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HAP Juni 2021 Psychische Gesundheit

Kann selbstberichtete psychische Belastung nach COVID-19 Erkrankung durch maschinelles Lernen vorhergesagt werden?

Kann selbstberichtete psychische Belastung nach COVID-19 Erkrankung durch maschinelles Lernen vorhergesagt werden?

Titel der Studie: A machine learning approach to predict mental health after COVID-19 as measured with Patient Reported Outcomes

Was wird untersucht? 

COVID-19 ist eine schwerwiegende Erkrankung, die häufig eine intensivmedizinische Behandlung notwendig macht. Bisher weiß man nur wenig über die psychischen Folgen der COVID-19 Erkrankung und deren Behandlung. In dieser Studie möchten wir untersuchen, ob es eine Analyse verschiedener demographischer, klinischer, biologischer und psychologischer Variablen ermöglicht, das Ausmaß psychischer Belastung 3, 6, und 12 Monate nach der COVID-19 Erkrankung vorherzusagen. Dabei wird die psychische Belastung von den Patient:innen standardisiert selbst berichtet. Sollte unsere Studie erfolgreich sein, würde sie es Ärzt:innen ermöglichen, frühzeitig im Krankheitsverlauf vorherzusagen, welche Patient:innen behandlungsbedürftige psychische Belastungen nach einer COVID-19 Erkrankung entwickeln werden. Dadurch wäre es frühzeitig möglich, je nach Risiko für eine ausgeprägte psychische Belastung, spezifische Therapien einzusetzen, um die psychische Belastung nach Covid-19 Erkrankung zu verringern.

Antragsteller: Prof. Dr. Christian Otte; Charité Universitätsmedizin Berlin, Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie