Fonte: BMJ mental health (2026) · PMID: 41871883
Autori: Adekkanattu Prakash, Vekaria Veer, Zhang Yiye
Titolo originale: Identifying postpartum depression subtypes using natural language processing and clinical notes.
Abstract
Contesto: La depressione post-partum (PPD) rimane ampiamente sottodiagnosticata e la sua eterogeneità clinica non è ben compresa. I codici di diagnosi nelle cartelle cliniche elettroniche (EHR) da soli potrebbero non identificare tutti i casi di PPD, evidenziando la necessità di nuovi approcci di rilevamento.
Obiettivo: Sviluppare un metodo di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) basato su trasformatori per identificare i pazienti con PPD dalle note cliniche nelle EHR ed esaminare l’eterogeneità demografica e clinica tra i casi identificati.
Metodi: Note cliniche di 64.426 pazienti che hanno partorito tra il 2010 e il 2023 presso un importante centro medico accademico statunitense sono state utilizzate per sviluppare e valutare il metodo NLP. Aumentando l’output della PNL con i codici di diagnosi della classificazione internazionale delle malattie (ICD-9/10), sono stati identificati tre sottogruppi di individui con PPD: pazienti identificati solo da ICD (PPD-ICD), solo NLP (PPD-NLP) e sia ICD che NLP (PPD-BOTH). I dati demografici, la salute mentale e i disturbi da uso di sostanze (SUD), il trattamento antidepressivo, la terapia comportamentale e l’utilizzo dell’assistenza sanitaria sono stati confrontati tra i sottogruppi PPD e un gruppo di controllo non PPD. Sono state esaminate anche le associazioni longitudinali di depressione e ansia.
Risultati: Il metodo NLP ha identificato un ulteriore 29,6% di pazienti le cui note cliniche indicavano sintomi indicativi di PPD ma che non avevano una diagnosi di ICD. È stata osservata una variazione significativa tra i sottogruppi PPD nei disturbi psichiatrici in comorbidità, SUD, modelli di trattamento e utilizzo dell’assistenza sanitaria. Durante i 24 mesi successivi alla consegna, il sottogruppo PPD-BOTH ha mostrato i più alti tassi di diagnosi di disturbo d’ansia (vs PPD-ICD: OR 1,69, 95% CI da 1,49 a 1,93; vs PPD-NLP: OR 4,46, 95% CI da 3,82 a 5,22), prescrizioni di antidepressivi (vs PPD-ICD: OR 1,95, 95% CI da 1,71 a 2,22; vs PPD-NLP: OR 5,98, 95% CI da 5,11 a 7,01) e visite ambulatoriali di salute mentale (vs PPD-ICD: OR 1,45, 95% CI da 1,24 a 1,7; vs PPD-NLP: OR 4,94, 95% CI da 3,9 a 6,31), suggerendo una maggiore gravità dei sintomi (tutti p<0,001). Le diagnosi di depressione e ansia da comorbidità erano più diffuse durante il periodo post-partum e diminuivano nel tempo.
Conclusioni: L’aumento dell’identificazione basata sulla PNL con codici ICD ha prodotto più individui con profili demografici e clinici distinti, dimostrando la capacità del metodo di migliorare il rilevamento dei casi e caratterizzare l’eterogeneità.
** Implicazioni cliniche:** Dato che la PPD è sottodiagnosticata e sottotrattata, questo nuovo approccio dimostra un ulteriore potenziale per la PNL nelle strutture sanitarie per catturare più casi, consentendo interventi precedenti e più personalizzati che raggiungono pazienti che altrimenti potrebbero essere trascurati..
Fabrizio Devito
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