Harnessing consumer wearable digital biomarkers for individualized recognition of postpartum depression using the All of Us Research Program dataset
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Le résumé fourni par la source
Postpartum depression (PPD), afflicting one in seven women, poses a major challenge in maternal health. Existing approaches to detect PPD heavily depend on in-person postpartum visits, leading to cases of the condition being overlooked and untreated. We explored the potential of consumer wearable-derived digital biomarkers for PPD recognition to address this gap. Our study demonstrated that intra-individual machine learning (ML) models developed using these digital biomarkers can discern between pre-pregnancy, pregnancy, postpartum without depression, and postpartum with depression time periods (i.e., PPD diagnosis). When evaluating variable importance, calories burned from the basal metabolic rate (calories BMR) emerged as the digital biomarker most predictive of PPD. To confirm the specificity of our method, we demonstrated that models developed in women without PPD could not accurately classify the PPD-equivalent phase. Prior depression history did not alter model efficacy for PPD recognition. Furthermore, the individualized models demonstrated superior performance compared to a conventional cohort-based model for the detection of PPD, underscoring the effectiveness of our individualized ML approach. This work establishes consumer wearables as a promising avenue for PPD identification. More importantly, it also emphasizes the utility of individualized ML model methodology, potentially transforming early disease detection strategies.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- Harnessing consumer wearable digital biomarkers for individualized recognition of postpartum depression using the <i>All of Us</i> Research Program dataset
- Date Crossref
- 14/10/2023
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
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Où se fait cette recherche
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Virginia Commonwealth University Wright Center for Clinical and Translational Research pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Colorado Anschutz Department of Biomedical Informatics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Berkeley Public Health Division pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of California pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Vanderbilt University Medical Center Vanderbilt Institute of Clinical and Translational Research pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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International Computer Science Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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University of Alabama at Birmingham Department of Infectious Disease pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Public Health pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Wright Center for Clinical and Translational Research — Virginia Commonwealth University, Department of Biomedical Informatics — University of Colorado Anschutz et Berkeley Public Health Division, avec 5 autres affiliations.
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