Relationship of stress and depression in pregnant woman with pregnancy outcomes and anthropometry of newborn

Abstract

Provedeno je istraživanje dio Kohortne studije rođenih na istočnojadranskim otocima. Ispitivana je povezanost stresa i depresivnosti u trudnica s ishodom trudnoće i antropometrijskim mjerama novorođenčeta na uzorku od 435 zdravih trudnica iz Splitsko-dalmatinske županije. Prosječan rezultat razine stresa iznosio je 16,04 ± 26,76 (SD), a razine depresivnosti 6,78 ± 4,49 (SD). Od 435 novorođenčadi njih 409 rođeno je u terminu, a 26 je rođeno prije termina. Od 435 novorođenčeta 361 je u kategoriji AGA-i, 41 je u kategoriji SGA-i, a 33 je u kategoriji LGA-i. Povezanosti stresa i depresivnosti s terminom porođaja i WGAom nisu se pokazale statistički značajnim. Značajnim se pokazala povezanost razine depresivnosti i koncentracija ukupnoga kolesterola i LDL kolesterola te viša razina depresivnosti u ispitanica niže razine obrazovanja te u nezaposlenih. Znatne su razlike u kategorijama novorođenčadi WGA pri promjenama u razinama sistoličkog i dijastoličkog tlaka unutar prosječnih razina. Ispitanice koje nisu imale preeklampsiju imaju više novorođenčadi AGA, a u onih s preeklampsijom više je novorođenčadi SGA. Viša razina glukoze povezana je s rađanjem djece veće porođajne mase te je veći ITM prije trudnoće povezan s rađanjem djece veće porođajne mase, duljine te u skladu s time i više novorođenčadi LGA. Regresijski analitički model pokazao je da ni jedan prediktor nije važan za kriterij termin porođaja ni za kriterij AGA-u. Primjenom SMOTE-a za logističku regresiju važnim prediktorima za porođaj prije termina pokazali su se: LDL kolesterol i stresni događaji, a za porođaj u terminu: zaposlenost, obrazovanje, dijastolički tlak, ITM prije trudnoće, stres i pušenje. Važnim prediktorima za kriterij AGA/Da pokazali su se: zaposlenost, obrazovanje, stresni događaji, depresivnost i pušenje. Najboljim modelom strojnog učenja pokazala se slučajna šuma sa SMOTE-om čiji skup izlaznih podataka SHAP pokazuje rezultate djelomično u skladu s onima dobivenim u logističkoj regresiji primjenom SMOTE-a. Algoritmi strojnog učenja pokazali su se točnim u predikciji termina porođaja i WGA.This study gives insights from CRIBS. We have investigated the association of stress and depressiveness with pregnancy outcome and anthropometric measures of newborn on healthy pregnant women from Split-Dalmatia County. The associations of stress and depressiveness with the date of birth and WGA were not statistically significant. Significant associations were between depressiveness and both TC and LDL. Depressiveness was higher among participants with lower educational level and those unemployed. There was significant difference in WGA with changes in SBP and DBP within average levels. Participants without preeclampsia have more newborns AGA while those with preeclampsia have more newborns SGA. A higher glucose level was associated with the birth of heavier newborns and higher ITM before pregnancy was associated with the birth of heavier, longer and more newborns LGA. Logistic regression with SMOTE showed that significant predictors for preterm birth were: LDL and stressful events, for term birth: employment, education, DBP, prepregnancy BMI, stress and smoking while for the AGA/Yes criteria were: employment, education, stressful events, depressiveness and smoking. Model random forest results were partially consistent with those in logistic regression both using SMOTE. Machine learning algorithms have proven to be accurate in predicting birth date and WGA