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           depression”和“risk prediction/prediction model/predictive   断标准及指南来指导孕期心理健康,心理咨询服务的可
           model”为英文检索词,以“产后抑郁 / 产后抑郁症”和“风                     及性仍然有限      [17] ,因此 PPD 的发病率逐年升高。进行
           险预测 / 预测模型”为中文检索词。采用主题词和关键                          PPD 的早期预测、为孕产妇提供有效的预防和治疗服务
           词相结合的方式进行检索,并对纳入文献的参考文献进                            对制订具有本土文化背景的医疗制度及保健政策提供重
           行手工检索。英文检索式:post-natal depression or post-          要循证信息显得格外重要。
           partum depression OR postnatal depression or postpartum   3 PPD 预测模型的分类
           depression AND risk prediction OR prediction model OR   PPD 的发生涉及生物 - 心理 - 社会多维度因素的
           predictive model ;中文检索式:“产后抑郁”OR“产后                 共同作用,随着医学模式的转变,个体化医学的进一步
           抑郁症” AND “风险预测”OR“预测模型” 。纳入标准:                      推进,面对孕妇海量的诊疗信息以及不同的临床症状和
           (1)研究对象为年龄≥ 18 岁的孕产妇;(2)研究内                         体征,选取密切相关的危险因素纳入预测模型及选取
           容为产后抑郁发生风险的预测模型,具有完整的模型建                            最合适的模型构建方法对 PPD 个体化精准预测尤为关
           立、验证和评价过程;(3)研究类型包括前瞻性队列                            键。构建 PPD 参数化预测模型一般使用传统逻辑回归
           研究、回顾性队列研究、病例对照研究和横断面研究。                            方法,例如 Logistic 回归分析,预测内容包括 PPD 的诊
           排除标准:(1)仅为产后抑郁预测因素、影响因素研                            断和预后    [18] 。随着大数据挖掘和分析的发展,应用非
           究,未构建预测模型;(2)述评、系统综述、Meta 分                         参数化模型即非参数化的机器学习算法构建预测模型越
           析、理论研究等类型的研究;(3)重复发表、质量较差、                          来越受欢迎。机器学习算法一般包含决策树、支持向量
           缺乏可用的原始数据的研究;(4)模型包含的预测变                            机(support vector machine,SVM)和 K- 近邻算法(K-
           量少于 2 个。                                            NN)等   [19] 。应用机器学习算法构建 PPD 预测模型为
           2 PPD 的概述                                           PPD 的早期预测提供了新的途径。
               PPD 的概念由 PITT    [9] 在 1968 年首次提出,并将            3.1 PPD 的参数化模型 目前大部分 PPD 参数化预测
           PPD 归类于分娩后非典型抑郁症状。美国精神医学学                           研究将是否发生 PPD 作为二分类结局变量,进而采用
           会出版的第 4 版《精神疾病诊断与统计手册》(The                          Logistic 回归分析方法探讨 PPD 的危险因素,根据危险
           Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders,  因素预测 PPD 的发生概率,并通过 OR 值分析预测因素
           DSM-4)中将 PPD 定义为既往无精神疾病史的女性在                        与 PPD 的关联强度。
           产后 4 周内出现明显的抑郁症状或伴有典型的抑郁发                               参数化模型可以根据 PPD 相关变量的偏回归系数
           作,至少持续两周,造成产妇严重的功能障碍,通常                             构建风险评分公式,根据公式可以计算PPD的发生风险,
           需要专业治疗      [10] 。DSM-5 中增加了围产期抑郁的概                 以早期识别有 PPD 倾向的产妇。MARACY 等               [20] 根据
           念,并界定抑郁症状发生在妊娠期间或分娩后的前 4 周                          伊朗农村地区保健中心收集的 6 627 例产妇的横断面自
           内 [11] ,使得PPD的概念及诊断更具有科学性和现实意义。                     我报告问卷资料,使用参数化 Logistic 回归模型分析问
               一项涵盖全球 56 个国家、296 284 例产妇的系统综                   卷中的变量,结果显示抑郁史、受教育程度和意外妊娠
           述表明,17.7% 的产妇患有 PPD         [12] 。由于新型冠状病           等是影响 PPD 的主要危险因素。根据这些危险因素构
           毒肺炎(COVID-19)的全球大流行,超过四分之一的                         建的风险评分公式形式简单,易于理解,医护人员可以
           孕妇在 COVID-19 流行期间出现比以往更多的临床抑郁                       方便使用。由此可见,应用参数化模型对 PPD 进行预
           症状,围产期抑郁患病率高达 25.6%             [13] 。发展中国家         测具有较好的可解释性,对卫生保健专业人员评估 PPD
           由于财政资源不足、卫生系统薄弱等多种因素,PPD 的                          是否发生提供了证据支持。
           患病率比发达国家更高          [14] 。近年来,中国大陆女性围                   参数化模型也可以通过计算危险因素与 PPD 之间
           产期抑郁综合患病率为 16.3%,其中产前抑郁(prenatal                    的关联强度,预测其对 PPD 的影响程度。NAKANO 等                [21]
           depression,PND)患病率为 19.7%,PPD 的患病率为                 于 2020 年回顾性分析了日本爱知县妇幼保健服务机构
           14.8% [15] ,且呈现逐年上升趋势       [16] 。                  2013年7月至2015年6月1 050例孕产妇在妊娠第11周、
               作为世界上人口最多的国家,我国为了积极应对人                          分娩后 14 d 内、分娩后 1 个月及分娩后 3 个月的数据,
           口老龄化、进一步优化生育政策,实施了“二孩”“三孩”                          并进行 Logistic 回归分析,暴露因素与 PPD 之间的关联
           政策,这有利于改善人口结构,但也意味着产后女性可                            由 OR 值和 95% 可信区间确定,结果显示,PPD 产前预
           能承担更多的养育任务,面临着更大的家庭和工作压力,                           测因素包括产前患有精神疾病〔OR=4.84,95%CI(2.09,
           存在着心理健康风险。同时由于缺乏本土化的 PPD 诊                          11.19)〕、缺乏社会支持〔OR=4.93,95%CI(1.54,
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