a quienes ten\u00edan antecedentes de depresi\u00f3n o tratamiento con antidepresivos. El objetivo fue desarrollar una herramienta que ayudara a los equipos m\u00e9dicos a anticipar los casos de depresi\u00f3n posparto en pacientes que, hasta ese momento, no hab\u00edan presentado s\u00edntomas o diagn\u00f3sticos relacionados.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Los investigadores utilizaron un modelo estad\u00edstico denominado elastic net, que integr\u00f3 factores sociodemogr\u00e1ficos, antecedentes m\u00e9dicos, datos del embarazo y puntuaciones prenatales en la escala de Edimburgo para depresi\u00f3n posnatal (EPDS, en ingl\u00e9s). Al validar externamente este modelo, se logr\u00f3 una precisi\u00f3n razonable, con un \u00e1rea bajo la curva (AUC) de 0.721, lo que indica una buena capacidad para distinguir entre personas con y sin riesgo de depresi\u00f3n posparto. Adem\u00e1s, el modelo demostr\u00f3 una consistencia general entre distintos subgrupos raciales, \u00e9tnicos y etarios.<\/p>

Uno de los hallazgos m\u00e1s relevantes fue que la inclusi\u00f3n de la puntuaci\u00f3n EPDS prenatal mejor\u00f3 notablemente la precisi\u00f3n predictiva. Sin embargo, el modelo tambi\u00e9n funcion\u00f3 adecuadamente en su versi\u00f3n sin esta variable, lo que sugiere que puede ser \u00fatil incluso en contextos donde no se aplique rutinariamente la evaluaci\u00f3n EPDS durante el embarazo.<\/p>

El estudio muestra que es posible predecir el riesgo de depresi\u00f3n posparto con datos cl\u00ednicos disponibles antes del alta hospitalaria, incluso en pacientes sin antecedentes depresivos. Los autores explican que esta herramienta ayudar\u00eda a identificar a pacientes de una consulta con mayor riesgo y facilitar la planificaci\u00f3n personalizada de la atenci\u00f3n posparto para la prevenci\u00f3n.<\/p>

\u201cEste es un progreso emocionante hacia el desarrollo de una herramienta de predicci\u00f3n que, emparejada con la experiencia de los cl\u00ednicos, podr\u00eda ayudar a mejorar la salud mental materna\u201d, expres\u00f3 Clapp. Adem\u00e1s, reconoci\u00f3 que con una mayor validaci\u00f3n, y en colaboraci\u00f3n con los m\u00e9dicos y los pacientes, buscan lograr una identificaci\u00f3n m\u00e1s temprana y especialmente, mejores resultados de salud mental para las pacientes posparto.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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MASS GENERAL BRIGHAM<\/strong><\/p>

https:\/\/www.massgeneralbrigham.org\/en\/about\/newsroom\/press-releases\/machine-learning-model-helps-identify-patients-at-risk-of-postpartum-depression<\/a><\/p>

PSYCHIATRY ONLINE<\/strong><\/p>

https:\/\/psychiatryonline.org\/doi\/10.1176\/appi.ajp.20240381<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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