Используя технологию искусственного интеллекта, ученые выявили как факторы риска, так и защитные факторы депрессии у людей среднего и старшего возраста. Исследование показало, что социальная изоляция является самым большим фактором риска депрессии, за которым следуют трудности с мобильностью и проблемы со здоровьем.
Депрессия является ведущей причиной инвалидности во всем мире, причем непропорционально сильно страдают люди среднего и старшего возраста - глобальная демографическая группа, которая быстро расширяется.
Чтобы лучше понять причины развития депрессивного расстройства в этой возрастной группе, обычно называемого депрессией, Стивен Айхеле, доцент кафедры человеческого развития и семейных исследований Университета штата Колорадо, и его команда использовали подход машинного обучения для анализа данных большой репрезентативной выборки людей среднего возраста, а также пожилые в Европе.
Это одно из очень немногих исследований, использующих такой подход для сравнения многочисленных факторов риска и защиты от депрессии в более позднем возрасте, и, вероятно, первое, которое так широко применило его в этой популяции (было представлено 18 европейских стран и исследовано 56 факторов риска и защиты).
Факторы риска развития депрессии
Из 56 исследованных переменных Айхеле и его команда обнаружили, что как для мужчин, так и для женщин социальная изоляция является основным фактором риска депрессии, за которым следуют общее плохое самочувствие и трудности с мобильностью.
Другие недавние исследования выявили социальную изоляцию как ключевой фактор риска депрессии у пожилых людей, но Айхеле и его команда также рассмотрели 30 переменных, связанных с конкретными аспектами социальных сетей и семейных конфигураций участников, такими как частота контактов, количество друзей и межличностное общение, связанное с физическим уходом и финансовой поддержкой.
- Дело не столько в частоте контактов и количестве друзей, ” сказал Айхеле. - Речь идет скорее о физической близости к человеку, к которому вы чувствуете себя эмоционально ближе всего, будь то ваш супруг, партнер или другое человек.
Для мужчин четвертым ключевым фактором риска были трудности в инструментальной деятельности повседневной жизни, такой как управление финансами, прием лекарств и телефонные звонки. Для женщин четвертым ключевым фактором риска было отношения в семье — женщины, которые твердо соглашались с тем, что “семейные обязанности мешают мне делать то, что я хочу делать”, были подвержены повышенному риску депрессии. Однако эти гендерные факторы объясняют лишь небольшую долю различий в риске депрессии.
“Распространенность депрессии у пожилых женщин примерно в два раза выше, чем у пожилых мужчин”, - пишет Айхеле. “И все же одни и те же первичные факторы риска проявляются для обоих (социальная изоляция, плохое здоровье, проблемы с мобильностью). Причина этого несоответствия до сих пор не разгадана, по крайней мере, с помощью этого исследования.
Когнитивная аналитика и аналитика здоровья.
Исследования в лаборатории Айхеле сосредоточены на использовании передовых статистических подходов для понимания возрастных и связанных с болезнями изменений в познании и психическом здоровье после среднего возраста. Первое опубликованное исследование Айхеле с использованием машинного обучения показало, что связанное с возрастом снижение скорости обработки информации пожилыми людьми тесно связано с риском смертности, сравнимым по своему прогностическому эффекту с знанием истории курения табака человеком.
Совсем недавно Айхеле и его коллеги использовали “двумерные модели оценки латентных изменений”, тип анализа временных рядов, чтобы показать, что снижение производительности памяти и решения проблем в данном возрасте достоверно предшествует увеличению депрессивных симптомов у пожилых людей на два-три года.
“Если мы сможем обнаружить когнитивное снижение достаточно рано, у нас может появиться окно времени, чтобы предотвратить связанное с этим увеличение риска депрессии”, - сказал Айхеле. - Тогда остается выяснить, какие факторы усугубляют или смягчают последствия когнитивной потери при депрессии”.
В качестве шага к этой цели Айхеле и его команда снова использовали подход машинного обучения - "анализ случайных лесов" (random forest analysis, RFA) - для сравнения факторов риска и защиты от депрессии с использованием данных Обследования здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе (SHARE).
Возраст участников исследования варьировался от 45 до 105 лет и представлял 18 европейских стран. Общие данные охватывают широкий спектр социально-демографических, связанных со здоровьем, экономических и когнитивных переменных. Важно отметить, что SHARE также включает в себя множество мер реляционных сетей участников.
“Мы хотели нацелиться на широкий спектр факторов риска и защиты от депрессии”, - сказал Айхеле. - И мы сочли особенно важным рассмотреть различные аспекты социальной и реляционной поддержки, учитывая, что самоотчетная социальная изоляция может быть более тесно связана с некоторыми факторами, чем с другими”.
Методология RFA была выбрана для анализа, поскольку она учитывает потенциально сложные взаимодействия между факторами риска (например, между проблемами памяти и качеством социальных взаимодействий) при ранжировании значимости факторов риска.
“Традиционные статистические подходы плохо подходят для всестороннего тестирования таких сложных ассоциаций”, - сказал Айхеле.
Оригинальное исследование: Открытый доступ.
“Предвестники депрессии среди мужчин и женщин среднего и старшего возраста в Европе: подход машинного обучения” Элизабет П. Хэндинг и др. The Lancet Regional Health – Europe
